An toàn tự động trong tầm nhìn

Bởi Nhân viên Chơi casino Advantage

nó sẽ không thể phát hiện hoặc phân loại chính xác các vật thể mà nó chưa từng thấy trước đây

xét trường hợp một người mặc trang phục hóa trang băng qua đường:

nhà phát triển không chỉ phải đào tạo thuật toán nhận thức dựa trên AI của phương tiện

Edge Case bắt đầu là sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu Michael Wagner (CEO) của Đại học Carnegie Mellon (CMU) Chơi casino Giáo sư Phil Koopman

chúng tôi nhận ra rằng mình có một cơ hội tuyệt vời để giúp quyền tự chủ trở nên an toàn hơn Chơi casino xứng đáng với sự tin tưởng của chúng tôi

Switchboard cũng đóng vai trò là người bắt đầu cuộc trò chuyện quan trọng với người hàng xóm ở Pittsburgh Chơi casino sắp trở thành đối tác

được hình thành Chơi casinoo năm 2018 như một công cụ kiểm tra độ mạnh mẽ nhằm phát hiện điểm yếu trong hệ thống nhận thức

Chơi casino SCADE Vision được hỗ trợ bởi Hologram tăng tốc độ phát hiện các điểm yếu trong phần mềm nhận thức nhúng AV có thể liên quan đến các trường hợp biên

Chiếc xe kéo trong loạt ảnh bốn hình ảnh này ban đầu được xác định chính xác
 

Hậu trường của Av trong Mạng nơ-ron

nhận thức là một trong số các hệ thống phụ thuộc lẫn nhau — e

Việc phát hiện lỗi yêu cầu xem xét kết quả đầu ra từ thuật toán nhận thức Chơi casino so sánh nó với dữ liệu đối tượng "sự thật cơ bản" được chú thích

chúng tôi nhận ra một cơ hội tuyệt vời để giúp quyền tự chủ trở nên an toàn hơn Chơi casino xứng đáng với sự tin tưởng của công chúng
Nghiên cứu trường hợp biên

nhưng cũng cung cấp công cụ để xác thực nhận thức bên trong hệ thống tự trị lớn hơn

Mạng kết nối hàng trăm, thậm chí hàng nghìn nơ-ron dựa trên phần mềm (các đơn vị xử lý đơn) được sắp xếp thành một chuỗi các lớp được kết nối

Các giá trị này đi qua các lớp giống như bộ lọc xử lý từng pixel thông qua một loạt phép toán đại số Chơi casino ma trận

“Chơi casino đây là lý do tại sao việc xử lý sự an toàn của hệ thống nhận thức lại khác với việc xác thực hệ thống lập kế hoạch hoặc kiểm soát dựa trên quy tắc

Bởi vì nó không có tài liệu tham khảo trong dữ liệu đào tạo về áo vest màu Chơi casinong neon của công nhân

Chơi casino SCADE Vision được hỗ trợ bởi Hologram nhìn ngược thời gian để xác định các trường hợp nguy hiểm mà chỉ theo dõi thời gian thực không phát hiện được

Dữ liệu chưa được gắn nhãn

” Cần khoảng 800 giờ nhân lực để dán nhãn chỉ một giờ cảnh quay lái xe — một sự tiêu tốn tài nguyên

Việc phân tích tự động của SCADE Vision bắt đầu bằng cách chạy các cảnh quay video thô thông qua mạng thần kinh (được gọi là hệ thống đang được thử nghiệm

Đây là nơi công cụ phần mềm phát hiện các trường hợp khó khăn Chơi casino giảm hàng petabyte dữ liệu thử nghiệm không được gắn nhãn thành một tập hợp con khung hình video nhỏ hơn đáng kể để điều tra thêm

Khả năng phát hiện đối tượng yếu báo hiệu rằng bộ não phần mềm đang căng thẳng để đưa ra nhận dạng tích cực — Chơi casino đưa ra quyết định có tính dự đoán tốt nhất

các hộp giới hạn có màu tương tự (cộng với màu xanh lá cây để phát hiện đường cơ sở) bao quanh các đối tượng được SUT phát hiện hoặc bỏ sót

hộp giới hạn nhấp nháy màu cam trong một Chơi casinoi khung hình trước khi chuyển sang màu xanh lục (Chơi casino còn lại) cảnh báo cho nhà phân tích rằng SUT bị nhầm lẫn vì lý do nào đó khi đối tượng đi Chơi casinoo hiện trường

trở thành khả năng phát hiện yếu Chơi casino sau đó biến mất trước khi xuất hiện lại Chơi casino lặp lại mẫu

Các nhà phân tích có thể sử dụng kết quả của quá trình gắn thẻ để thực hiện các phân tích định lượng được nêu rõ trong phần An toàn của chức năng dự định (SOTIF) hoặc thực hiện thử nghiệm bổ sung về “đối tượng quan tâm” trong dữ liệu chưa được gắn nhãn

Mở rộng quy mô phát triển Av

SCADE Vision được hỗ trợ bởi Hologram từ Edge Case Research cung cấp khả năng mở rộng cho khách hàng đang phát triển công nghệ tự động và tích hợp với phần mềm Chơi casino khác

Edge Case và Chơi casino đang tiếp tục đẩy nhanh tiến độ cho két sắt

Khả năng phát hiện trường hợp biên của SCADE Vision đang thúc đẩy sự phát triển của các thuật toán nhận thức