REKLAMA

Kategorie
Zaloguj się

Zarejestruj się

Proszę podać poprawny adres e-mail Hasło musi zawierać min. 3 znaki i max. 12 znaków
* - pole obowiązkowe
Przypomnij hasło
Witaj
Usuń konto
Aktualizacja danych
  Informacja
Twoje dane będą wykorzystywane do certyfikatów.

Potężny komputer NVIDIA przeznaczony do autonomicznych aut przyszłości

Audi RS 7 piloted driving concept autonomiczny samochód
Audi RS 7 piloted driving concept autonomiczny samochód
Audi

REKLAMA

REKLAMA

Firma NVIDIA zaprezentowała platformę NVIDIA DRIVE™ PX 2 – najpotężniejsze rozwiązanie do obsługi sztucznej inteligencji w pojazdach. To ona ma się przysłużyć stworzeniu aut autonomicznych.

Autonomiczne auta

Nowa platforma obliczeniowa DRIVE™ PX 2 jest przeznaczona do rozwiązywania złożonych problemów, typowych dla rozwoju autonomicznych pojazdów, za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystano w niej najbardziej zaawansowane procesory graficzne, które umożliwiają stosowanie technik głębokiego nauczania zapewniających pełną kontrolę (360 stopni) nad otoczeniem pojazdu, a także obliczenie bezpiecznej i wygodnej trajektorii jazdy.

REKLAMA

REKLAMA

„Kierowcy muszą operować w niezwykle złożonym środowisku”, twierdzi Jen-Hsun Huang, współzałożyciel oraz dyrektor generalny firmy NVIDIA. „Najnowsze osiągnięcia w dziedzinach sztucznej inteligencji oraz procesorów graficznych wpływają na rozwój autonomicznych samochodów”.

„Procesor graficzny firmy NVIDIA jest ważnym elementem w rozwoju rozwiązań głębokiego nauczania i obliczeń superkomputerowych. Układy te stanowią podwaliny dla elektronicznych mózgów autonomicznych pojazdów przyszłości, które będą nieustannie monitorować otoczenie wokół siebie z efektywnością, jakiej nie jest w stanie osiągnąć żaden człowiek. Autonomiczne pojazdy zapewnią kierowcom i pasażerom większe bezpieczeństwo, wygodę i usługi dostępne podczas jazdy, a także będą cechować się pięknym wzornictwem – to rozwiązania zaprojektowane z myślą o naszej lepszej przyszłości”.

24 Bilionów Operacji Głębokiego Nauczania na Sekundę
Stworzona z myślą o otwartym środowisku i partnerach z branży motoryzacyjnej , platforma do rozwoju systemów głębokiego nauczania DRIVE PX 2 zapewnia ogromne ilości mocy obliczeniowej, równej wydajności 150 komputerów MacBook Pro.

Dwa procesory Tegra® nowej generacji oraz dwa dedykowane procesory graficzne oparte na nowej architekturze Pascal™ potrafią wykonać łącznie 24 biliony operacji głębokiego nauczania na sekundę, przyśpieszając obliczenia używane podczas procesu uczenia się sieci neuronowych. To ponad dziesięciokrotnie więcej niż produkt poprzedniej generacji.

Dalszy ciąg materiału pod wideo

Zobacz też: Wibrujący pedał gazu metodą ograczenia zużycia paliwa w aucie?

REKLAMA

Nowe możliwości sprawiają, że system DRIVE PX 2 może szybko nauczyć się radzenia sobie z niespodziewanymi sytuacjami, jakie spotykamy co dzień na drodze – przeszkodami, nieuważnymi kierowcami oraz robotami drogowymi. Głębokie nauczanie sprawdza się także w trudnych warunkach pogodowych oraz oświetleniowych, gdzie zawodzą typowe techniki rozpoznawania obrazu, czyli np. w deszczu, śniegu oraz mgle, a także podczas jazdy o wschodzie lub zachodzie słońca, bądź w całkowitych ciemnościach.

Dokonując operacji zmiennoprzecinkowych procesor graficzny użyty w rozwiązaniu DRIVE PX2 może przetworzyć do 8 bilionów operacji na sekundę. To ponad czterokrotnie więcej niż produkt poprzedniej generacji. Dzięki tym usprawnieniom partnerzy mogą mają do dyspozycji pełną gamę algorytmów do wykorzystania w autonomicznych pojazdach, w tym obsługę wielu czujników, funkcje lokalizacji oraz planowania trasy. Układ zapewnia również możliwość wykonywania wysokoprecyzyjnych obliczeń niezbędnych przy przetwarzaniu warstw sieci głębokiego nauczania.

Głębokie Nauczanie w Autonomicznych Pojazdach
Autonomiczne pojazdy rozpoznają swoje otoczenie za pomocą szeregu czujników. DRIVE PX 2 może przetworzyć jednocześnie sygnały z 12 czujników – kamer wideo, lidarów, radarów oraz czujników ultradźwiękowych. Za ich pomocą pojazd może dokładnie wykrywać i rozpoznać obiekty na trasie, obliczyć ich położenie względem pojazdu oraz okolicznego terenu, a następnie obliczyć optymalną i bezpieczną trasę.

Jest to możliwe dzięki pakietowi narzędzi, bibliotek oraz modułów NVIDIA DriveWorks™, który przyśpiesza procesy testowania autonomicznych pojazdów. DriveWorks obsługuje kalibrację czujników, rejestrację i przetwarzanie danych z otoczenia (360 st) oraz synchronizację informacji, przetwarzając strumieniowane dane za pomocą złożonej sieci algorytmów zarówno przez wyspecjalizowane jak i ogólne procesory platformy DRIVE PX 2. Firma NVIDIA udostępnia moduły oprogramowania przeznaczone do obsługi każdego aspektu procesu autonomicznej jazdy, od wykrywania obiektów, przez klasyfikację i segmentację, po lokalizację pojazdu na mapie oraz planowanie trasy.

Kompletne Rozwiązanie do Głębokiego Nauczania
Rozwiązanie firmy NVIDIA jest kompleksowe i składa się z pakietu NVIDIA DIGITS™ służącego do szkolenia głębokiej sieci neuronowej oraz platformy DRIVE PX 2 przeznaczonej do wdrożenia tej sieci w pojeździe.

DIGITS to narzędzie do rozwoju, szkolenia i wizualizacji głębokich sieci neuronowych, które może pracować pod kontrolą dowolnego systemu wyposażonego w procesory graficzne NVIDIA – od komputerów osobistych i superkomputerów, po rozwiązania Amazon Web Services oraz sprzęt zgodny ze standardem Open Rack, taki jak niedawno zapowiedziany system Big Sur firmy Facebook. Wyszkolony model sieci neuronowej pracuje na urządzeniu NVIDIA DRIVE PX 2 wbudowanym w pojazd.

Żywe Zainteresowanie Rynku
Od momentu premiery pierwszej generacji DRIVE PX, które miało miejsce zeszłego lata, ponad 50 producentów samochodów, deweloperów oraz instytucji badawczych rozpoczęło rozwój autonomicznych pojazdów z wykorzystaniem tego rozwiązania. Wielu z nich chwali sobie wydajność, możliwości oraz łatwość programowania nowej platformy.

Zobacz też: Zaawansowane światła bi-ksenonowe Skody Superb

„Dzięki platformie głębokiego nauczania DIGITS firmy NVIDIA uzyskaliśmy ponad 96% dokładności w rozpoznawaniu znaków drogowych dostępnych w bazie Ruhr-Universität Bochum w zaledwie 4 godziny. Znamy grupy, które poświęciły lata na rozwój systemów wykorzystujących klasyczne algorytmy rozpoznawania obrazu zapewniające podobny poziom dokładności. W porównaniu z nimi my osiągnęliśmy ten pułap z prędkością światła”.

— Matthias Rudolph, dyrektor działu architektury systemów wspomagania kierowcy w firmie Audi

„BMW analizuje możliwość wykorzystania rozwiązań głębokiego nauczania w wielu aspektach, od autonomicznej jazdy po kontrolę jakości w procesach produkcji. Niezwykle ważną cechą jest możliwość szybkiego szkolenia sieci neuronowych za pomocą dużych ilości danych. Nasz klaster procesorów graficznych z pakietem NVIDIA DIGITS zapewnia nam wspaniałe efekty”.

— Uwe Higgen, dyrektor biura technologicznego grupy BMW w Stanach Zjednoczonych

„Głębokie nauczanie pozwoliło usprawnić technologie rozpoznawania otoczenia, które są teraz znacznie bliższe efektywności kierowcy - człowieka i skuteczniejsze od rozwiązań wykorzystujących komputerowe rozpoznawanie obrazu”.

— Ralf G. Herrtwich, dyrektor ds. automatyzacji pojazdów w firmie Daimler

„Połączenie głębokiego nauczania z oprogramowaniem NVIDIA DIGITS zaowocowało 30-krotnym usprawnieniem szkolenia algorytmów wykrywania pieszych. Nieustannie testujemy i rozwijamy nasze rozwiązania, przenosząc je na platformę NVIDIA DRIVE PX”.

— Dragos Maciuca, dyrektor techniczny Centrum Badań i Innowacji Ford

Platforma DRIVE PX 2 będzie ogólnodostępna w czwartym kwartale 2016 roku. Partnerzy pracujących nad rozwojem platformy zapewniony otrzymają dostęp do platformy już w drugim kwartale.

Źródło: materiały prasowe NVIDIA

Źródło: INFOR

Oceń jakość naszego artykułu

Dziękujemy za Twoją ocenę!

Twoja opinia jest dla nas bardzo ważna

Powiedz nam, jak możemy poprawić artykuł.
Zaznacz określenie, które dotyczy przeczytanej treści:
Autopromocja

REKLAMA

QR Code

© Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone. Dalsze rozpowszechnianie artykułu za zgodą wydawcy INFOR PL S.A.

REKLAMA

Moto
Zapisz się na newsletter
Zobacz przykładowy newsletter
Zapisz się
Wpisz poprawny e-mail
19-letni motocyklista bez uprawnień potrącił policjanta i zbiegł

19-nastolatek z Międzyrzecza (Lubuskie) stanie przed sądem za zarzut spowodowania wypadku, niezatrzymanie się do kontroli i ucieczkę z miejsca wypadku.

Nowe przepisy fotoradarowe: Właściciel pojazdu jako kozioł ofiarny?

Ustawodawca szykuje kolejną rewolucję w przepisach drogowych. Tym razem uderzy ona nie tylko w kierowców łamiących przepisy, ale także w właścicieli pojazdów, którzy nie wskażą osoby prowadzącej pojazd w chwili popełnienia wykroczenia. Jeśli fotoradar uchwyci pojazd przekraczający prędkość, a właściciel odmówi podania danych kierowcy, nie tylko zapłaci karę, ale również straci dowód rejestracyjny swojego samochodu.

Pijany senior uciekał przed policją po polach uprawnych. Auto dachowało

72-latek jechał bez zapiętych pasów, więc policja chciała zatrzymać go do kontroli. Rzucił się w pościg, który zakończył się dachowaniem. Okazało się, że jest pijany.

Otrzymałeś wiadomość ws. zaległych płatności w e-TOLL? KAS ostrzega przed oszustami

Krajowa Administracja Skarbowa w przesłanym we wtorek, 25 marca 2025 r. komunikacie prasowym ostrzega przed oszustami wysyłającymi fałszywe wiadomości w sprawie zaległych płatności w e-TOLL. Publikujemy przykładową fałszywą wiadomość.

REKLAMA

Już nie tylko diesel czy benzyna. I nawet nie zawsze samochód. Jak Polacy wybierają środek transportu?

W dzisiejszych czasach wybór środka transportu to nie tylko decyzja między samochodem z silnikiem benzynowym a dieslem. Możliwości jest więcej, a kierowcy mają różne oczekiwania. Jak Polacy wybierają codzienny środek lokomocji?

KGP: 93 352 interwencji, 312 wypadków drogowych, 17 ofiar śmiertelnych. [Podsumowanie tygodnia]

Komenda Główna Policji opublikowała najświeższe dane dotyczące interwencji policjantów za weekend. Poniżej znajduje się podsumowanie ostatniego tygodnia. Policjanci w ubiegłym tygodniu przeprowadzili 93 352 interwencji. Byli wzywani do 312 wypadków drogowych.

Mandat za przeładowaną ciężarówkę, a zaniżona waga w CMR. Kto za to ponosi odpowiedzialność?

Przeładowanie pojazdu w transporcie drogowym to częsty problem, który może prowadzić do poważnych konsekwencji prawnych i finansowych, w tym mandatów nałożonych na przewoźnika. W sytuacjach, gdy błędne dane o wadze towaru zostały przekazane przez spedytora lub nadawcę towaru, pojawia się pytanie o podział odpowiedzialności między przewoźnika a spedytora czy nadawcę. Najczęściej problem dotyczy mandatów zagranicznych, dlatego kluczowe znaczenie w tej kwestii mają przepisy Konwencji o umowie międzynarodowego przewozu drogowego towarów (CMR).

Przestraszył się policjantów, więc uciekał samochodem, łamiąc przepisy

Nocy pościg ulicami Białegostoku zakończył się zatrzymaniem 32-letniego kierowcy. Mężczyzna najpierw przekroczył prędkość, a potem - zamiast zatrzymać się do kontroli - zaczął uciekać.

REKLAMA

Kolejne skrzyżowania i przejazdy kolejowo-drogowe z systemem RedLight. 2 000 zł mandatu i 15 punktów karnych

Kolejne skrzyżowania i przejazdy kolejowo-drogowe z systemem RedLight. Kiedy zaczną działać nowe systemy RedLight? Gdzie zostaną rozlokowane? Jakie mandaty obowiązują w przypadku przejazdu na czerwonym świetle?

Chińskie samochody podbijają rynki – teraz także polski, Czy decyduje tylko cena

Chińskie auta nie bez powodu są znacznie tańsze od europejskich. Oczywiście chodzi tutaj przede wszystkim o zdobycie rynku, a najlepszym argumentem do tego jest przystępna cena. Dla nabywcy zresztą przyczyny są najmniej ważne, liczy się dobra cena.

REKLAMA