Chào các bạn đam mê công nghệ. Bạn đang dự tính và hình dung ra phương tiện tự hành của mình trên đường có thể tự động điều chỉnh và thích ứng theo các tình huống giao thông và tình trạng đường xá phía trước mà bạn không cần phải can thiệp hay lo lắng? Chà, đó luôn là ý định của các nhà đổi mới và công nghệ AI. Tuy nhiên, đã có những lỗi đáng lo ngại và/hoặc đúng hơn là có thể cải thiện liên quan đến ô tô tự lái. Chà, để làm cho những chiếc xe tự lái trở nên an toàn, lành mạnh và thông minh hơn, chúng tôi có công nghệ thông minh nhất – Mạng thần kinh lỏng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn để biết làm thế nào những thách thức về an toàn và tuổi thọ được xác định trong . Ngoài ra, cách LNNs sử dụng các bộ dữ liệu đào tạo đã có sẵn ô tô tự lái cho đến nay có thể được kiểm soát bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh lỏng Mạng thần kinh lỏng là gì? Tóm lại, NN là các thuật toán học máy bắt chước cấu trúc và khả năng của bộ não con người. Chúng được sử dụng để nhận dạng các mẫu bằng cách phân tích dữ liệu huấn luyện. Ngoài việc nhận dạng khuôn mặt, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán tương lai, mạng nơ-ron có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người thông qua mạng nơ-ron nhân tạo được kết nối với nhau. Mạng thần kinh lỏng so với mạng truyền thống Mạng thần kinh truyền thống được coi là một trong những công cụ Trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ nhất. Nhưng nó đi kèm với một vài hạn chế, chủ yếu là: Dữ liệu đào tạo phải được chú thích và dán nhãn với số lượng đáng kể. 1. Ngoài ra, chúng được phát hiện là không hiệu quả trong việc sử dụng lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ để giải quyết các tình huống thời gian thực, do quá trình xử lý của chúng không theo trình tự 2. Để vượt qua hai thách thức lớn này, Ramin Hasani và Mathias Lechner là hai nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm khoa học máy tính và AI của MIT đã phát minh ra Mạng thần kinh lỏng. Họ đã tìm thấy nguồn cảm hứng của mình trong một tác phẩm dài 1 mm có hệ thống thần kinh có cấu trúc ấn tượng và có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như tìm kiếm thức ăn, đi ngủ và quan trọng nhất là học hỏi nhanh bằng cách quan sát môi trường xung quanh. Tương tự, LNN là một loại mạng nơ-ron tiên tiến học khi đang di chuyển và thực hiện hành động cần thiết ngay tại chỗ. Trong khi hầu hết các mạng truyền thống hoạt động dựa trên dữ liệu mà chúng được cung cấp trong thời gian đào tạo, LNN đã chứng tỏ là có khả năng thích ứng cao hơn. LNN có thể đọc, tìm hiểu và phản hồi khi đang di chuyển, ngay tại chỗ bằng cách 'QUAN SÁT' đầu vào ngẫu hứng. Mạng thần kinh lỏng Kiến trúc động tự thể hiện Có thể diễn giải, khả năng thực hiện hành động ngay lập tức Khả năng học hỏi liên tục và nhanh chóng Mạng nơ-ron truyền thống Kiến trúc tĩnh Chỉ thể hiện những gì được dạy Không thể giải thích được, chỉ thực hiện hành động theo đầu vào đào tạo Học hạn chế - chỉ trong thời gian đào tạo Làm thế nào để Mạng lưới thần kinh lỏng tạo điều kiện thuận lợi cho việc sản xuất xe tự hành? Mạng thần kinh lỏng chắc chắn là một giải pháp thay thế thanh lịch, nhanh chóng và đáng tin cậy cho các mạng thần kinh truyền thống. Nó giống như một sinh vật sống trong điều kiện thực tế - hiểu những gì đang xảy ra hiện tại, có thể dự đoán tương lai gần và hành động phù hợp. Các trường hợp sử dụng mạng nơ-ron lỏng cho xe tự hành Hãy tưởng tượng bạn bước vào một chiếc xe tự lái mà không phải lo lắng về tính ẩn danh của dữ liệu huấn luyện đầu vào. Bạn biết chiếc xe sẽ thích nghi và điều chỉnh theo tình hình trên đường. Bạn có thể hân hoan nhảy lên chiếc xe không người lái và tận hưởng chuyến đi đến đích: • Không phải lo lắng về việc bơi thận trọng qua biển giao thông bất thường. • Di chuyển qua những con đường không bằng phẳng và đến những điểm chưa biết sẽ trở nên dễ dàng hơn •Các vấn đề như vượt quá giới hạn tốc độ và vô tình đi vào khu vực 'cấm quay đầu' sẽ giảm. • Đường, trình điều khiển và phong cách lái xe sẽ gần như giống nhau đối với tất cả mọi người. •Sự khác biệt giàu nghèo sẽ giảm đi vì mọi người sẽ tự động tuân theo các quy tắc giống nhau. •Tình bạn giữa các công ty bảo hiểm và chủ sở hữu hộp sẽ được cải thiện khi các điều kiện và tình huống trở nên minh bạch. gói nó lên Tuyên bố Mạng thần kinh lỏng là một lợi ích cho ngành công nghiệp sẽ không phải là một lời nói quá. Nó sẽ không chỉ tăng sản xuất và bán xe tự hành mà còn làm cho cuộc sống của chủ sở hữu và người lái xe trở nên dễ dàng. xe tự lái Do đó, các phương tiện tự lái sẽ không chỉ trở nên hiệu quả hơn mà còn trở nên phổ biến rộng rãi theo thời gian.
