Официальным пресс-релизом две известные японские компании — производитель запчастей и комплектующих DENSO Corporation и разработчик электроники Toshiba Corporation — объявили о договорённости совместно разрабатывать искусственный интеллект для автомобилей. Совместный проект носит название «Deep Neural Network-Intellectual Property» (DNN-IP). Итоговая разработка будет включать самостоятельно разработанные обеими компаниями технологии по распознаванию объектов, что поможет создать систему помощи водителю и привести к появлению технологий автоматического вождения.
Как следует из названия проекта, технология распознавания объектов системами автомобилей базируется на имитации работы головного мозга человека. Это алгоритм глубинного обучения на основе нейронной сети. В перспективе система на базе технологии Deep Neural Network должна будет работать лучше — быстрее и точнее, чем на это способен человек.
Концепция работы системы автоматического распознавания объектов (Toshiba)
Современные системы обучения машин опираются на анализ полученных с камер автомобиля картинок с учётом ранее загруженных изображений. Очевидно, что в этом случает учесть все возможные варианты дорожной ситуации просто невозможно. Системы глубинного обучения на базе нейронных сетей способны учиться на данных, получаемых самой системой в процессе сканирования пространства. Тем самым список идентифицируемых объектов быстро расширяется, а точность распознавания растёт.
Партнёры в лице компаний DENSO и Toshiba планируют создать целый спектр решений по глубинному обучению машин с использованием нейронных сетей. Блок для обучения может быть настолько небольшим, что он может быть встроен в состав процессора для управления системами автомобиля или в автомобильные камеры наблюдения.
Блоки для управления системами распознавания с обучением будет выпускать компания DENSO (DENSO)
Комплексную систему по оказанию помощи водителю в управлении машиной или автопилоты будет разрабатывать компания DENSO. Компания Toshiba берёт на себя задачу реализовать технологию «умного» распознавания объектов на дороге в виде электронных схем. При этом эффективность специализированного решения DNN-IP обещает оказаться выше широко используемых в данной сфере универсальных цифровых сигнальных процессоров или графических адаптеров.
Источник:
ИИ-помощник на базе GigaChat запущен в России: он подскажет, как похудеть без вреда для здоровья
Симулятор на 10 000 NAND-вентилей в реальном времени: как мы сделали его для игры на Rust
Импортозамещение в микроэлектронике: «Росатом» организует выпуск нитрата таллия
TP-Link запустит в США сборку роутеров с поддержкой Wi-Fi 8
Дешёвая замена RTX 3090 Ti для локального ИИ: как китайцы воплотили в жизнь шутку времён майнинг-бума
Ноутбуки на AliExpress: что чаще всего покупают в России осенью 2026 года
Можно ли построить сервер на игровом «железе»?
Falcon Heavy устроил огненное зрелище: стартовавшую ракету SpaceX сняли вблизи