স্ব-চালিত গাড়িগুলি আমাদের রাস্তায় আসতে বেশি সময় নিচ্ছে যা আমরা ভেবেছিলাম তার চেয়ে বেশি। অটো শিল্প বিশেষজ্ঞরা এবং প্রযুক্তি সংস্থাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে তারা 2020 সালের মধ্যে এখানে আসবে এবং 2021 সালের মধ্যে মূলধারায় যান. কিন্তু দেখা যাচ্ছে চালক ছাড়া রাস্তায় গাড়ি রাখা তো দূরের কথা আরো জটিল প্রাথমিকভাবে কল্পনা করার চেয়ে প্রচেষ্টা, এবং আমরা এখনও স্বায়ত্তশাসিত পৃথক পরিবহনের দৃষ্টিভঙ্গির দিকে খুব ধীরে ধীরে এগিয়ে যাচ্ছি।
তবে বর্ধিত টাইমলাইন গবেষক এবং প্রকৌশলীদের নিরুৎসাহিত করেনি, যারা কীভাবে তৈরি করা যায় তা খুঁজে বের করার জন্য কঠোর পরিশ্রম করছেন স্ব ড্রাইভিং গাড়ি দক্ষ, সাশ্রয়ী মূল্যের, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, নিরাপদ। সেই লক্ষ্যে, মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি গবেষণা দল সম্প্রতি একটি অভিনব ধারণা পেয়েছিল: ড্রাইভারবিহীন গাড়িগুলিকে ভয়ঙ্কর চালকদের কাছে প্রকাশ করুন। তারা গত সপ্তাহে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি বর্ণনা করেছে প্রকৃতি.
[এম্বেড করা সামগ্রী]
স্ব-ড্রাইভিং অ্যালগরিদমগুলির জন্য একটি গাড়ি চালানোর মূল বিষয়গুলিকে নীচে নামানো খুব কঠিন নাও হতে পারে, তবে যা তাদের (এবং মানুষকে) ফেলে দেয় তা হল অন্য চালকদের কাছ থেকে রাস্তার ভয়ঙ্কর আচরণ, এবং এলোমেলো বিপজ্জনক পরিস্থিতি (একজন সাইকেল চালক হঠাৎ মাঝখানে চলে যায়) রাস্তা; একটি শিশু একটি খেলনা পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি গাড়ির সামনে দৌড়ায়; একটি প্রাণী কোথাও থেকে আপনার হেডলাইটের মধ্যে ট্রল করে)।
সৌভাগ্যবশত এগুলি খুব সাধারণ নয়, এই কারণেই এগুলিকে এজ কেস হিসাবে বিবেচনা করা হয় - বিরল ঘটনা যা আপনি যখন আশা করছেন না তখন পপ আপ হয়৷ এজ কেসগুলি রাস্তায় অনেক ঝুঁকির জন্য দায়ী, তবে সেগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করা বা পরিকল্পনা করা কঠিন কারণ ড্রাইভারদের মুখোমুখি হওয়ার সম্ভাবনা খুব বেশি নয়৷ মানব চালকরা প্রায়ই মৃত্যু এড়াতে সময়মতো এই পরিস্থিতিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম হয়, কিন্তু অ্যালগরিদমকে একই কাজ করতে শেখানো কিছুটা লম্বা ক্রম।
হেনরি লিউ হিসাবে, কাগজের প্রধান লেখক, এটা রাখো, "মানব চালকদের জন্য, আমাদের হতে পারে...প্রতি 100 মিলিয়ন মাইলে একজনের মৃত্যু। সুতরাং আপনি যদি একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়িকে মানব চালকের চেয়ে ভাল নিরাপত্তা পারফরম্যান্সের জন্য বৈধ করতে চান, তাহলে পরিসংখ্যানগতভাবে আপনার সত্যিই বিলিয়ন মাইল প্রয়োজন।"
এজ কেসগুলির একটি পর্যাপ্ত নমুনা তৈরি করার জন্য কোটি কোটি মাইল ড্রাইভ করার পরিবর্তে, কেন সরাসরি তাড়া করে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করবেন না যা সেগুলিতে পূর্ণ?
লিউ এর দল ঠিক তাই করেছে। তারা গাড়ি, ট্রাক, হরিণ, সাইক্লিস্ট এবং পথচারীদের দ্বারা ভরা একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করেছিল। তাদের পরীক্ষামূলক ট্র্যাকগুলি—হাইওয়ে এবং শহুরে-উভয়ই—অগমেন্টেড রিয়েলিটি ব্যবহার করেছে সিমুলেটেড ব্যাকগ্রাউন্ডের যানবাহনকে ভৌত রাস্তার অবকাঠামো এবং একটি বাস্তব স্বায়ত্তশাসিত পরীক্ষামূলক গাড়ির সাথে একত্রিত করার জন্য, গাড়ির সেন্সরে বর্ধিত বাস্তবতা বাধাগুলিকে খাওয়ানো হয়েছে যাতে গাড়িটি বাস্তবের মতো প্রতিক্রিয়া দেখায়।
দলটি বিপজ্জনক ড্রাইভিং-এর উপর ফোকাস করার জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা তির্যক করেছে, এই পদ্ধতিটিকে "ঘন গভীর-শক্তিবৃদ্ধি-শিক্ষা" বলে অভিহিত করেছে। গাড়িটি যে পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়েছিল তা পূর্ব-প্রোগ্রাম করা ছিল না, কিন্তু AI দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, তাই এটি AI এর সাথে সাথে গাড়িটিকে কীভাবে পরীক্ষা করতে হয় তা শিখে যায়।
সিস্টেমটি প্রথাগতভাবে প্রশিক্ষিত স্ব-ড্রাইভিং অ্যালগরিদমের চেয়ে অনেক দ্রুত বিপদ সনাক্ত করতে শিখেছে (এবং অ-বিপদগুলি ফিল্টার করতে)। দলটি লিখেছেন যে তাদের AI এজেন্টরা "মূল্যায়ন প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে সক্ষম হয়েছে একাধিক মাত্রার, 10^3 থেকে 10^5 গুণ দ্রুত।"
একটি মধ্যে স্ব-ড্রাইভিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ ভার্চুয়াল পরিবেশ এটি একটি নতুন ধারণা নয়, তবে জটিল পরিস্থিতিতে মিশিগান দলের ফোকাস স্বায়ত্তশাসিত গাড়িগুলিকে বিপজ্জনক পরিস্থিতিতে প্রকাশ করার একটি নিরাপদ উপায় প্রদান করে। দলটি অন্যান্য "নিরাপত্তা-সমালোচনামূলক স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম" ব্যবহারের জন্য প্রান্ত কেসের একটি প্রশিক্ষণ ডেটা সেটও তৈরি করেছে।
এই মত আরো কয়েকটি সরঞ্জাম দিয়ে, সম্ভবত স্ব ড্রাইভিং গাড়ি আমরা এখন ভবিষ্যদ্বাণী করছি তার চেয়ে তাড়াতাড়ি এখানে আসবে।
ইমেজ ক্রেডিট: প্রকৃতি/হেনরি লিউ এট। আল
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://singularityhub.com/2023/03/31/to-make-self-driving-cars-safer-expose-them-to-terrible-drivers/
- : হয়
- $ ইউপি
- 100
- 2020
- a
- সক্ষম
- হিসাব
- সাশ্রয়ী মূল্যের
- এজেন্ট
- AI
- AL
- আলগোরিদিম
- এবং
- পশু
- অভিগমন
- রয়েছি
- AS
- At
- উদ্দীপিত
- উদ্দীপিত বাস্তবতা
- লেখক
- গাড়ী
- স্বশাসিত
- স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি
- পটভূমি
- মূলতত্ব
- BE
- হচ্ছে
- উত্তম
- কোটি কোটি
- বিট
- নির্মাণ করা
- নির্মিত
- by
- কলিং
- গাড়ী
- কার
- মামলা
- মৃগয়া
- শিশু
- মেশা
- সাধারণ
- কোম্পানি
- জটিল
- ধারণা
- বিবেচিত
- বিষয়বস্তু
- ধার
- কাটা
- বিপজ্জনক
- উপাত্ত
- তথ্য সেট
- হরিণ
- বর্ণিত
- DID
- নিরূত্সাহ
- নিচে
- ড্রাইভার
- পরিচালনা
- ইকোনমিস্ট
- প্রান্ত
- দক্ষ
- এম্বেড করা
- প্রকৌশলী
- পরিবেশ
- মূল্যায়ন
- ঠিক
- আশা করা
- বিশেষজ্ঞদের
- দ্রুত
- প্রতিপালিত
- কয়েক
- ভরা
- ছাঁকনি
- কেন্দ্রবিন্দু
- জন্য
- থেকে
- সদর
- সম্পূর্ণ
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- Goes
- কঠিন
- হেনরি
- এখানে
- অত্যন্ত
- হাইওয়ে
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানুষেরা
- ধারণা
- সনাক্ত করা
- in
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প বিশেষজ্ঞদের
- পরিকাঠামো
- প্রাথমিকভাবে
- IT
- JPG
- গত
- নেতৃত্ব
- জ্ঞানী
- মত
- সম্ভবত
- আর
- অনেক
- মেনস্ট্রিম
- করা
- মিশিগান
- মধ্যম
- হতে পারে
- মিলিয়ন
- অধিক
- সেতু
- বহু
- প্রকৃতি
- প্রয়োজন
- নতুন
- উপন্যাস
- অবমুক্ত
- of
- on
- অপারেটিং
- ক্রম
- আদেশ
- অন্যান্য
- বস্তাবন্দী
- কাগজ
- ক্রিয়াকাণ্ড
- সম্ভবত
- শারীরিক
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পপ
- পূর্বাভাস
- পূর্বাভাসের
- প্রক্রিয়া
- উপলব্ধ
- প্রকাশিত
- স্থাপন
- এলোমেলো
- প্রতিক্রিয়া
- বাস্তব
- বাস্তবতা
- সম্প্রতি
- গবেষণা
- গবেষকরা
- ঝুঁকি
- রাস্তা
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- একই
- পরিস্থিতিতে
- স্বচালিত
- সেন্সর
- সেট
- ব্যাজ
- থেকে
- পরিস্থিতিতে
- ধীরে ধীরে
- So
- এখনো
- সোজা
- পদ্ধতি
- গ্রহণ
- শিক্ষাদান
- টীম
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- অধিকার
- তাদের
- তাহাদিগকে
- এইগুলো
- চিন্তা
- সময়
- টাইমলাইনে
- বার
- থেকে
- অত্যধিক
- সরঞ্জাম
- প্রতি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- পরিবহন
- ট্রাক
- বিশ্ববিদ্যালয়
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- বাহন
- যানবাহন
- ভার্চুয়াল
- দৃষ্টি
- উপায়..
- সপ্তাহান্তিক কাল
- কি
- যে
- হু
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- would
- আপনি
- আপনার
- ইউটিউব
- zephyrnet