Tesla Autopilot ora è in grado di riconoscere i cantieri delimitati da coni: ecco cosa vede il sistema

[Redazione di Hardware Upg]

Link alla notizia: https://auto.hwupgrade.it/news/tecno...ema_85397.html

Grazie alle immagini dall'appassionato videomaker greentheonly, possiamo avere un'idea ben chiara di quanto il sistema è in grado percepire in queste particolare condizioni che facilmente si possono incontrare anche sulle strade a scorrimento veloce

Click sul link per visualizzare la notizia.

[Ultravincent]

Sono impressionato dalla sofisticatezza di questi algoritmi...

[*Pegasus-DVD*]

anch io

[Ragerino]

Strade ampie e larghe con segnaletica (anche temporanea) perfetta.
Mandatelo su una nostra strada, dove manca la segnaletica orizzontale perche hanno appena rifatto l'asfalto, e dietro alla curva c'è una frana segnalata da un piccolo cartello rotondo per terra con la freccia blu, e ti costringe di invadere la corsia opposta, senza semaforo.

[GabrySP]

quindi fino a ieri, tiravano sotto gli operai dell'ANAS?

[zappy]

Originariamente inviato da Ragerino

Strade ampie e larghe con segnaletica (anche temporanea) perfetta.

quoto.seguire una fila di coni tutti uguali e nuovissimi, perfettamente equispaziati, non mi sembra una cosa surreale per un algoritmo. Non banale ma neanche fantascienza.
Strisce a parte, se i coni cominciano ad essere di 12 tipi, uno alto, uno basso, uno largo, uno col catarifrangente, uno senza, uno giallo, uno arancione, uno sporco di fango, l'altro di vernice...

[jepessen]

Originariamente inviato da Ultravincent

Sono impressionato dalla sofisticatezza di questi algoritmi...

Guarda che puoi tranquillamente metterci mano a questi algoritmi se ti interessano.. Ovviamente non avrai la mole di dati e la potenza di calcolo loro, ma gli algoritmi sempre quelli sono. CI sono diverse librerie in molti linguaggi di programmazione perfettamente accessibili.

Se non sei avvezzo alla programmazione puoi cominciare tranquillamente con python. Se installi Visual Studio Code puoi installare il plugin python e ci pensa lui a settarti l'ambiente, a costo ed effort pari a zero.

Se vuoi imparare le basi di cosa sia una rete neurale puoi cominciare dall'articolo di James Loy.

Se vuoi mettere mano a librerie disponibili, che sono quelle utilizzate anche in grossi progetti, puoi utilizzare ad esempio la libreria TensorFlow di Google

Oppure e' molto famosa in python la libreria Keras, che ha un'interfaccia abbastanza intuitiva (conoscendo le basi della teoria ovviamente) e fa da front-end a vari motori, fra cui anche tensorflow.

Insomma puoi farti un'idea e cominciare a sperimentare praticamente da subito…

Personalmente poi se voglio andare piu' in profondita' cerco corsi decenti su udemy, che ce ne sono a bizzeffe di qualita' e molte volte fanno offerte per comprarli a 10 euro o piu', ma in realta' sono sempre in offerte, un po' come Poltrone e Sofa', dove per comprare a prezzo pieno una cosa ti devi applicare...

[jepessen]

Originariamente inviato da zappy

quoto.seguire una fila di coni tutti uguali e nuovissimi, perfettamente equispaziati, non mi sembra una cosa surreale per un algoritmo. Non banale ma neanche fantascienza.
Strisce a parte, se i coni cominciano ad essere di 12 tipi, uno alto, uno basso, uno largo, uno col catarifrangente, uno senza, uno giallo, uno arancione, uno sporco di fango, l'altro di vernice...

E' qua che il deep learning viene in aiuto.. Semplicemente parlando, gli dai in pasto una barcata di foto di coni, I piu' disparati, da quello perfetto a quello distrutto e buttato a terra, e gli algoritmi imparano il concetto di cono, cosi' anche se ne vedono uno con difetti tali da non farlo combaciare con nessuna foto dei dati analizzati, comunque estrae le informazioni per dire "ok quello e' un cono". e' molto meno fantascienza di quello che credi.

[zappy]

Originariamente inviato da jepessen

E' qua che il deep learning viene in aiuto.. Semplicemente parlando, gli dai in pasto una barcata di foto di coni, I piu' disparati, da quello perfetto a quello distrutto e buttato a terra, e gli algoritmi imparano il concetto di cono, cosi' anche se ne vedono uno con difetti tali da non farlo combaciare con nessuna foto dei dati analizzati, comunque estrae le informazioni per dire "ok quello e' un cono". e' molto meno fantascienza di quello che credi.

appunto.
come ho detto, alla fine l'IA è poco più che un confronto molto veloce di molte immagini. E' stupidità veloce, più che intelligenza artificale

[marcram]

Originariamente inviato da zappy

appunto.
come ho detto, alla fine l'IA è poco più che un confronto molto veloce di molte immagini. E' stupidità veloce, più che intelligenza artificale

Non è un "confronto veloce"...
Il confronto può anche essere lento, non è quello il punto, il punto è che dal confronto estrapola delle regole, delle caratteristiche, senza che nessuno gliele abbia insegnate.
Impara a riconoscere un cono senza che nessuno le abbia insegnato come è fatto, di che colore è, ecc.
Senza programmarla.

[canislupus]

Originariamente inviato da marcram

Non è un "confronto veloce"...
Il confronto può anche essere lento, non è quello il punto, il punto è che dal confronto estrapola delle regole, delle caratteristiche, senza che nessuno gliele abbia insegnate.
Impara a riconoscere un cono senza che nessuno le abbia insegnato come è fatto, di che colore è, ecc.
Senza programmarla.

Se nessuno gli dice che quello è un cono, in base a cosa stabilisce che debba usarlo come limite entro il quale rimanere???

[canislupus]

Originariamente inviato da mally

sono die step diversi, il primo èriconoscere il cono, il secondo è usarlo come limite per la traiettoria...

Quindi gli deve essere detto come capire che si tratta di un cono.
Altrimenti non credo che possa associare il fatto che quella particolare forma geometrica ha un significato.

[marcram]

Originariamente inviato da canislupus

Quindi gli deve essere detto come capire che si tratta di un cono.
Altrimenti non credo che possa associare il fatto che quella particolare forma geometrica ha un significato.

Come ha detto @mally, sono due cose diverse.
Una è "come è fatto il cono", l'altra è "a cosa serve".
Per la seconda, insegni al software di guida cosa deve fare se vede un cono. Questo rispecchia il modo tradizionale di programmare.
Quando invece devi insegnargli come riconoscere un cono, basta che gli dai in pasto una serie di fotografie di coni e la macchina sarà in grado da sola di crearsi delle regole per poterli riconoscere, e sarà in grado di riconoscerne alcuni anche se non li avrà mai visti.
Come se dovessi insegnarlo ad un bambino, non serve che gli presenti tutte le forme e tutti i colori disponibili di coni... Gliene mostri 4 o 5, e lui sarà in grado di riconoscere un cono anche quando avrà una forma diversa o un colore più scuro...

[zappy]

Originariamente inviato da marcram

...Come se dovessi insegnarlo ad un bambino, non serve che gli presenti tutte le forme e tutti i colori disponibili di coni... Gliene mostri 4 o 5, e lui sarà in grado di riconoscere un cono anche quando avrà una forma diversa o un colore più scuro...

a occhio direi che un bambino è 1000 volte più intelligente di una Tesla...