Andrej Karpathy, capo della divisione AI di Tesla, ha diffuso su Twitter delle immagini molto interessanti. Si tratta di frame che svelano la visione dei supercomputer sfruttati dalla guida autonoma dei veicoli per identificare oggetti e distinguere l’ambiente in strada. Tutte le auto che circolano contribuiscono all’apprendimento.
Guida autonoma: i progressi
La guida autonoma è uno degli obiettivi principali dell’azienda Tesla. Il sistema è stato ben testato, ma per ora rientra solo nel livello 2 della scala SAE, cioè c’è ancora bisogno dell’assistenza del guidatore. Secondo gli organi di controllo, la macchina elettrica Tesla sa andare da sola, ma è sempre meglio che il conducente umano presti attenzione a cosa succede…
Eppure Musk non si arrende. Quelli della Tesla vogliono mettere in commercio un’auto full-self-driving, e per farlo stanno lavorando giorno e notte a un nuovo sistema software basato sull’intelligenza artificiale. Il progetto è quello di avere un computer di bordo in grado di imparare a guidare l’auto e di adattarsi allo stile di guida della zona in cui girerà la vettura.
Come funziona la guida autonoma della Tesla
Il software creato dal team di Andrej Karpathy dovrà essere in grado di imparare a destreggiarsi nel traffico e di adattarsi alle usanze newyorkesi o napoletane. Ma non solo. Ciò che è più importante è che carpisca tutti i dettagli possibili dell’esterno, per riconoscerli. Deve avere insomma una visione completa. Per riconoscere possibili ostacoli, altre auto, persone o animali. Ecco perché i tecnici della Tesla stanno procedendo con un addestramento pratico: Filmano ciò che l’auto “vede”, e a ogni dettaglio aggiungono una didascalia, cioè un’etichetta, in modo che l’AI di Tesla sappia poi riconoscere ogni dato.
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Adesso è cominciata la fase più delicata dal processo. Attraverso il supercomputer Dojo, Tesla si sta interfacciando con un algoritmo che si occupa di etichettare autonomamente tutto ciò che l’auto inquadra.
L’AI che riconosce pedoni, cartelli e ostacoli
Il progetto è ancora in fase embrionale, ma il capo della divisione AI Andrej Karpathy ha già condiviso su Twitter delle immagini che mostrano evidenti progressi. L’intelligenza artificiale dell’auto, infatti, riconosce senza problemi ostacoli, veicoli, pedoni e cartelli stradali.
Tutti questi progressi sono stati possibile grazie all’integrazione di progetti avanzatissimi sull’intelligenza artificiale. A ottobre 2019, non a caso, Tesla acquisì la startup americana DeepScale, specializzata in sistemi di ultima generazione per l’intelligenza artificiale.
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In più, la società di Elon Musk riesce a raccogliere dati utili dalle auto già vendute. Si calcola che nel mondo esista già un milione di auto Tesla su strada. E tutti questi veicoli forniscono in tempo reale dati alla casa madre. A Musk interessano soprattutto gli incidenti, per far capire all’AI come evitarli. Ogni nuovo input diventa essenziale per il processo di insegnamento stradale della guida autonoma. Il futuro, per Tesla, è nell’autopilot.
Qualche settimana fa la guida autonoma Beta di Tesla ha fatto cilecca a Brea, a Los Angeles: la vettura elettrica con autopilot avrebbe colpito un altro veicolo, entrando in una corsia sbagliata.
1/3 Some panoptic segmentation eye candy 🌈🤩 from a new project we are bringing up. These are too raw to run in the car, but feed into auto labelers. Collaboration of data labeling a large (100K+), clean, diverse, multicam+video dataset and engineers who train the models pic.twitter.com/RTERAxyRO0
— Andrej Karpathy (@karpathy) November 30, 2021
