มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

/ ข่าวโดย: Nongkoo OverclockTeam , 03/07/2017 15:51, 480 views / view in EnglishEN
Share

มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2


dsc 3557 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

NVIDIA DRIVE PX 2 คือแพลตฟอร์มการประมวลผลสำหรับยานยนต์ ที่ช่วยให้นักวิจัยใช้อัลกอริทึมของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อนำไปใช้ในยานยนต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนได้ด้วยตนเอง DRIVE PX 2 มีขนาดเล็กกะทัดรัดประหยัดพลังงาน แต่ให้ประสิทธิภาพในการประมวลผล AI ได้ในระดับเดียวกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์

1 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

ความท้าทายคือทำอย่างไร้ให้ระบบการขับรถแบบอัตโนมัติสามารถทำได้อย่างปลอดภัยบนท้องถนน แม้ว่ารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองรู้อยู่แล้วว่าจะนำทางไปตามถนนได้อย่างปลอดภัย อย่างไรก็ตามการวิจัยของมหาวิทยาลัยเน้นการใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการทำนายพฤติกรรมของวัตถุรอบ ๆ ตัวยานพาหนะ วัตถุเหล่านี้แตกต่างจากสัญญาณจราจร เช่นคนเดินเท้า เนื่องจากการฝึกสอนให้ AI ได้เรียนรู้ต้องใช้เวลานานและจำเป็นต้องมีการคำนวณที่ซับซ้อนและต้องใช้พลังในการประมวลผลมากพอสมควร ทำให้มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ (NUS) กำลังมองหาโซลูชันเฉพาะที่สามารถแก้ปัญหาความท้าทายด้านการวิจัยและพัฒนา (R&D) ของตนเองได้

dsc 3603 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

dsc 3545 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

โซลูชันในการแก้ไขปัญหา: NVIDIA Tesla และแพลตฟอร์มการประมวลผลข้อมูลสำหรับยานยนต์ DRIVE PX 2 ช่วยลดระยะเวลาการวิจัยและพัฒนาระบบ AV (Autonomous Vehicle – ยานยนต์ที่ขับเคลื่อนโดยอัตโนมัติ) ของ NUS ได้ แพลตฟอร์ม NVIDIA DRIVE PX 2 จำนวนสองชุด และชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ได้เข้ามาช่วยเสริมกำลังให้กับทีมวิจัยในทดสอบอัลกอริทึมของ AI สำหรับด้านการเรียนรู้ของ AI ก็ได้ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิกสถาปัตยกรรม Pascal แบบหลายหน่วยจะใช้เพื่อขับเคลื่อนเครือข่ายประสาทที่ใช้สำหรับเรียนรู้การจดจำวัตถุ ชุดเทคโนโลยีนี้เป็นกำลังสำคัญที่ทำให้การดำเนินงานด้าน AV ของมหาวิทยาลัยและช่วยให้บริษัทคู่ค้า Singapore Technologies Kinetics นำระบบนี้ไปทดลองใช้กับโครงการรถบัสที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

dsc 3585 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

DRIVE PX 2 ถูกออกแบบมาสำหรับการวิจัย AV และรวมไปถึงการจัดการเรื่องของเซ็นเซอร์ในการตรวจจับโดยใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อน DRIVE PX 2 อำนวยความสะดวกให้กับนักวิจัยของ NUS เพื่อมุ่งเน้นที่จะทำให้ประสิทธิภาพของการเรียนรู้ในระบบ AI ทำได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น พวกเขามุ่งมั่นที่จะบรรลุผลการขับขี่ด้วยตนเองที่ดีขึ้นโดยใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งเลียนแบบ synapses ของสมองมนุษย์ นอกจากนี้ NUS กำลังทำการวิจัยที่แม่นยำเกี่ยวกับ AV ด้วยต้นทุนที่ต่อชั่วโมงที่ลดลงโดยใช้ GPU สถาปัตยกรรม Pascal ของ NVIDIA และแพลตฟอร์ม DRIVE PX 2 สำหรับการเรียนรู้ของระบบ และการใช้ GPU สถาปัตยกรรม Pascal ของ NVIDIA ส่งผลให้ระยะเวลาในการเรียนรู้ของ AI นั้นสั้นลงมาก ทำให้ NUS อยู่ในระดับแนวหน้าของโลกในการวิจัยด้าน AV

dsc 3598 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

“ความถ้าทายอย่างหนึ่งของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองก็คือ ทำอย่างไรที่จะทำให้ยานพาหนะของเรานั้นมีพฤติกรรมและสามารถคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ ได้เหมือนกับมนุษย์… ด้วย NVIDIA DRIVE PC 2 เราไม่จำเป็นต้องสร้างทุกอย่างจากศูนย์ แต่เราสามารถต่อยอดจากเทคโนโลยีเดิมที่มีอยู่แล้วได้ ทำให้เราสามารถจดจ่อในการสร้างขีดความสามารถใหม่ ๆ ได้” คำกล่าวของ Dr. Marcello H Ang รักษาการผู้อำนวยการศูนย์วิทยาการหุ่นยนต์ขั้นสูงและรองศาสตราจารย์ภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกล มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์

NUS, NVIDIA. Dr Ang & SMART-NUS

dsc 3579 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

dsc 3607 มหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ เร่งความเร็วการเรียนรู้ของ AI ในยานยนต์ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติด้วย NVIDIA DRIVE PX 2

ร่วมแสดงความคิดเห็นหรือวิจารณ์ Click!!!
Bookmark บทความ : Zickr Kudd Duocore Techkr aJigg Oncake Lefthit Meetgamer Siamcollective TagToKnow Dunweb Digza