Redes neurais líquidas: invenção especializada para carros autônomos adaptáveis

Ei, colegas entusiastas de tecnologia. Você está contemplando e imaginando seu veículo autônomo

na estrada sendo capaz de ajustar e adaptar automaticamente de acordo com os cenários de tráfego e as condições da estrada à frente, sem que você tenha que interferir ou se preocupar?

Bem, essa sempre foi a intenção dos inovadores e tecnólogos de IA. No entanto, houve falhas preocupantes e / ou melhor, espaço para melhorias relacionadas aos carros autônomos.

Bem, para tornar os carros autônomos ainda mais seguros, sólidos e inteligentes, temos a tecnologia mais inteligente – Redes Neurais Líquidas.

Neste artigo, vamos nos aprofundar para saber como os desafios de segurança e longevidade identificados nos carros autônomos até hoje podem ser controlados usando redes neurais líquidas . Além disso, como os LNNs fazem uso de conjuntos de dados de treinamento já presentes

O que são redes neurais líquidas?

Em poucas palavras, NNs são algoritmos de aprendizado de máquina que imitam a estrutura e a capacidade do cérebro humano. Eles são usados para reconhecer padrões analisando dados de treinamento.

Além de reconhecer rostos, entender linguagens naturais e prever o futuro, as redes neurais são capazes de realizar tarefas complexas sem a intervenção humana por meio de sua rede de neurônios artificiais interconectados.

Redes Neurais Líquidas VS Redes Tradicionais

As redes neurais tradicionais são consideradas uma das mais poderosas ferramentas de Inteligência Artificial. Mas vem com algumas limitações, principalmente:

1. Dados de treinamento, que devem ser anotados e rotulados em quantidade substancial.

2. Além disso, eles foram considerados ineficientes em utilizar a enorme quantidade de dados de entrada para lidar com cenários em tempo real, devido à não sequencialidade de seu processamento

Para superar esses dois grandes desafios, Ramin Hasani e Mathias Lechner foram os dois pesquisadores do laboratório de ciência da computação e IA do MIT que inventaram as redes neurais líquidas.

Eles encontraram sua inspiração em um trabalho de 1 mm de comprimento que possui um sistema nervoso estruturado impressionante e pode realizar tarefas tão complexas quanto procurar comida, dormir e, o mais importante, aprender rapidamente observando o ambiente ao redor.

Da mesma forma, os LNNs são um tipo avançado de rede neural que aprende em movimento e toma as medidas necessárias no local.

Enquanto a maioria das redes tradicionais funcionam com os dados com os quais são alimentadas durante o período de treinamento, as LNNs provaram ser ainda mais adaptáveis. Os LNNs são capazes de ler, aprender e responder em movimento, no local, 'OBSERVANDO' a entrada improvisada.

Rede Neural Líquida

• Arquitetura Dinâmica
• Auto-Expressivo
• Interpretável, capacidade de agir instantaneamente
• Capacidade de aprender continuamente e em tempo real

Rede Neural Tradicional

• Arquitetura Estática
• Expresse apenas o que é ensinado
• Não interpretável, execute a ação apenas de acordo com a entrada de treinamento
• Aprendizagem limitada - apenas durante o período de treinamento

Como as redes neurais líquidas facilitam a produção de veículos autônomos?

As redes neurais líquidas são, sem dúvida, uma alternativa elegante, rápida e confiável às redes neurais tradicionais. É como uma criatura vivendo em condições reais - entende o que está acontecendo no presente, pode prever o futuro próximo e agir de acordo.

Casos de Uso de Redes Neurais Líquidas para Veículos Autônomos

Imagine entrar em um veículo autônomo sem ter que se preocupar com o anonimato dos dados de treinamento de entrada. Você sabe que o carro se adaptará e ajustará de acordo com a situação na estrada.

Você pode pular alegremente em seu carro sem motorista e aproveitar o passeio até o seu destino:

• Não se preocupe em nadar com cuidado no mar de tráfego incomum.

• Mover-se por estradas irregulares e chegar a destinos desconhecidos ficará mais fácil

•Problemas como cruzar limites de velocidade e entrar em uma área 'sem retorno' involuntariamente diminuirão.

• Estradas, motoristas e estilos de direção serão quase os mesmos para todos.

•A diferença entre ricos e pobres diminuirá, pois todos seguirão automaticamente as mesmas regras.

•A camaradagem entre seguradoras e donos de latas vai melhorar à medida que as condições e situações se tornarem transparentes.

Embrulhando-o

Afirmar que as redes neurais líquidas são um benefício para a indústria de veículos autônomos não será um exagero. Isso não apenas aumentará a produção e as vendas de veículos autônomos, mas também facilitará a vida dos proprietários e motoristas de veículos.

Portanto, os veículos autônomos não apenas se tornarão mais eficientes, mas também ganharão imensa popularidade com o tempo.