उच्च स्तरीय ADAS, लेवल 4 स्वायत्त ड्राइविंग और रोबोटिक्स के लिए AI सॉफ्टवेयर प्रदाता Helm.ai ने संपूर्ण स्वायत्त वाहन स्टैक के अनुकरण के लिए एक मल्टी-सेंसर जनरेटिव AI फाउंडेशन मॉडल लॉन्च किया है।
वर्ल्डजेन-1 एक साथ कई तौर-तरीकों और दृष्टिकोणों में अत्यधिक यथार्थवादी सेंसर और धारणा डेटा को संश्लेषित करता है, एक तौर-तरीके से दूसरे में सेंसर डेटा का विस्तार करता है, और ड्राइविंग वातावरण में अहंकार-वाहन और अन्य एजेंटों के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है। ये AI-आधारित सिमुलेशन क्षमताएँ स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के विकास और सत्यापन को सुव्यवस्थित करती हैं।
जनरेटिव डीएनएन आर्किटेक्चर और डीप टीचिंग (एक अत्यधिक कुशल अप्रशिक्षित प्रशिक्षण प्रौद्योगिकी) में नवाचार का लाभ उठाते हुए, वर्ल्डजेन-1 को हजारों घंटों के विविध ड्राइविंग डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें दृष्टि, धारणा, लिडार और ओडोमेट्री सहित स्वायत्त ड्राइविंग स्टैक की हर परत को कवर किया जाता है।
वर्ल्डजेन-1 एक साथ सराउंड-व्यू कैमरों, परसेप्शन लेयर पर सिमेंटिक सेगमेंटेशन, लिडार फ्रंट-व्यू, लिडार बर्ड-आई-व्यू और फिजिकल कोऑर्डिनेट में एगो-व्हीकल पथ के लिए अत्यधिक यथार्थवादी सेंसर डेटा जेनरेट करता है। संपूर्ण AV स्टैक में लगातार सेंसर, परसेप्शन और पथ डेटा जेनरेट करके, वर्ल्डजेन-1 सेल्फ-ड्राइविंग वाहन के परिप्रेक्ष्य से संभावित वास्तविक दुनिया की स्थितियों को सटीक रूप से दोहराता है। यह व्यापक सेंसर सिमुलेशन क्षमता चुनौतीपूर्ण कोने के मामलों की असंख्यता को हल करने और मान्य करने के लिए उच्च-निष्ठा बहु-सेंसर लेबल वाले डेटा के उत्पादन को सक्षम बनाती है।
इसके अलावा, वर्ल्डजेन-1 वास्तविक कैमरा डेटा से कई अन्य तौर-तरीकों तक एक्सट्रपलेशन कर सकता है, जिसमें सिमेंटिक सेगमेंटेशन, लिडार फ्रंट-व्यू, लिडार बर्ड-आई-व्यू और एगो व्हीकल का मार्ग शामिल है। यह क्षमता मौजूदा कैमरा-ओनली डेटासेट को सिंथेटिक मल्टी-सेंसर डेटासेट में बढ़ाने की अनुमति देती है, जिससे कैमरा-ओनली डेटासेट की समृद्धि बढ़ती है और डेटा संग्रह लागत कम होती है।
सेंसर सिमुलेशन और एक्सट्रपलेशन से परे, वर्ल्डजेन-1, एक देखे गए इनपुट अनुक्रम के आधार पर, आस-पास के वातावरण के संबंध में पैदल चलने वालों, वाहनों और अहंकार-वाहन के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे मिनटों की लंबाई तक यथार्थवादी अस्थायी अनुक्रम उत्पन्न होता है। यह दुर्लभ कोने के मामलों सहित संभावित परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला की एआई-जनरेशन को सक्षम बनाता है।
वर्ल्डजेन-1 देखे गए इनपुट डेटा के आधार पर कई संभावित परिणामों को मॉडल कर सकता है, जो उन्नत मल्टी-एजेंट प्लानिंग और भविष्यवाणी के लिए इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है। ड्राइविंग वातावरण के बारे में वर्ल्डजेन-1 की समझ और इसकी पूर्वानुमान क्षमता इसे विकास और सत्यापन के साधन के रूप में इरादे की भविष्यवाणी और पथ नियोजन के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है, साथ ही यह वास्तविक समय में ड्राइविंग निर्णय लेने वाली मुख्य तकनीक भी है।
स्रोत द्वारा ग्रीन कार कांग्रेस
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