Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Honda догоняет VinFast на рынке электроскутеров Honda догоняет VinFast на рынке электроскутеров

Беспилотники Ford научатся понимать язык тела

🇺🇸 2 мин

Разработка надежных и безопасных автономных автомобилей требует постоянного расширения границ возможного в области информационных технологий и искусственного интеллекта. В компании-разработчике «беспилотников» Argo AI, главным акционером которой является Ford, применяются последние технологии в сфере компьютерного видения и машинного обучения. Однако наиболее передовые исследования осуществляются в стенах институтов и университетов.

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.

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. Сканирующие лидары создают двух- или трехмерную карту окружающего пространства, позволяющую автономным автомобилям более точно ориентироваться в городской среде и при сложных погодных условиях.