خوارزمية ذكاء إصطناعي تعلم نفسها قيادة سيارة ذاتيا بإحترافية في خلال 20 دقيقة فقط

387

أستاذين حاصلين علي الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي من جامعة كامبردج في التعلم الآلي قاما بتطوير الخوارزمية, حيث قامت شركتهم Wayve بنشر فيديو لسيارة موديل رينو تويزي تسير من تلقاء نفسها وتدرب نفسها على اتباع مسار معين في خلال 20 دقيقة تقريبًا.

 


يقول شاه ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي: “إن الجزء المفقود من لغز القيادة الذاتية هو الخوارزميات الذكية, وليس المزيد من أجهزة الاستشعار والقواعد والخرائط, لدى البشر قدرة مذهلة على أداء مهام معقدة في العالم الحقيقي, لأن أدمغتنا تسمح لنا بالتعلم بسرعة ونقل المعرفة عبر تجاربنا العديدة ونريد أن نوفر لمركباتنا أدمغة أفضل, وليس المزيد من الأجهزة”.

 

مع أخذ هذا النهج في الاعتبار ، أخذ الفريق سيارة رينو تويزي, التي تم تجهيزها بكاميرا واحدة في المقدمة وتعديلها عن طريق إعطائها القدرة على تشغيل عجلة القيادة والوقود والفرامل, لقد توصلوا إلى برمجة وحدة معالجة الرسومات القادرة على تحليل بيانات الكاميرا بذكاء في الوقت الحقيقي, وقاموا بتشغيل برنامج تعليمي يعتمد على التجارب والتحسين والتقييم.

وضعوا سيارة تويزي على ممر ضيق منحني وجلس سائق بشري في مقعد السائق, ثم سلم السيطرة الكاملة على السيارة, ولم يخبرها بما كانت عليه أن تفعله، وسمح لها بتجربة عناصر التحكم.

في كل مرة تذهب السيارة إلى خارج الطريق، كانت تتوقف وتقوم بتصحيح المسار. الخوارزمية  كانت تقوم بالمعاقبة في حالة إرتكاب الأخطاء, وتعطي مكافأة بناء علي مدى سيرها بالمسار الصحيح دون تدخل بشري. في غضون 20 دقيقة, والتي كانت تمثل أقل من 20 تجربة, كانت السيارة قد توصلت إلي طريقة للسير بالمسار الصحيح وحدها.

تعتقد شركة Wayve أن جودة أنظمة التعلم هي العامل الرئيسي لمن يريد أن يهيمن على سوق السيارات المستقلة في العقد المقبل.

“لقد أظهر لنا برنامج DeepMind أن أساليب التعلم التعزيزية العميقة يمكن أن تؤدي إلى أداء فائق الجودة في العديد من الألعاب بما في ذلك Go  و Chess وألعاب الكمبيوتر ، والتي تتفوق دائمًا على أي نظام قائم على القواعد”
هذا ما كتبه أحد مدوني Wayve. “نبين هنا أنه يمكن إعتماد فلسفة مماثلة ممكنة في العالم الحقيقي ، وعلى وجه الخصوص ، في المركبات ذاتية الحكم.

“تخيل نشر أسطول من السيارات المستقلة ، مع خوارزمية القيادة التي كبداية تمتلك 95٪ من جودة السائق البشري. مثل هذا النظام لن يكون متذبذبًا مثل النموذج الذي تم التدريب عليه ، ولكنه سيكون قادرًا على التعامل بعد مرور يوم كامل من القيادة والتحسين من نفسه ، ربما يتحسن النظام إلى 96٪ بعد أسبوع ، 98٪ بعد شهر 99٪ بعد بضعة أشهر ، قد يكون النظام أكثر مثالية ، بعد أن استفاد من العديد من عوامل السلامة المختلفة “.

 

هناك بالتأكيد عناصر تعلم عميق موجودة في عمليات القيادة الذاتية الحالية. يسجل Autopliot Tesla على سبيل المثال أي خطأ يجب على السائق تصحيحه  والتعامل معه ، ويستخدمه للمساعدة في تعليم سيارات أخرى تتحرك في نفس المنطقة. لكن فكرة السماح لسيارة ذاتية القيادة ببناء نموذجها الخاص بكاملها حول كيفية العمل في العالم ، بنفس الطريقة التي يجب على سائق بشري القيام بها ، هي فكرة رائعة.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://newatlas.com/wayve-autonomous-car-machine-learning-learn-drive/55340/

 

تعليقات