विषय
- डिलीवरी वाहन
- पूर्ण स्वायत्तता
- पार्किंग
- कॉमन सेंस वाली कारें
- पेरिफेरल विजन वाली कारें
- निष्कर्ष
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
स्रोत: चंबोसन / iStockphoto
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वायत्त वाहनों में एक अभिन्न अंग है, और हाल ही में तकनीकी प्रगति के पीछे का कारण।
एक चालक रहित वाहन का सड़कों पर घूमने का विचार अविश्वसनीय लगता है। और फिर भी, हम दुनिया भर में सड़क पर ऐसे वाहनों को देखने के करीब हो सकते हैं, अन्य ड्राइविंग बलों के बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए धन्यवाद। हाल के दिनों में, स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकी में कुछ आश्चर्यजनक प्रगति हुई हैं जो संकेत करती हैं कि सपना फलने की ओर बढ़ रहा है। ऐसा लगता है कि स्वायत्त वाहनों के ढांचे को लगभग अंतिम रूप दे दिया गया है। कानूनी और प्रशासनिक स्वीकृतियों के अधीन, चालक रहित वाहन जल्द ही सड़कों पर एक आम दृश्य होंगे। (अन्य मोटर वाहन प्रगति के बारे में जानने के लिए, 5 तरीके देखें हमारी कारें कंप्यूटर बन गई हैं।)
डिलीवरी वाहन
आपने डिलीवरी वाहनों को पैकेज देने वाले मनुष्यों द्वारा संचालित देखा है। अब, हम ड्राइवरलेस वाहनों द्वारा किए गए समान कार्य को देख सकते हैं - और उच्च दक्षता और तेज़ी के साथ। एनवीडिया, अग्रणी कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रदाता, डॉयचे पोस्ट डीएचएल ग्रुप (डीपीडीएचएल), दुनिया की सबसे बड़ी मेल और लॉजिस्टिक्स कंपनी, और जेडएफ, एक मोटर वाहन प्रदाता ने चालक रहित इलेक्ट्रिक लाइट ट्रकों को तैनात करने के लिए टीम बनाई है जो परिवहन और पैकेज वितरित करेंगे। चालक रहित ट्रक एक केंद्रीय बिंदु से गंतव्य तक पैकेज वितरित करेंगे। अंतरिम में, यह यातायात स्थितियों, पार्किंग स्थल पहचान और पार्किंग, और पैदल यात्री व्यवहार जैसे चर के लिए अपने वातावरण का सही आकलन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। ट्रक ZF PROAI सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम द्वारा संचालित है, जो Nvidia DRIVE PX हथेली के आकार के सुपर कंप्यूटर द्वारा संचालित है, लेकिन इसमें सेंसर, कैमरा, LIDAR और रडार भी शामिल हैं जो सिस्टम में डेटा फीड करते हैं। ध्यान दें कि अथक सटीकता के स्पष्ट लाभ के अलावा और बिना ड्राइवर की थकान के जो प्रौद्योगिकी का वादा करता है, वहाँ भी बड़ी लागत बचत की संभावना है क्योंकि केंद्रीय बिंदु से गंतव्य तक पैकेज पहुंचाने की प्रक्रिया रसद कंपनियों के लिए सबसे महंगी है।
पूर्ण स्वायत्तता
शानदार ड्राइवर रहित टैक्सियों की कल्पना करें जो यात्रियों को बिंदुओं के बीच ले जाने में मदद करें। आप बस अपनी बात कर सकते हैं - एक फिल्म देख सकते हैं, अपने लैपटॉप पर काम कर सकते हैं या संगीत सुन सकते हैं - और टैक्सी के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है सुरक्षित रूप से आपको अपने गंतव्य पर ले जाए। ऐसी टैक्सी जल्द ही एक वास्तविकता बन सकती हैं। एनवीडिया का DRIVE PX AI प्लेटफॉर्म पूरी तरह से स्वायत्त वाहनों में प्रवेश करने वाला है। DRIVE PX AI प्लेटफॉर्म अपने पूर्ववर्ती DRIVE PX 2 से 10 गुना बेहतर है और प्रति सेकंड 320 ट्रिलियन ऑपरेशन को संभाल सकता है। इसका मतलब है कि कार सीखने और अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में सड़क पर अपने पर्यावरण के बारे में सटीक निर्णय ले रही है।
वर्तमान में, टेस्ला कारें स्वायत्त ड्राइविंग के लिए आवश्यक हार्डवेयर से लैस हैं, लेकिन पूरी तरह से सुविधा को सक्षम करने के लिए सॉफ़्टवेयर अपडेट की आवश्यकता होती है। जबकि यह पूरी तरह से स्वायत्त ड्राइविंग की अनुमति देगा, यह आवश्यक होने पर भी मानव चालक को नियंत्रण में रखने की अनुमति देगा। स्वायत्त वाहनों की अगली पीढ़ी को स्टीयरिंग व्हील, पैडल या ट्रांसमिशन की आवश्यकता नहीं होगी। ऐसी कारें संभावित रूप से दुर्घटनाओं को कम करेंगी, बुजुर्गों या दृष्टि या शारीरिक विकलांग लोगों के लिए व्यवहार्य परिवहन विकल्प होंगे, और उत्पादकता बढ़ा सकते हैं।
पार्किंग
कार पार्किंग वास्तव में एक उपन्यास विकास नहीं है। स्वचालित समानांतर पार्किंग का आगमन शायद स्वायत्त ड्राइविंग तकनीक में एआई के कारनामों में से सबसे पहले है। हालांकि, हाल के वर्षों में अवधारणा बहुत विकसित हुई है। पार्किंग, विशेष रूप से बड़े शहरों में, एक बड़ी समस्या है क्योंकि यह उत्सर्जन, कचरे के समय और उत्पादकता को बढ़ाता है, और तनाव को बढ़ाता है। बॉश ने एक स्मार्ट एआई-आधारित प्रणाली विकसित की है जो उपलब्ध पार्किंग स्थलों, स्थानों और पार्क करने के लिए समय पर डेटा प्रदान करती है। यहां तक कि कार भी बिना किसी दुर्घटना के पार्किंग कर देती है। जैसा कि कार आगे बढ़ रही है, यह अपने जीपीएस स्थान के निकटतम स्थानों पर पार्किंग उपलब्धता के बारे में जानकारी प्राप्त करती है। पार्किंग स्पेस डेटा को कारों से कई क्लाउड सर्वर पर भेजा जाता है, जिसे बाद में कारों में वापस भेज दिया जाता है ताकि ड्राइवर पार्किंग स्पेस उपलब्धता के बारे में जान सकें।
कॉमन सेंस वाली कारें
हालांकि स्वायत्त ड्राइविंग डोमेन पर काम ने पहले से ही अद्भुत प्रगति देखी है, मानव चालकों की तरह सामान्य ज्ञान घटनाक्रम में लापता टुकड़ा रहा है। कठिन ट्रैफ़िक परिस्थितियों में, विशेष रूप से बड़े और अराजक शहरों में, मानव मन लगातार बदलते चर जैसे साथी ड्राइवरों के दृष्टिकोण, पैदल चलने के व्यवहार और अनिश्चित मौसम के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। ड्राइवरलेस कार के लिए सड़कों पर मानव जैसी सामान्य समझ विकसित करना महत्वपूर्ण है। एक MIT स्पिनऑफ, जिसे iSee के रूप में जाना जाता है, एअर इंडिया पर काम कर रही है और ड्राइवरलेस कारों में सामान्य ज्ञान प्रदान करने के लिए गहरी सीख दे रही है। यह स्वायत्त वाहन पहल का सबसे महत्वपूर्ण घटक होने जा रहा है। ISee टीम डेटा और न्यूरल नेटवर्क पर कड़ी मेहनत कर रही है ताकि कारें डेटा से सीख सकें और किसी भी और सभी प्रकार की ट्रैफ़िक स्थितियों पर बातचीत कर सकें। ISee के सह-संस्थापक, Yibiao Zhao के अनुसार, “मानव मन भौतिकी और सामाजिक संकेतों के प्रति अति संवेदनशील है। वर्तमान एआई उन डोमेन में अपेक्षाकृत सीमित है, और हम सोचते हैं कि वास्तव में ड्राइविंग में लापता टुकड़ा है। "(गहन सीखने के लिए, डी टूर ऑफ डीप लर्निंग मॉडल देखें)।"
पेरिफेरल विजन वाली कारें
एक अंधे कोने के आसपास पैदल चलने वालों, वस्तुओं या वाहनों का ज्ञान सुरक्षित ड्राइविंग में एक महत्वपूर्ण कारक है। ब्लाइंड स्पॉट कई दुर्घटनाओं के लिए जिम्मेदार रहे हैं। एक नई एआई तकनीक कारों को एक अंधे कोने के आसपास पैदल चलने वालों, वस्तुओं या वाहनों की दूरी और गति को देखने और आकलन करने में सक्षम बनाती है। कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL) में MIT के शोधकर्ताओं की एक पहल कॉर्नरकैमरेस, ड्राइवर रहित कारों को सड़कों के अंधे कोनों में स्थित लोगों या वस्तुओं की पहचान करने में सक्षम बनाती है। प्रौद्योगिकी प्रकाश प्रतिबिंब का उपयोग करती है और वास्तव में वस्तुओं या लोगों को नहीं देखती है। प्राप्त आंकड़ों से, यह बेहतर ड्राइविंग अनुभव के लिए स्व-ड्राइविंग कार को निर्देशित कर सकता है। पेपर की मुख्य लेखिका कैथरीन बोमन के अनुसार, "भले ही वे वस्तुएं वास्तव में कैमरे को दिखाई नहीं दे रही हों, हम यह देख सकते हैं कि उनकी चालें यह निर्धारित करने के लिए कि वे कहाँ हैं और वे कहाँ जा रही हैं, यह निर्धारित करने के लिए पेनम्ब्रा को कैसे प्रभावित करती हैं। । "
निष्कर्ष
ये घटनाक्रम रोमांचक समाचार हैं और पूरी तरह से स्वायत्त कार के आगमन में तेजी ला रहे हैं। हालांकि, इससे पहले कि हम दुनिया भर में सड़क पर स्वायत्त कारों को देखते हैं और इसे एक सामान्य घटना के रूप में माना जाता है, दो चीजें महत्वपूर्ण होंगी: एक, चालक रहित कारों में सामान्य ज्ञान की स्थापना, और दो, विभिन्न कानूनी और बीमा बाधाओं की निकासी रास्ते में।
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