機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)之路

時(shí)間:2021-05-24

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):Cloudera制造和汽車部門董事總經(jīng)理Michael Ger解釋了為何自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)背后的數(shù)據(jù)密集型流程將為未來(lái)的ML(機(jī)器學(xué)習(xí))用例鋪平道路。

  管理數(shù)據(jù)生命周期是自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)的關(guān)鍵部分……

  毫無(wú)疑問(wèn),自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)成為熱門話題。完全無(wú)人駕駛的想法標(biāo)志著機(jī)器人時(shí)代最激進(jìn)的概念之一。不僅需要正確的技術(shù)來(lái)實(shí)施,而且所有使用道路以及參與道路和交通管理的人的思維方式都將發(fā)生重大變化。當(dāng)然,安全是主要的考慮因素,這就是為什么一旦發(fā)生事故便成為頭條新聞。

  然而,在大家爭(zhēng)論和不斷涌現(xiàn)的頭條新聞的背后,是另一個(gè)經(jīng)常被忽視的故事:自動(dòng)駕駛汽車成功地融入城市和社會(huì)很大程度上依賴于數(shù)據(jù)。實(shí)際上,從自動(dòng)測(cè)試車輛收集的數(shù)據(jù),為“訓(xùn)練”車輛通過(guò)諸如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)之類的技術(shù)自動(dòng)執(zhí)行提供了基礎(chǔ)。

  具有挑戰(zhàn)性的用例

  鑒于操作車輛要面對(duì)的大量真實(shí)世界變量以及針對(duì)錯(cuò)誤安全要求的相關(guān)零容忍度,自動(dòng)駕駛是可想象的最具挑戰(zhàn)性的機(jī)器學(xué)習(xí)用例之一。該應(yīng)用的成功將直接推動(dòng)更多要求不高的用例,這就是為什么自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展在許多不同領(lǐng)域(尤其是智慧城市)具有影響的原因。

  從自動(dòng)駕駛汽車的角度來(lái)看,關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)需求涉及訓(xùn)練“感知層”,這意味著使用傳感器(無(wú)線電、攝像機(jī)、激光雷達(dá)、慣性測(cè)量單元等)來(lái)準(zhǔn)確“查看”車輛遇到的狀況。這是至關(guān)重要的,因?yàn)椴扇〉娜魏未胧?例如指示車輛進(jìn)行路徑調(diào)整)都將取決于準(zhǔn)確的感知層視覺(jué)。

  自動(dòng)駕駛開發(fā)可能會(huì)驅(qū)動(dòng)未來(lái)用例的原因之一是,訓(xùn)練該重要感知層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在種類繁多的大型數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)最佳。而自動(dòng)駕駛汽車則依賴于龐大的數(shù)據(jù)集。此外,它還依賴于傳統(tǒng)的汽車工程專業(yè)知識(shí),但是制造自動(dòng)駕駛汽車所需的平均數(shù)據(jù)量估計(jì)約為150 PB。簡(jiǎn)而言之,這既是數(shù)據(jù)分析又是機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn),而不僅僅是機(jī)械工程方面的挑戰(zhàn)。

  需要收集和處理的數(shù)據(jù)量需要高級(jí)的數(shù)據(jù)管理功能,包括數(shù)據(jù)湖和對(duì)數(shù)據(jù)生命周期的清晰理解。未來(lái)的用例不僅取決于對(duì)數(shù)據(jù)管理和處理的理解,還取決于數(shù)據(jù)可以帶來(lái)的機(jī)會(huì)。

  從歷史上看,由于與管理生命周期本身相關(guān)的工作量、成本和時(shí)間,分散的數(shù)據(jù)管理生命周期限制了擴(kuò)展新用例的能力。通過(guò)優(yōu)化生命周期,可以更快、更頻繁地重復(fù)它,從而提供對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的持續(xù)改進(jìn)。

  共同努力

  為此,汽車制造商、城市和其他利益相關(guān)者必須共同努力,并在瞬息萬(wàn)變的環(huán)境中利用最新的硬件和軟件技術(shù)。掌握物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析生命周期所需的功能超出了任何一家公司的范圍。因此,基于標(biāo)準(zhǔn)和合作伙伴基于生態(tài)系統(tǒng)的方法對(duì)于鞏固真正轉(zhuǎn)變智慧城市和互聯(lián)社區(qū)的能力至關(guān)重要。

  這種合作水平對(duì)于建立解決方案至關(guān)重要,因?yàn)槁?lián)合項(xiàng)目會(huì)同時(shí)產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)和可重復(fù)使用的模式。作為最近的一個(gè)例子,Cloudera參與了一項(xiàng)名為Project Fusion的計(jì)劃,該計(jì)劃是一個(gè)多方汽車行業(yè)技術(shù)合作,旨在定義一個(gè)數(shù)據(jù)生命周期平臺(tái),以啟用和優(yōu)化未來(lái)的互聯(lián)和自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)。合作伙伴的目標(biāo)是構(gòu)建一種提供數(shù)據(jù)管理技術(shù)的車輛到云解決方案。

  共同努力還將確保在自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)中最大程度地利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的其他一些障礙,并且可以解決其他用例。需要從系統(tǒng)中消除浪費(fèi)和低效率,以減少管理生命周期的成本和時(shí)間。

  至關(guān)重要的是,必須面對(duì)潛在的數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。如前所述,對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行駕駛訓(xùn)練取決于現(xiàn)實(shí)世界中記錄的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此,解決方案提供商必須注意不要收集和存儲(chǔ)私人信息,例如駕駛員的臉孔和車牌號(hào)。

  在收集和存儲(chǔ)此信息之前,必須提供編輯這些信息的功能。這需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力來(lái)識(shí)別和過(guò)濾隱私數(shù)據(jù)。此外,收集的任何信息都必須遵守諸如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》和美國(guó)的《加州消費(fèi)者隱私法》之類的規(guī)定。

  實(shí)時(shí)決策

  機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于幫助城市、技術(shù)供應(yīng)商和其他利益相關(guān)者超越簡(jiǎn)單的監(jiān)視和報(bào)告來(lái)自傳感器和其他設(shè)備的數(shù)據(jù),進(jìn)而基于其做出優(yōu)化的實(shí)時(shí)決策至關(guān)重要。以運(yùn)輸為例。

  監(jiān)視交通狀況并報(bào)告擁堵正在發(fā)生這一事實(shí)是一回事,但利用機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)建議主動(dòng)地引導(dǎo)市民(例如建議替代路線或主動(dòng)建議出行者在不同時(shí)間出行)是一種更具吸引力的價(jià)值主張。使用機(jī)器學(xué)習(xí),這些可以既基于實(shí)時(shí)條件又可以基于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)。

  我們所知道的是,自動(dòng)駕駛可以教會(huì)我們很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力,并引導(dǎo)我們開發(fā)許多新應(yīng)用

  主動(dòng)、優(yōu)化和實(shí)時(shí)的決策是機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)的標(biāo)志,而我們才剛剛開始。關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力,我們還有很多要學(xué)習(xí)的東西,并且它的許多未來(lái)用例超出了我們當(dāng)前的想象。

  我們所知道的是,自動(dòng)駕駛可以向我們教會(huì)很多有關(guān)其潛力的知識(shí),并引導(dǎo)我們走向許多新的應(yīng)用領(lǐng)域。我們需要確保的基礎(chǔ)和生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)到位,以了解高級(jí)數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)生命周期的重要性,從而不會(huì)錯(cuò)過(guò)任何機(jī)會(huì)。

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