Didelis hadronų greitintuvas gali padėti savarankiškai važiuojantiems automobiliams „pamatyti“ kelią


Kompleksinio didelio hadronų greitintuvo (LHC) dalis matoma po žeme per Atvirų durų dienas CERN dalelių fizikos tyrimų centre 2019 m. rugsėjo 14 d. Meirine, Šveicarijoje.

Kompleksinio didelio hadronų greitintuvo (LHC) dalis matoma po žeme per Atvirų durų dienas CERN dalelių fizikos tyrimų centre 2019 m. rugsėjo 14 d. Meirine, Šveicarijoje.
Nuotrauka: Ronaldas Patrikas (Getty Images)

tris-metų studijos tarp Volvo autonominis programinės įrangos ranka ir Didysis hadronų greitintuvas Europoje rodo pažadą padėti savarankiškai vairuojantiems automobiliams suprasti kelią ir priimti skirtingus sprendimus.

Didysis hadronų greitintuvas neabejotinai yra epinis. ašt yra didžiausias ir galingiausias pasaulyje dalelių greitintuvas, galintis sudaužyti daleles beveik šviesos greitis naudojant superlaidžius magnetus. Po susidūrimo fizikai apžvelgia itin trumpalaikes nuolaužas, kad atrastų mūsų visatos statybinius blokus. LHC valdo CERN, arba Europos branduolinių tyrimų taryba, o daleles spartina nuo 2008 m.

Turėdamas daug patirties tiriant avarijas, CERN yra unikalioje padėtyje padėti automobilių įmonėms kurti mašinų mokymosi programas, galinčias išskaidytiantra sudėtingų situacijų analizė. CERN mokslininkų tirtos subatominės dalelės yra be galo mažos ir egzistuoja tik mikrosekundę. Siekdamas suprasti, kas yra šios dalelės, CERN sukūrė algoritmus, kurie naudoja gilųjį mokymąsi, kad nustatytų šiuos materijos fragmentus.

Pastaruosius trejus metus mokslininkai dirbo su Volvo autonominio vairavimo programinės įrangos kūrimo dukterine įmone Zenseact, daugiausia dėmesio skirdami kompiuteriniam regėjimui, kuris apima visą programavimą, leidžiantį kompiuteriams „matyti“ ir reaguoti į realų pasaulį. Tyrimo tikslas buvo panaudoti LHC giluminio mokymosi algoritmus siekiant pagerinti autonominių automobilių sprendimų priėmimą.

„Mūsų tyrimo rezultatai rodo, kad vis dar yra kur tobulėti, kai reikia greičiau ir efektyviau paleisti Deep Learning algoritmus naudojant ribotus išteklius naudojančią įrenginio aparatinę įrangą“, – spaudoje sakė „Zenseact“ tyrimų vadovas Christofferis Peterssonas. paleisti. „Paprasčiau tariant, mašininio mokymosi metodai gali padėti greičiau priimti sprendimus autonominiuose automobiliuose.

Zenseact wanted to know if its chosen computer chips of choice, known as Field Programmable Gate Arrays, could handle complex algorithms. From the pranešimas spaudai:

Pagrindinis FPGA eksperimento rezultatas buvo praktinis demonstravimas, kad kompiuterinės matymo užduotys automobiliams gali būti atliekamos dideliu tikslumu ir trumpu vėlavimu, net ir procesoriaus bloke su ribotais skaičiavimo ištekliais.

„Projektas aiškiai atveria ateities tyrimų kryptis. Sukurtos darbo eigos galėtų būti taikomos daugelyje pramonės šakų, pavyzdžiui, automobilių pramonei. Christofferis paaiškina.

Daugeliui iššūkių, su kuriais susiduria būsimi moksliniai eksperimentai ir automobilių pramonės technologiniai iššūkiai, reikia apdoroti didelius duomenų kiekius realiuoju laiku, dažnai naudojant pažangius skaičiavimo įrenginius su griežtais delsos ir energijos suvartojimo apribojimais.

Bendra Zenseact ir CERN tyrėjų komanda vykdė šį projektą atvirojo kodo programinės įrangos aplinkoje. Bendradarbiavimas atskleidžia, kad didžiausias pasaulyje fizikos eksperimentas gali aiškiai padėti autonominiam vairavimui. Rezultatai rodo, kad ateityje bus padidintas autonominių transporto priemonių vaizdų atpažinimo greitis ir tikslumas, o tai padeda pagerinti automobilių gebėjimą išvengti avarijų. CERN tai taip pat buvo vaisingas bendradarbiavimas.

Tyrimas buvo naudingas ne tik Zenseact. LHC tyrinėtojai taip pat galėjo patobulinti savo algoritmus tyrimo metu.

„Mūsų darbas kartu išaiškino FPGA suspaudimo būdus, kurie taip pat gali turėti didelį poveikį didinant apdorojimo efektyvumą LHC duomenų centruose“, – CERN fizikas Maurizio Pierini. „Kadangi mašininio mokymosi platformos sukuria pagrindą naujos kartos sprendimams, būsima šios tyrimų srities plėtra gali būti svarbus indėlis į daugelį kitų sričių, ne tik daug energijos naudojančios fizikos.

2022 metais „Volvo“ tvirtino, kad šiais metais rinkai ketina pateikti savarankiškai vairuojantį automobilį, pasiekiantį 3 autonomijos lygį arba jį viršijantį. „Zenseact“ kartu su „LiDar“ kūrimo įmone „Luminar Technologies“ sukūrė savarankiško vairavimo sistemą, pavadintą „Ride Pilot“. Prenumeratos paslauga Kalifornijos vairuotojams turėtų būti prieinama kažkada šiais metais, tačiau nuo tada „Volvo“ nelabai užsiminė apie „Ride Pilot“. 2022 m. buitinės elektronikos paroda. Susisiekėme su „Volvo“ dėl šio tyrimo įtakos „Ride Pilot“ ir atnaujinsime šią istoriją, kai sužinosime daugiau.