A Waymo az evolúciós verseny elvét használja az önvezető autók fejlesztéséhez

Az önvezető autók fejlesztésének a folyamata nem elég hatékony, amíg a rendszerek betanításához hatalmas mennyiségű számítási teljesítményre vagy kutatókra van szükség, akik manuálisan szelektálják ki a rossz rendszereket. A Waymo új módszere az evolúció elvét használja, a DeepMind céggel együttműködésben a „Populáción alapuló tanítás” módszerét alkalmazza a gyalogosok észleléséhez, melynek során a legjobb neurális hálózat kerül előnybe csakúgy, mint a hatékonyabb életformák a természetes szelekció során.

Forrás: GLENN CHAPMAN/AFP/Getty Images

A módszer alkalmazása során a hálózatok versengenek egymással, a gyengébbeket felváltják az erősebbek, amik a jobban teljesítő hálózatok másolatai kicsit más formában (mint ahogy a gyerekek sem a szüleik tökéletes klónjai). Így a gyengébb hálózatok automatikusan kiválasztódnak, anélkül, hogy teljesen új hálózatokat kellene létrehozni újra, mivel megmarad a korábbi változatok tudása.

A módszer kockázata, hogy esetleg túlságosan csak a rövidtávú javulásra összpontosít. Ennek kivédésére a Waymo olyan „réseket” hozott létre, amelyeknél a neurális hálózatoknak versengeniük kell egymással, hogy erősebb eredmények jöjjenek létre, miközben megőrzik a változatosságukat, ami jobban illeszkedik a valós környezetben való vezetési körülményekhez.

Az eredmények bíztatóak a gyalogos észlelésekben való alkalmazásuk során. A hamis pozitív válaszok 24%-kal csökkentek, miközben az észlelési idő a felére csökkent. A kísérlet olyan jól sikerült, hogy a Waymo más modellekben is használja a módszert, ami jobb önvezető rendszereket ígér, amelyek jobban képesek megbirkózni a vezetés bonyolultságával és elkerülni az ütközéseket.

Forrás: Engadget

https://www.engadget.com/2019/07/28/waymo-evolutionary-competition-self-driving-cars/