Wayve представляет LINGO-1 новую модель искусственного интеллекта, способную комментировать сцены вождения и отвечать на вопросы.

Wayve представляет LINGO-1 - новую модель ИИ, комментирующую сцены вождения и отвечающую на вопросы.

Обнаружение и диагностика являются неотъемлемыми элементами для повышения эффективности, безопасности и стабильности работы автомобиля. В последние годы было проведено множество исследований, направленных на улучшение процесса диагностики автомобиля с использованием доступных данных о нем, и для улучшения взаимодействия клиентов с агентами с помощью методов, основанных на данных.

Естественный язык играет важную роль в системах автономного вождения во взаимодействии человека с автомобилем и в общении автомобиля с пешеходами и другими участниками дорожного движения. Он необходим для обеспечения безопасности, удобства пользователя и эффективного взаимодействия между человеком и автономными системами. Дизайн должен быть понятным, ориентированным на контекст и удобным для пользователя, чтобы повысить опыт автономного вождения.

Компания по разработке технологии самоуправления Wayve использует машинное обучение для решения проблем самоуправления, устраняя необходимость в дорогостоящих и сложных робототехнических системах, требующих подробных карт и программных правил. Они запустили комментатора открытой петли для вождения LINGO-1. Эта технология учится на опыте и может ездить в любой среде и новых местах без явного программирования.

LINGO-1 позволяет пользователям вступать в содержательные диалоги, позволяя им задавать вопросы и получать представление о понимании ситуации и принятии решений автомобилем. Он может отвечать на вопросы о различных ситуациях на дороге и разъяснять, какие факторы повлияли на его решение о вождении. Этот уникальный диалог между пассажирами и автономными транспортными средствами может повысить прозрачность, облегчая понимание и доверие к этим системам.

LINGO-1 может преобразовывать входные данные с камер и радаров в выходные данные вождения, такие как поворот руля или замедление. Решения нейронной сети тщательно тестируются на производительность и надежно интегрируются для обеспечения безопасности пользователей. LINGO-1 обучается на масштабируемом и разнообразном наборе данных, который включает изображения, язык и данные об активности, собранные от экспертных водителей, комментирующих свои поездки по Великобритании.

LINGO-1 может выполнять различные действия, такие как замедление на светофорах, перестроение съезда, остановка на перекрестке, замечая другие приближающиеся автомобили, анализируя действия других участников дорожного движения и многое другое. По сравнению с человеческой производительностью, LINGO-1 имеет точность 60%. Результаты были основаны на показателях, измеряющих его способность рассуждать, отвечать на вопросы в различных ситуациях и навыки вождения.

У LINGO-1 также есть механизм обратной связи, который повышает способность модели адаптироваться и учиться на основе обратной связи от человека. Подобно инструктору по вождению, который руководит учеником-водителем, корректирующие инструкции и отзывы пользователей могут усовершенствовать понимание модели и процессы принятия решений со временем. В конце можно сделать вывод, что это важный первый шаг для улучшения обучения и пояснения моделей основы вождения с использованием естественного языка.