新しいソリューションにより、開発者はオートパイロットの開発時に数十人年を節約できるようになります。
開発の作者はAIの差し迫った問題を解決していましたオートパイロットの場合、ビデオストリームからのさまざまな代表的なデータの選択。このタスクは、自動操縦などのアプリケーションでは非常に時間がかかる可能性があります。
著者らは、道路、田畑、その他の現場にある物体を工業的な精度で認識する AI を開発しました。これは、あらゆる気象条件や時間帯での安全を確保するために必要です。
コグニティブパイロットエキスパートによって開発されましたこのメカニズムでは、ヘッダーを上げた状態でコンバインをあるフィールドから別のフィールドに移動したり、静止または通過した瞬間など、学習プロセスにまったく影響を与えない「ガベージ」データをビデオストリームから除外することもできます。フィールドシーンの変化がごくわずかなルートのセクションに沿って..。
「以前は、ニューラルネットワークのトレーニングやデータセットの作成時にビデオストリームの処理に何年もかかる可能性がありましたが、今日はボタンを押して結果を取得します。」」とミンキンは結論づけています。
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