Büyük Hadron Çarpıştırıcısı Teknolojisi, Sürücüsüz Arabaların Yolu “Görmesine” Yardımcı Olabilir


Karmaşık Büyük Hadron Çarpıştırıcısının (LHC) bir parçası, 14 Eylül 2019'da İsviçre'nin Meyrin kentindeki CERN parçacık fiziği araştırma tesisindeki Açık Günler sırasında yer altında görüldü.

Karmaşık Büyük Hadron Çarpıştırıcısının (LHC) bir parçası, 14 Eylül 2019’da İsviçre’nin Meyrin kentindeki CERN parçacık fiziği araştırma tesisindeki Açık Günler sırasında yer altında görüldü.
Fotoğraf: Ronald Patrick (Getty Resimleri)

üç-yıl eğitim arasında Volvo’nun otonom yazılım kolu ve Büyük Hadron Çarpıştırıcısı Avrupa’da kendi kendine giden arabaların yolu anlamalarına ve bölünmüş kararlar vermelerine yardımcı olma konusunda umut vaat ediyor.

Büyük Hadron Çarpıştırıcısı inkar edilemeyecek kadar destansı. benParçacıkları neredeyse aynı hızda parçalayabilen dünyanın en büyük ve en güçlü parçacık hızlandırıcısıdır. ışık hızı süper iletken mıknatıslar kullanarak. Çarpışmanın ardından fizikçiler, evrenimizin yapı taşlarını keşfetmek için son derece kısa ömürlü enkaza göz atıyorlar. LHC, CERN tarafından yürütülür, veya Avrupa Nükleer Araştırma Konseyi (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) ve 2008’den beri parçacıkları hızlandırıyor.

Çarpışmaları inceleme konusunda çok fazla deneyime sahip olan CERN, otomobil şirketlerinin, bölünmüş çarpışmalar yapabilen makine öğrenimi programları geliştirmelerine yardımcı olmak için benzersiz bir konuma sahiptir.karmaşık durumların ikinci analizi. CERN’deki araştırmacılar tarafından incelenen atom altı parçacıklar, son derece küçüktür ve yalnızca bir mikrosaniye için var olurlar. Bu parçacıkların ne olduğunu anlamak için CERN, bu madde parçalarını tanımlamak için Derin Öğrenmeyi kullanan algoritmalar geliştirdi.

Araştırmacılar, son üç yılı Volvo’nun otonom sürüş yazılımı geliştirme yan kuruluşu Zenseact ile çalışarak, bilgisayarların gerçek dünyayı “görmesine” ve ona tepki vermesine olanak tanıyan tüm programlamayı içeren bilgisayar görüşüne odaklanarak geçirdiler. Araştırmanın amacı, otonom arabaların karar verme sürecini iyileştirmek için LHC’nin Derin Öğrenme algoritmalarını kullanmaktı.

Zenseact araştırma lideri Christoffer Petersson bir basın toplantısında, “Araştırmamızın sonuçları, Derin Öğrenme algoritmalarını kaynak sınırlamalı cihaz donanımlarında daha hızlı ve enerji açısından daha verimli çalıştırma söz konusu olduğunda hala iyileştirme için yer olduğunu gösteriyor” dedi. serbest bırakmak. “Basitçe söylemek gerekirse, makine öğrenimi teknikleri otonom araçlarda daha hızlı karar vermeye yardımcı olabilir.”

Zenseact, Alan Programlanabilir Kapı Dizileri olarak bilinen bilgisayar çiplerinin karmaşık algoritmaları işleyip işlemediğini öğrenmek istedi. itibaren basın bülteni:

FPGA deneyinin ana sonucu, otomotiv için bilgisayarla görme görevlerinin, sınırlı bilgi işlem kaynaklarına sahip bir işleme biriminde bile yüksek doğruluk ve kısa gecikmeyle gerçekleştirilebileceğinin pratik bir gösterimiydi.

“Proje, gelecekteki araştırma yönleri için açıkça açılıyor. Geliştirilen iş akışları, otomotiv gibi birçok sektöre uygulanabilir.” Christoffer açıklıyor.

Gelecekteki bilimsel deneylerin ve otomotiv endüstrisinin teknolojik zorluklarının karşılaştığı zorlukların çoğu, büyük miktarda verinin gerçek zamanlı olarak, genellikle katı gecikme süresi ve güç tüketimi kısıtlamaları olan uç bilgi işlem cihazları aracılığıyla işlenmesini gerektirir.

Zenseact ve CERN araştırmacılarından oluşan ortak ekip, bu projeyi açık kaynaklı bir yazılım ortamında gerçekleştirdi. İşbirliği, dünyadaki en büyük fizik deneyinin otonom sürüşe açıkça yardımcı olabileceğini ortaya koyuyor. Sonuçlar, otonom araçlar için görüntü tanımada gelecekteki hız ve doğruluk artışları için büyük umut vaat ediyor ve arabaların kazalardan kaçınma yeteneğini geliştirmeye yardımcı oluyor. CERN için de verimli bir işbirliği oldu.

Araştırma sadece Zenseact’e fayda sağlamadı. LHC’de araştırılanlar, çalışma sırasında algoritmalarını da iyileştirebildiler.

CERN Fizikçisi Maurizio Pierini, “Birlikte yaptığımız çalışma, LHC veri merkezlerinde işleme verimliliğini artırmada da önemli bir etkiye sahip olabilecek FPGA’lardaki sıkıştırma tekniklerini aydınlattı.” “Yeni nesil çözümler için zemin hazırlayan makine öğrenimi platformlarıyla, bu araştırma alanının gelecekteki gelişimi, yüksek enerji fiziğinin ötesinde birçok başka alana büyük katkı sağlayabilir.”

Volvo, 2022’de bu yıl piyasaya Seviye 3 özerklikte veya bu seviyeyi aşan sürücüsüz bir araba getirmenin eşiğinde olduğunu iddia etti. Zenseact, LiDar geliştirme şirketi Luminar Technologies ile birlikte Ride Pilot adlı kendi kendine sürüş sistemini geliştirdi. Abonelik hizmetinin bu yıl Kaliforniya’daki sürücülere sunulması bekleniyor, ancak Volvo o zamandan beri Ride Pilot’tan pek bahsetmedi. 2022 Tüketici Elektroniği Fuarı. Bu araştırmanın Ride Pilot’u nasıl etkilediği konusunda Volvo’ya ulaştık ve daha fazlasını öğrendiğimizde bu hikayeyi güncelleyeceğiz.


Kaynak : https://jalopnik.com/large-hadron-collider-tech-might-help-self-driving-cars-1850029209

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir