Олег Овечкин

Искусственный интеллект учат вождению с помощью GTA V

Группа немецких ученых использовала виртуальный мир игры GTA V для создания алгоритмов беспилотного вождения, пишет MIT Technology Review со ссылкой на статью исследователей.


Материал относится к рубрике «Технологии, которые меняют ваш бизнес». В ней мы популярно рассказываем о технологиях, которые перестраивают существующие бизнес-процессы и создают новые рынки.

Партнер рубрики — корпорация EMC, которая помогает компаниям эффективно использовать возможности ИТ-инфраструктуры для цифровой трансформации бизнеса.

Отмечается, что алгоритмы машинного обучения, которые сейчас используют при создании систем беспилотного вождения, требуют огромного количества данных.

Разработчикам сначала нужно собрать фотографии улиц с дорогами, а затем обозначить на этих снимках значимые для системы элементы – пешеходов, дома, другие машины и так далее, на что могут уйти тысячи часов, отмечает издание. Обработанные таким образом снимки потом «скармливают» алгоритму, который изучает представленные на фото дорожные ситуации и обучается на их основе.  

Однако разработчикам необязательно использовать для этих целей реальный мир – компьютерные игры с достаточно реалистичной графикой также могут послужить основной для алгоритмов, позволив оптимизировать получение всех необходимых данных, решила группа ученых из Intel Labs и Дармштадского технического университета.

В частности, ученые выбрали игру GTA V, сюжет которой разворачивается в похожем на Лос-Анджелес виртуальном городе и его окрестностях. В рамках исследования была создана программа, которая автоматически классифицирует объекты на скриншотах игры, позволяя обучающемуся алгоритму распознавать объекты как в GTA V, так и в реальном мире.

Слева – скриншоты GTA V; справа – их аннотированная версия, где разным элементам изображения присвоены определенные цвета

В описании работы ученые отмечают, что использование таких «искусственных» данных вместе с «реальными» данными из базы видео CamVid показало большую эффективность при обучении алгоритмов, чем применение данных исключительно из CamVid.

Это не первое исследование, в котором рассматривается возможность применения игр для тренировки систем компьютерного зрения. Недавно похожие результаты получил Ализера Шафайи (Alizera Shafaei) из Университета Британской Колумбии.

«Искусственное окружение позволяет без особых усилий получать аннотированные данные на более крупных масштабах при настраиваемых климатических условиях и освещении. Мы показали, что при обучении алгоритмов данные, полученные в виртуальном мире, не менее, а иногда и более эффективны, чем данные, полученные в реальности», – приводит комментарий Шафайи MIT Technology Review.

comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно