Компания Toyota и ученые из Стэнфордского университета разработали инструмент для помощи водителям в повседневной жизни. И, конечно, решили привлечь к событию максимум внимания, выбрав самый экстремальный способ. Грубо говоря, взяли свою новую программу с функциями искусственного интеллекта, загрузили ее в два гоночных автомобиля и отправили их дрифтовать автономно. Все для чего? Чтобы наглядно продемонстрировать, как разработка поможет восстановить контроль над машиной после скольжения по снегу или льду.
«Когда автомобиль начинает скользить, вы полагаетесь только на свои навыки, чтобы избежать столкновения. Но обычный водитель с трудом справится с этими экстремальными обстоятельствами, а доля секунды может означать разницу между жизнью и смертью. Так что новая технология сработает в нужный момент, чтобы обезопасить людей и справиться с потерей контроля, как это сделал бы опытный дрифтер»
Технология представляет из себя нейросетевую модель автомобиля, зацикленную на трех основных задачах. Во-первых, помочь датчикам определить поведение соседних машин, чтобы спланировать реакцию. Во-вторых, использовать данные тестов дрифта и наметить траекторию для правильного заноса. И в-третьих, отрегулировать руль, дроссельные заслонки и тормоза, а после избежать аварии.
Но это просто слова, лучше всего технологию презентует практика. Именно поэтому компания Toyota оснастила GR Supra датчиками и модификациями и отправила ее в калифорнийский парк Thunderhill Raceway. А для усложнения задачи, к машине добавилась еще одна GR Supra, но уже в роли динамичного объекта, дрифтующего рядом. По итогу мы получили два гоночных монстра, свободных от управления человеком.
«Мы добились того, что не делал никто в мире. Буквально продемонстрировали автономный дрифт двух автомобилей в тандеме, где вторая машина реагирует на первую в режиме реального времени и избегает столкновения. Только представьте, что теперь будет с безопасностью на дорогах»
Кстати, не так давно все те же ученые из Toyota и Стэнфордского университета сделали необычное открытие — роботы учатся намного лучше, если добавить к процессу звуки. К примеру, скрип ластика при стирании картинки или шелест хлопьев во время наполнения чашки.
