Hé, amis passionnés de technologie. Vous envisagez et envisagez votre véhicule autonome sur la route pouvant s'ajuster et s'adapter automatiquement en fonction des scénarios de circulation et des conditions routières à venir, sans que vous ayez à intervenir ou à vous inquiéter ? Eh bien, cela a toujours été l'intention des innovateurs et des technologues en intelligence artificielle. Cependant, il y a eu des défauts préoccupants et/ou plutôt une marge d'amélioration concernant les voitures autonomes. Eh bien, pour rendre les voitures autonomes encore plus sûres, saines et intelligentes, nous avons la technologie la plus intelligente : les réseaux de neurones liquides. Dans cet article, nous approfondirons pour savoir comment les défis de sécurité et de longévité identifiés dans . En outre, comment les LNN utilisent les ensembles de données de formation déjà présents les voitures autonomes à ce jour peuvent être contrôlés à l'aide de réseaux de neurones liquides Que sont les réseaux de neurones liquides ? En un mot, les NN sont des algorithmes d'apprentissage automatique qui imitent la structure et les capacités du cerveau humain. Ils sont utilisés pour reconnaître des modèles en analysant les données de formation. En plus de reconnaître les visages, de comprendre les langues naturelles et de prédire l'avenir, les réseaux de neurones sont capables d'effectuer des tâches complexes sans l'intervention de l'homme grâce à leur réseau de neurones artificiels interconnectés. Réseaux de neurones liquides VS réseaux traditionnels Les réseaux de neurones traditionnels sont considérés comme l'un des outils d'intelligence artificielle les plus puissants. Mais cela s'accompagne de quelques limitations, principalement: Les données de formation, qui doivent être annotées et étiquetées en quantité substantielle. 1. En outre, ils se sont avérés inefficaces pour utiliser l'énorme quantité de données d'entrée pour aborder des scénarios en temps réel, en raison de la non-séquentialité de leur traitement. 2. Afin de surmonter ces deux défis majeurs, Ramin Hasani et Mathias Lechner étaient les deux chercheurs du laboratoire d'informatique et d'IA du MIT qui ont inventé les réseaux de neurones liquides. Ils ont trouvé leur inspiration dans une œuvre de 1 mm de long qui possède un système nerveux structuré impressionnant et peut effectuer des tâches aussi complexes que chercher de la nourriture, s'endormir et, surtout, apprendre rapidement en observant l'environnement qui l'entoure. De même, les LNN sont un type avancé de réseau de neurones qui apprend en déplacement et prend les mesures nécessaires sur place. Alors que la plupart des réseaux traditionnels fonctionnent grâce aux données avec lesquelles ils sont alimentés pendant la période de formation, les LNN se sont révélés d'autant plus adaptables. Les LNN sont capables de lire, d'apprendre et de répondre en déplacement, sur place en "OBSERVANT" l'entrée impromptue. Réseau neuronal liquide Architecture dynamique Auto-expressif Interprétable, capacité à agir instantanément Capacité à apprendre en continu et à la volée Réseau neuronal traditionnel Architecture statique N'exprimer que ce qui est enseigné Non interprétable, prendre des mesures selon l'entrée de formation uniquement Apprentissage limité - uniquement pendant la période de formation Comment les réseaux de neurones liquides facilitent-ils la production de véhicules autonomes ? Les réseaux de neurones liquides sont sans aucun doute une alternative élégante, rapide et fiable aux réseaux de neurones traditionnels. C'est comme une créature vivant dans des conditions réelles - comprend ce qui se passe actuellement, peut prédire l'avenir proche et agir en conséquence. Réseaux de neurones liquides pour véhicules autonomes Cas d'utilisation Imaginez monter dans un véhicule autonome sans avoir à vous soucier de l'anonymat des données d'entraînement d'entrée. Vous savez que la voiture s'adaptera et s'ajustera en fonction de la situation sur la route. Vous pouvez joyeusement monter dans votre voiture sans conducteur et profiter de votre trajet jusqu'à votre destination : • Ne vous inquiétez pas de nager prudemment dans la mer de trafic inhabituel. • Se déplacer sur des routes accidentées et atteindre des destinations inconnues deviendra plus facile • Les problèmes tels que le dépassement des limites de vitesse et l'entrée involontaire dans une zone « sans demi-tour » diminueront. •Les routes, les conducteurs et les styles de conduite seront presque les mêmes pour tous. •La différence entre les riches et les pauvres diminuera, car tout le monde suivra automatiquement les mêmes règles. •La camaraderie entre les compagnies d'assurance et les propriétaires de canettes s'améliorera à mesure que les conditions et les situations deviendront transparentes. Envelopper Prétendre que les réseaux de neurones liquides sont une aubaine pour l'industrie ne sera pas exagéré. Cela augmentera non seulement la production et les ventes de véhicules autonomes, mais facilitera également la vie des propriétaires et des conducteurs de véhicules. des véhicules autonomes Par conséquent, les véhicules autonomes deviendront non seulement plus efficaces, mais gagneront également en popularité avec le temps.
