Kunstmatige intelligentie (AI) heeft het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we goederen en mensen besturen en vervoeren. Zelfrijdende auto's, ook wel autonome voertuigen genoemd, zijn een type voertuig dat AI en andere geavanceerde technologieën gebruikt om over wegen en snelwegen te navigeren zonder dat er een menselijke bestuurder nodig is.

Zelfrijdende auto's hebben verschillende voordelen. Ten eerste hebben ze het potentieel om het aantal ongevallen veroorzaakt door menselijke fouten aanzienlijk te verminderen. Dit kan leiden tot minder doden en gewonden op de weg. Zelfrijdende auto's kunnen ook de verkeersstroom verbeteren en congestie verminderen, omdat ze met elkaar kunnen communiceren en in realtime beslissingen kunnen nemen om hun routes en snelheden te optimaliseren.

Daarnaast kunnen zelfrijdende auto's ook een positieve impact hebben op het milieu door het brandstofverbruik en de uitstoot te verminderen. Ze kunnen ook de mobiliteit vergroten van mensen die niet in staat zijn om te rijden vanwege leeftijd, handicap of andere factoren.

Hoe wordt kunstmatige intelligentie gebruikt in zelfrijdende auto's?

Er zijn nog veel uitdagingen die moeten worden aangepakt voordat zelfrijdende auto's wijdverbreid worden. Een van de grootste uitdagingen is het ontwikkelen van AI-systemen die betrouwbaar en veilig genoeg zijn voor gebruik op de openbare weg. Er zijn ook regelgevende, juridische en ethische kwesties waarmee rekening moet worden gehouden, zoals hoe de veiligheid van passagiers en voetgangers te waarborgen en hoe om te gaan met aansprakelijkheid bij een ongeval.

Ondanks deze uitdagingen gaat de ontwikkeling van zelfrijdende auto's in hoog tempo vooruit. Veel bedrijven, waaronder traditionele autofabrikanten en technologiebedrijven, investeren zwaar in de technologie en in sommige gebieden worden al zelfrijdende auto's op de openbare weg getest. Het is waarschijnlijk dat we in de nabije toekomst zelfrijdende auto's op de weg zullen zien, al is het moeilijk te voorspellen wanneer ze precies gemeengoed zullen worden.

Kunstmatige intelligentie in de auto-industrie

Hier zijn een paar manieren waarop kunstmatige intelligentie wordt gebruikt in zelfrijdende auto's:

Sensing en waarneming

Zelfrijdende auto's gebruiken verschillende sensoren, zoals camera's, lidar, radar en ultrasone sensoren, om gegevens over hun omgeving te verzamelen. Deze gegevens worden vervolgens verwerkt en geanalyseerd met behulp van AI-algoritmen om een ​​gedetailleerde kaart van de omgeving te maken en objecten te identificeren, zoals voetgangers, andere voertuigen, verkeerslichten en verkeersborden.

Besluitvorming

Zelfrijdende auto's gebruiken kunstmatige intelligentie om real-time beslissingen te nemen op basis van de gegevens die ze van hun sensoren verzamelen. Als een zelfrijdende auto bijvoorbeeld een voetganger detecteert die de weg oversteekt, zal hij AI gebruiken om de beste manier van handelen te bepalen, zoals vertragen of stoppen.

Voorspellende modellen

Zelfrijdende auto's gebruiken AI om het gedrag van andere weggebruikers, zoals voetgangers en andere voertuigen, te voorspellen. Dit helpt de auto om op mogelijke problemen te anticiperen en passende maatregelen te nemen om deze te voorkomen.

Natuurlijke taalverwerking

Sommige zelfrijdende auto's zijn uitgerust met spraakherkenningstechnologie waarmee passagiers in natuurlijke taal met de auto kunnen communiceren. Deze technologie maakt gebruik van AI om gesproken commando's te begrijpen en erop te reageren.

Over het algemeen is AI een belangrijk onderdeel van zelfrijdende auto's, waardoor ze hun omgeving kunnen voelen, waarnemen en navigeren, beslissingen kunnen nemen en in realtime kunnen reageren op veranderende omstandigheden.

Diep leren in zelfrijdende auto's

Deep learning is een vorm van machine learning waarbij kunstmatige neurale netwerken worden getraind op grote datasets. Deze neurale netwerken kunnen patronen in gegevens leren en herkennen en kunnen worden gebruikt om een ​​breed scala aan taken uit te voeren, waaronder beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en voorspellende modellering.

In de context van zelfrijdende auto's wordt deep learning vaak gebruikt om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te verbeteren van de kunstmatige intelligentiesystemen waarmee de auto kan navigeren en beslissingen kan nemen. Zo kunnen deep learning-algoritmen worden getraind op grote datasets van afbeeldingen en video's, zodat de auto objecten in zijn omgeving, zoals voetgangers, andere voertuigen en verkeersborden, kan herkennen en classificeren.

PaddlePaddle deep learning framework breidt AI uit naar industriële toepassingen

Deep learning wordt ook gebruikt om de nauwkeurigheid van voorspellende modellen in zelfrijdende auto's te verbeteren. De auto kan bijvoorbeeld deep learning-algoritmen gebruiken om gegevens van zijn sensoren te analyseren en de kans te voorspellen dat een voetganger op een bepaalde locatie de weg oversteekt, of de kans dat een ander voertuig plotseling van rijstrook verandert.

Het belang van GDDR6 voor zelfrijdende auto's

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) is een type geheugen dat wordt gebruikt in grafische verwerkingseenheden (GPU's) om gegevens op te slaan en te verwerken voor grafische weergave en andere rekenintensieve taken. In de context van autonoom rijden is GDDR6 belangrijk omdat het de snelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk maakt die nodig zijn voor de werking van zelfrijdende auto's.

Zelfrijdende auto's vertrouwen op verschillende sensoren, zoals camera's, lidar, radar en ultrasone sensoren, om gegevens over hun omgeving te verzamelen. Deze gegevens worden vervolgens verwerkt en geanalyseerd met behulp van AI-algoritmen om een ​​gedetailleerde kaart van de omgeving te maken en objecten te identificeren, zoals voetgangers, andere voertuigen, verkeerslichten en verkeersborden. De gegevensverwerking en -analyse die nodig zijn om deze taken mogelijk te maken, is rekenintensief en vereist snel geheugen zoals GDDR6 om de gegevens snel op te slaan en te openen.

Naast de snelle verwerking van gegevens, is GDDR6 ook energiezuinig, wat belangrijk is voor de werking van zelfrijdende auto's, omdat ze lange tijd moeten kunnen werken zonder te hoeven worden opgeladen.

Al met al is GDDR6 een belangrijke technologie voor de toekomst van autonoom rijden, omdat het de snelle en efficiënte verwerking mogelijk maakt van de grote hoeveelheden gegevens die nodig zijn voor de werking van zelfrijdende auto's.

Algoritmen voor kunstmatige intelligentie in de auto-industrie en zelfrijdende auto's

Zowel gesuperviseerde als niet-gesuperviseerde leermethoden worden gebruikt in AI-algoritmen voor auto's.

Leren onder toezicht

Supervised learning is een vorm van machine learning waarbij een model wordt getraind op een gelabelde dataset, wat betekent dat de data is gelabeld met de juiste output. Het doel van begeleid leren is om een ​​functie te leren die input koppelt aan output op basis van de gelabelde gegevens.

Tijdens het trainingsproces krijgt het model een set input/output-paren te zien en gebruikt het een optimalisatie-algoritme om de interne parameters aan te passen, zodat het de output nauwkeurig kan voorspellen met een nieuwe input. Nadat het model is getraind, kan het worden gebruikt om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene gegevens.

Gesuperviseerd leren wordt vaak gebruikt voor taken zoals classificatie (het voorspellen van een klasselabel), regressie (het voorspellen van een continue waarde) en gestructureerde voorspelling (het voorspellen van een reeks of een boomgestructureerde uitvoer).

Begeleid leren kan op een aantal manieren worden gebruikt in zelfrijdende auto's. Hier zijn een paar voorbeelden:

• Object herkenning: Gesuperviseerde leeralgoritmen kunnen worden gebruikt om een ​​model te trainen om objecten te herkennen in de gegevens die worden verzameld door de sensoren van een zelfrijdende auto. Een model kan bijvoorbeeld worden getraind om voetgangers, andere voertuigen, verkeerslichten en verkeersborden te herkennen in afbeeldingen of lidar-puntenwolken.
• Modellering: Gesuperviseerde leeralgoritmen kunnen worden gebruikt om een ​​model te trainen om de waarschijnlijkheid van bepaalde gebeurtenissen in de omgeving te voorspellen. Een model kan bijvoorbeeld worden getraind om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een voetganger op een bepaalde locatie de weg oversteekt of de waarschijnlijkheid dat een ander voertuig plotseling van rijstrook verandert.
• Gedragsvoorspelling: Met behulp van gesuperviseerde leeralgoritmen kan een model worden getraind om het gedrag van andere weggebruikers, zoals voetgangers en andere voertuigen, te voorspellen. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een voetganger op een bepaalde locatie de weg oversteekt of om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een ander voertuig plotseling van rijstrook verandert.

Niet-gecontroleerd leren

Unsupervised learning is een vorm van machine learning waarbij een model wordt getraind op een niet-gelabelde dataset, wat betekent dat de data niet is gelabeld met de juiste output. Het doel van unsupervised learning is om patronen of relaties in de data te ontdekken, in plaats van een specifieke output te voorspellen.

Algoritmen voor leren zonder toezicht hebben geen specifiek doel om te voorspellen en worden in plaats daarvan gebruikt om patronen en relaties in de gegevens te vinden. Deze algoritmen worden vaak gebruikt voor taken als clustering (gelijkaardige datapunten groeperen), dimensionaliteitsreductie (het aantal kenmerken in de data verminderen) en anomaliedetectie (identificatie van datapunten die ongebruikelijk zijn of niet passen bij de rest van de data). gegevens).

Ongecontroleerd leren kan op een aantal manieren worden gebruikt in zelfrijdende auto's. Hier zijn een paar voorbeelden:

• Onregelmatigheidsdetectie: Onbewaakte leeralgoritmen kunnen worden gebruikt om ongebruikelijke of onverwachte gebeurtenissen te identificeren in de gegevens die worden verzameld door de sensoren van een zelfrijdende auto. Een leeralgoritme zonder toezicht kan bijvoorbeeld worden gebruikt om een ​​voetganger te identificeren die op een onverwachte locatie de weg oversteekt of een voertuig dat abrupt van rijstrook verandert.
• clustering: Algoritmen voor leren zonder toezicht kunnen worden gebruikt om gegevens te clusteren die zijn verzameld door de sensoren van een autonome auto, waarbij vergelijkbare gegevenspunten worden gegroepeerd. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt om gegevenspunten te groeperen die overeenkomen met verschillende soorten wegdekken of om gegevenspunten te groeperen die overeenkomen met verschillende verkeersomstandigheden.
• Feature extractie: Onbewaakte leeralgoritmen kunnen worden gebruikt om kenmerken te extraheren uit de gegevens die zijn verzameld door de sensoren van een zelfrijdende auto. Een leeralgoritme zonder toezicht kan bijvoorbeeld worden gebruikt om kenmerken in een lidar-puntenwolk te identificeren die overeenkomen met de randen van objecten in de omgeving of om kenmerken in een afbeelding te identificeren die overeenkomen met de randen van objecten in de scène.

Niveaus van autonomie in zelfrijdende auto's

Zelfrijdende auto's worden over het algemeen geclassificeerd op basis van automatiseringsniveaus, variërend van niveau 0 (geen automatisering) tot niveau 5 (volledig autonoom). De automatiseringsniveaus worden gedefinieerd door de Society of Automotive Engineers (SAE) en zijn als volgt:

Niveau 0: Geen automatisering

De bestuurder heeft te allen tijde de volledige controle over het voertuig.

Niveau 1: Bestuurdersassistentie

Het voertuig heeft een aantal geautomatiseerde functies, zoals rijstrookbehoud of adaptieve cruisecontrol, maar de bestuurder moet altijd oplettend zijn en klaar staan ​​om de controle over te nemen.

Niveau 2: Gedeeltelijke automatisering

Het voertuig heeft meer geavanceerde geautomatiseerde functies, zoals de mogelijkheid om het accelereren, remmen en sturen van het voertuig te regelen, maar de bestuurder moet nog steeds de omgeving in de gaten houden en indien nodig klaar staan ​​om in te grijpen.

Niveau 3: Voorwaardelijke automatisering

Het voertuig kan onder bepaalde omstandigheden alle rijtaken uitvoeren, maar de bestuurder moet klaar staan ​​om de controle over te nemen als het voertuig in een situatie terechtkomt die het niet aankan.

Niveau 4: Hoge automatisering

Het voertuig is in staat om alle rijtaken onder uiteenlopende omstandigheden uit te voeren, maar in bepaalde situaties kan het nodig zijn dat de bestuurder de controle overneemt, zoals bij slecht weer of in complexe rijomstandigheden.

Niveau 5: Volledige automatisering

Het voertuig kan alle rijtaken onder alle omstandigheden uitvoeren en de bestuurder hoeft de controle niet over te nemen.

Het is vermeldenswaard dat zelfrijdende auto's nog niet op niveau 5 zitten en het is niet duidelijk wanneer ze dit niveau zullen bereiken. De meeste zelfrijdende auto's die momenteel op de weg zijn, bevinden zich op niveau 4 of lager.

Zelfrijdende auto's: voor- en nadelen

Zelfrijdende auto's hebben het potentieel om veel voordelen te bieden, maar er zijn ook enkele uitdagingen die moeten worden aangepakt voordat ze wijdverbreid worden.

VOORDELEN

• Minder ongevallen: Zelfrijdende auto's hebben het potentieel om het aantal ongevallen veroorzaakt door menselijke fouten aanzienlijk te verminderen, wat zou kunnen leiden tot minder doden en gewonden op de weg.
• Verbeterde doorstroming van het verkeer: Zelfrijdende auto's kunnen de verkeersstroom verbeteren en congestie verminderen door met elkaar te communiceren en real-time beslissingen te nemen om hun routes en snelheden te optimaliseren.
• Verhoogde mobiliteit: Zelfrijdende auto's kunnen de mobiliteit vergroten van mensen die door leeftijd, handicap of andere factoren niet kunnen autorijden.
• Voordelen voor het milieu: Zelfrijdende auto's kunnen het brandstofverbruik en de uitstoot verminderen, wat een positief effect op het milieu kan hebben.

NADELEN

• Betrouwbaarheid en veiligheid: Er zijn zorgen over de betrouwbaarheid en veiligheid van zelfrijdende auto's, vooral in complexe of onvoorspelbare rijsituaties.
• Baan verlies: Zelfrijdende auto's kunnen mogelijk leiden tot banenverlies voor menselijke chauffeurs, zoals taxi- en vrachtwagenchauffeurs.
• Ethische en juridische kwesties: Er zijn ethische en juridische kwesties waarmee rekening moet worden gehouden, zoals hoe de veiligheid van passagiers en voetgangers te waarborgen en hoe om te gaan met aansprakelijkheid bij een ongeval.
• Cyberbeveiligingsrisico's: Zelfrijdende auto's kunnen kwetsbaar zijn voor cyberaanvallen, die hun veiligheid en privacy in gevaar kunnen brengen.

Praktijkvoorbeelden van zelfrijdende auto's

Er zijn verschillende voorbeelden van zelfrijdende auto's die in ontwikkeling zijn of al op de weg zijn:

Waymo

Waymo is een zelfrijdende autofabrikant die eigendom is van Alphabet, het moederbedrijf van Google. Waymo's zelfrijdende auto's worden getest op de openbare weg in verschillende steden in de Verenigde Staten, waaronder Phoenix, Arizona en Detroit, Michigan.

[Ingesloten inhoud]

Tesla Autopilot

Tesla Autopilot is een semi-autonoom rijsysteem dat beschikbaar is op bepaalde Tesla-modellen. Hoewel hij niet volledig zelfrijdend is, stelt hij de auto in staat om bepaalde rijtaken uit te voeren, zoals het aanhouden van rijbanen en het wisselen van rijstrook, met minimale input van de bestuurder.

[Ingesloten inhoud]

Cruise

Cruise is een zelfrijdende autofabrikant die eigendom is van General Motors. De zelfrijdende auto's van Cruise worden getest op de openbare weg in San Francisco, Californië en Phoenix, Arizona.

[Ingesloten inhoud]

Aurora

Aurora is een bedrijf in zelfrijdende auto's dat autonome voertuigtechnologie ontwikkelt voor gebruik in een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder personenauto's, bestelwagens en openbaar vervoer. De zelfrijdende auto's van Aurora worden in verschillende steden in de Verenigde Staten getest op de openbare weg.

[Ingesloten inhoud]

Key afhaalrestaurants

• Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol bij de ontwikkeling en werking van zelfrijdende auto's.
• AI stelt zelfrijdende auto's in staat hun omgeving te voelen, waar te nemen en te navigeren, en real-time beslissingen te nemen op basis van gegevens die zijn verzameld met hun sensoren.
• Deep learning, een vorm van machine learning waarbij kunstmatige neurale netwerken worden getraind op grote datasets, wordt veel gebruikt bij de ontwikkeling van zelfrijdende auto's.
• Zelfrijdende auto's worden over het algemeen geclassificeerd op basis van automatiseringsniveaus, variërend van niveau 0 (geen automatisering) tot niveau 5 (volledig autonoom).
• De meeste zelfrijdende auto's die momenteel op de weg zijn, bevinden zich op niveau 4 of lager, wat betekent dat ze onder bepaalde omstandigheden alle rijtaken kunnen uitvoeren, maar dat de bestuurder bereid moet zijn om de controle over te nemen als dat nodig is.
• Zelfrijdende auto's hebben het potentieel om het aantal ongevallen veroorzaakt door menselijke fouten aanzienlijk te verminderen, wat zou kunnen leiden tot minder doden en gewonden op de weg.
• Zelfrijdende auto's kunnen de verkeersstroom verbeteren en congestie verminderen door met elkaar te communiceren en real-time beslissingen te nemen om hun routes en snelheden te optimaliseren.
• Zelfrijdende auto's kunnen de mobiliteit vergroten van mensen die door leeftijd, handicap of andere factoren niet kunnen autorijden.
• Zelfrijdende auto's kunnen het brandstofverbruik en de uitstoot verminderen, wat een positief effect op het milieu kan hebben.
• Er zijn uitdagingen die moeten worden aangepakt voordat zelfrijdende auto's wijdverbreid worden, waaronder de ontwikkeling van kunstmatige-intelligentiesystemen die betrouwbaar en veilig genoeg zijn voor gebruik op de openbare weg, evenals regelgeving, juridische en ethische kwesties.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/