Waymo合作DeepMind 将自动驾驶AI算法开发速度提升1至2倍

原Geshi Automobile 2011.8.13我想分享

据国外媒体报道,Waymo的自动驾驶汽车由谷歌的母公司Alphabet所拥有,与引导普通汽车的“大脑”有一些共同点:他们的智能是由进化驱动的。目前,Waymo工程师正在与DeepMind(也是Alphabet的子公司,专注于AI)的研究人员合作,以找到一种更有效的方法来训练和调整Waymo的自动驾驶算法。

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Waymo官方网站)

研究人员使用了一种名为“基于Pot的训练”(PBT)的技术,该技术由DeepMind开发,用于改进视频游戏的算法。受生物进化的启发,PBT技术允许候选代码从算法组中提取“最适合”的样本(给定任务的最有效执行),从而加速机器学习算法和特定任务中使用的参数的选择。

以这种方式改进AI算法可以帮助Waymo获得优势。随着自动驾驶车辆收集越来越多的数据并部署到新的位置,引导自动驾驶车辆的算法也需要重新训练和校准。目前,数十家公司正在争夺在真实道路上展示最好的自动驾驶汽车,而Waymo正在探索其他方法来加速其机器学习算法的开发。

实际上,重新训练机器学习算法的更有效方法应该使AI在不同的环境中更加灵活和实用。研究人员表示,Waymo目前正在使用PBT技术来改进深度学习代码的开发,以检测车道标记,车辆和行人,并验证已经标记到其他机器学习算法中的数据的准确性,并发现PBT减少了所需的计算机功率将神经网络重新训练大约一半,并将开发周期的速度提高一到两倍。

此外,谷歌目前正在开发一系列技术来自动化培训机器学习模型的过程,并通过“Cloud Auto-ML”项目为客户提供了一些技术。毫无疑问,使AI培训更加高效和自动化对于自动驾驶技术的商业化和盈利能力至关重要。

本文为第一作者的原创,未经授权不得转载

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据国外媒体报道,Waymo的自动驾驶汽车由谷歌的母公司Alphabet所拥有,与引导普通汽车的“大脑”有一些共同点:他们的智能是由进化驱动的。目前,Waymo工程师正在与DeepMind(也是Alphabet的子公司,专注于AI)的研究人员合作,以找到一种更有效的方法来训练和调整Waymo的自动驾驶算法。

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研究人员使用了一种名为“基于Pot的训练”(PBT)的技术,该技术由DeepMind开发,用于改进视频游戏的算法。受生物进化的启发,PBT技术允许候选代码从算法组中提取“最适合”的样本(给定任务的最有效执行),从而加速机器学习算法和特定任务中使用的参数的选择。

以这种方式改进AI算法可以帮助Waymo获得优势。随着自动驾驶车辆收集越来越多的数据并部署到新的位置,引导自动驾驶车辆的算法也需要重新训练和校准。目前,数十家公司正在争夺在真实道路上展示最好的自动驾驶汽车,而Waymo正在探索其他方法来加速其机器学习算法的开发。

实际上,重新训练机器学习算法的更有效方法应该使AI在不同的环境中更加灵活和实用。研究人员表示,Waymo目前正在使用PBT技术来改进深度学习代码的开发,以检测车道标记,车辆和行人,并验证已经标记到其他机器学习算法中的数据的准确性,并发现PBT减少了所需的计算机功率将神经网络重新训练大约一半,并将开发周期的速度提高一到两倍。

此外,谷歌目前正在开发一系列技术来自动化培训机器学习模型的过程,并通过“Cloud Auto-ML”项目为客户提供了一些技术。毫无疑问,使AI培训更加高效和自动化对于自动驾驶技术的商业化和盈利能力至关重要。

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