Искусственный интеллект учат вождению с помощью GTA V

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.