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Waymo合作DeepMind 将自动驾驶AI算法开发速度提升1至2倍

2019-08-13 09:30:17 余秋云 盖世汽车
核心提示:据外媒报道,谷歌母公司Alphabet 旗下自动驾驶子公司Waymo的自动驾驶汽车与引导普通汽车的“大脑”有一些共同之处:其智能都由进化推动发展。

盖世汽车讯 据外媒报道,谷歌母公司Alphabet 旗下自动驾驶子公司Waymo的自动驾驶汽车与引导普通汽车的“大脑”有一些共同之处:其智能都由进化推动发展。目前,Waymo的工程师就正与DeepMind(也是Alphabet旗下子公司,专注于AI)的研究人员合作,寻找一种更加高效的方法,培训和调整Waymo的自动驾驶算法。

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(图片来源:Waymo官网)

研究人员们采用了一种称为“基于群体进行训练”(PBT)的技术,此前DeepMind研发了该技术,以提升视频游戏的算法。PBT技术的灵感来自于生物进化,通过让候选代码从算法群中抽取“最合适”的样本(最有效执行给定任务的样本),加速选出特定任务中用到的机器学习算法和参数。

以此种方式改进AI算法可帮助Waymo获得优势。随着自动驾驶汽车收集越来越多的数据并部署到新地点,引导自动驾驶汽车的算法也需要得到重新培训和校准。目前,已经有数十家公司争相在真实道路上展示最好的自动驾驶汽车,Waymo也在探索其他方法,以加速其机器学习算法的开发。

实际上,更有效地再培训机器学习算法的方法应该让AI在不同背景下变的更加灵活、更实用。研究人员表示,Waymo目前正使用PBT技术,改进探测车道标记、车辆和行人的深度学习代码的开发,并验证输入到其他机器学习算法中且已经做好标记的数据的准确性,结果发现,PBT将重新训练神经网络所需的计算机能力降低了大约一半,而且将开发周期的速度提高了一至两倍。

此外,谷歌目前还在研发一系列技术,以让训练机器学习模型的过程实现自动化,而且已经通过“Cloud Auto-ML”项目为顾客提供了一些技术。毫无疑问,让AI培训更加高效、更加自动化,对自动驾驶技术的商业化以及盈利至关重要。

 

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