Опубликовано в рубрике 
Язык тeлa стaнeт для ниx пoнятным.
Рaзрaбoткa нaдeжныx и бeзoпaсныx aвтoнoмныx aвтoмoбилeй трeбуeт пoстoяннoгo рaсширeния грaниц вoзмoжнoгo в oблaсти инфoрмaциoнныx тexнoлoгий и искусствeннoгo интeллeктa. В кoмпaнии-рaзрaбoтчикe «бeспилoтникoв» Argo AI, глaвным aкциoнeрoм кoтoрoй являeтся Ford, примeняются последние технологии в сфере компьютерного видения и машинного обучения. Однако наиболее передовые исследования осуществляются в стенах институтов и университетов.
Об этом пишет Хроника.инфо со ссылкой на Багнет.
Поэтому Argo AI установила связи с академическим сообществом и привлекла к разработке искусственного интеллекта для Ford трех ученых с уникальными компетенциями. Доценты из Университета Карнеги-Меллон и Технологического института Джорджии разрабатывают базовые технологии, которые помогут автономным автомобилям правильно видеть и интерпретировать окружающий мир, а также предсказывать поведение участников дорожного движения. Об этом «Багнету» сообщили в компании «Виннер Импортс Украина, Лтд».
Дэва Раманан (Deva Ramanan), доцент института роботехники Университета Карнеги-Меллон, осуществляет исследования в сфере компьютерного зрения и машинного обучения. Основной темой изысканий ученого, которого журнал Popular Science в 2012-м назвал в числе 10 выдающихся исследователей года, является распознавание визуальных образов. Раманан учит компьютерные программы «видеть» людей, выделяя отдельные части тела и сравнивая их с накопленной базой цифровых моделей, включающей как людей, так и другие объекты материального мира.
«Важнейшим шагом на пути к созданию безопасных автономных автомобилей является наделение их способностью идентифицировать людей независимо от их комплекции, роста, положения в пространстве, – отметил сказал Раманан. – Я с нетерпением жду возможности разработать решение этой проблемы совместно с Argo».
Саймон Люси (Simon Lucey), также доцент института роботехники в Карнеги-Меллон, возглавляет лабораторию компьютерного зрения CI2CV. Сфера его исследований включает обучение компьютеров извлечению геометрической информации из статичных изображений и видео, а также правильное «понимание» программами выражений лица, движений и поз человека.
«Сотрудничество с Argo – это великолепная возможность разработать системы, которые смогут более быстро и правильно интерпретировать и предвосхищать происходящее на основе объемных изображений, – сказал Люси, ранее проводивший исследования для Apple, Adobe, Samsung и Bosch. – Студенты Карнеги-Меллон получат новую плодотворную почву для дальнейших исследований, а мы сможем добиться новых успехов в подготовке автономных автомобилей к работе в реальных условиях».
Джеймс Хейс (James Hays) – доцент Школы интерактивных вычислений Университета Джорджии, где он использует данных, собранные со всего интернета и крауд-сорсинг для улучшения понимания компьютером ситуаций на изображениях и более совершенных алгоритмов синтеза и обработки изображений.
«Создание перцептивных систем для автономных автомобилей сопряжено с большими трудностями, но и открывает перед нами большие возможности, – подчеркнул Хейс. – В Argo AI мы можем заниматься обучением алгоритмов в масштабах, недоступных в университетских лабораториях. Но перед нами также стоит задача создать систему, которая безотказно работает в реальном мире, который не всегда соответствует тщательно подобранным данным для академических экспериментов. Это вызовы, которые помогут мне выявить новые области для долгосрочных исследований в моей лаборатории в университете Джорджии».
Люси, Раманан и Хейс будут совмещать работу в штаб-квартире Argo AI с исследовательской деятельностью в университетах, которая также будет спонсироваться Argo. Ранее руководство Argo AI сообщило о приобретении компании Princeton Lightwave, занимающейся разработкой оптических радаров LiDAR для коммерческого использования.
Читайте также: Новый флагман от CMA CGM назовут необычным образом
Сканирующие лидары создают двух- или трехмерную карту окружающего пространства, позволяющую автономным автомобилям более точно ориентироваться в городской среде и при сложных погодных условиях.