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Les dernières voitures sans conducteur n'ont pas non plus besoin d'un programmeur
Une flotte inhabituelle de voitures autonomes prendra la route dans les mois à venir. Contrairement à la plupart des véhicules automatisés, qui sont programmés pour faire face aux situations qu'ils peuvent rencontrer, ces voitures auront appris, en simulation, comment gérer des scénarios délicats en toute sécurité.
Les voitures apprendront à naviguer dans les intersections achalandées, les autoroutes bondées et les ronds-points bondés en utilisant l'apprentissage par renforcement, une approche inspirée de la façon dont les animaux apprennent à associer une récompense au comportement qui l'a conduit.
Mobileye , une société israélienne qui fournit des systèmes de sécurité des véhicules à de nombreux constructeurs automobiles, a annoncé la semaine dernière au CES de Las Vegas qu'elle testerait l'approche sur la route, en collaboration avec le constructeur automobile allemand BMW et la société de puces Intel, au second semestre de cette an.
Dans l'apprentissage par renforcement, un ordinateur n'est pas codé à la main ou ne reçoit pas d'exemples spécifiques à partir desquels apprendre; au lieu de cela, il expérimente, modifiant sa propre programmation à la lumière du comportement qui conduit le plus sûrement à un certain résultat. Dans le cas de la conduite automatisée, l'objectif peut être d'entrer dans un rond-point ou de se fondre dans la circulation en toute sécurité et en douceur. La technique s'est avérée un moyen efficace d'entraîner les ordinateurs à faire des choses difficiles à capturer avec du code, comme apprendre à acquérir des compétences surhumaines aux jeux vidéo Atari et au jeu de société Go.
James Maddox, directeur du Centre américain pour la mobilité , une organisation à but non lucratif qui travaille avec des entreprises pour développer et établir des normes pour les technologies connectées et automatisées, affirme que l'interaction avec les conducteurs humains sera un défi majeur pour les voitures autonomes. De tels systèmes doivent apprendre non seulement de l'expérience d'un véhicule, mais aussi des autres conducteurs, dit-il. Mobileye développe également une plate-forme qui permettrait à différents constructeurs automobiles de partager les données collectées par leurs voitures automatisées. Un accès rapide à ces informations peut s'avérer important pour les progrès de la technologie, déclare Maddox.
La technologie de conduite automatisée a fait l'objet d'une multitude d'annonces et de démonstrations au CES de cette année. Toyota a présenté un concept-car autonome doté d'un assistant virtuel. Le fabricant de puces Nvidia a présenté un nouveau système puissant sur une puce qu'il a créée pour la conduite automatisée. Le fabricant de pièces automobiles Delphi a présenté une Audi autonome qu'il a développée en collaboration avec Mobileye.
Mobileye travaille sur son système d'apprentissage depuis un certain temps. S'exprimant en décembre lors d'une conférence sur l'IA tenue à Barcelone, en Espagne, Shai Shalev-Shwartz, vice-président de la technologie de l'entreprise, a expliqué que l'apprentissage par renforcement offre un moyen d'équiper les véhicules autonomes d'une gamme de compétences de conduite plus subtiles. Il a montré une démonstration d'une situation à laquelle son entreprise s'attaque en utilisant la technique. Dans une simulation, au point où deux autoroutes virtuelles se croisent, une poignée de voitures fusionnent simultanément dans des directions opposées.
Nous devons trouver un équilibre entre un comportement défensif et agressif, a déclaré Shalev-Shwartz. Si nous sommes trop sur la défensive, nous ne progresserons pas ; si nous sommes trop agressifs, nous pourrions heurter d'autres voitures. Nous devons négocier avec les autres chauffeurs. Nous ne pouvons pas [juste] suivre les règles - nous devons connaître les règles pour enfreindre les règles.