Lhpu
Esto es especialmente cierto en el caso de los sistemas críticos de seguridad, como los coches autoconducidos, en los que los requisitos de precisión de la detección son mucho más altos que en la industria de Internet. Se espera que estos sistemas funcionen a la perfección independientemente de las condiciones meteorológicas, la visibilidad o la calidad de la superficie de la carretera.
Para alcanzar este nivel de rendimiento, las redes neuronales deben entrenarse con conjuntos de datos representativos que incluyan ejemplos de todas las condiciones posibles de conducción, clima y situación. En la práctica, esto se traduce en petabytes de datos de entrenamiento. Además, las propias redes neuronales deben ser lo suficientemente complejas (tener un número suficiente de parámetros) para aprender de conjuntos de datos tan amplios sin olvidar la experiencia pasada (Goodfellow et al., 2016). En este escenario, a medida que se incrementa el tamaño del conjunto de datos en un factor n, los requisitos computacionales se incrementan en un factor n2, creando un complejo desafío de ingeniería. El entrenamiento en una sola GPU podría llevar años, si no décadas, dependiendo de la arquitectura de la red. Y el reto va más allá del hardware, ya que hay que tener en cuenta la red, el almacenamiento y los algoritmos.
Formación en seguridad funcional Lhp
Esto es especialmente cierto en el caso de los sistemas críticos de seguridad, como los coches autoconducidos, en los que los requisitos de precisión de la detección son mucho mayores que en la industria de Internet. Se espera que estos sistemas funcionen a la perfección independientemente de las condiciones meteorológicas, la visibilidad o la calidad de la superficie de la carretera.
Para alcanzar este nivel de rendimiento, las redes neuronales deben entrenarse con conjuntos de datos representativos que incluyan ejemplos de todas las condiciones posibles de conducción, clima y situación. En la práctica, esto se traduce en petabytes de datos de entrenamiento. Además, las propias redes neuronales deben ser lo suficientemente complejas (tener un número suficiente de parámetros) para aprender de conjuntos de datos tan amplios sin olvidar la experiencia pasada (Goodfellow et al., 2016). En este escenario, a medida que se incrementa el tamaño del conjunto de datos en un factor n, los requisitos computacionales se incrementan en un factor n2, creando un complejo desafío de ingeniería. El entrenamiento en una sola GPU podría llevar años, si no décadas, dependiendo de la arquitectura de la red. Y el reto va más allá del hardware, ya que hay que tener en cuenta la red, el almacenamiento y los algoritmos.
Aprendizaje autónomo
«Cada empresa pasa por el mismo proceso de coger coches, ponerles sensores, pagar a conductores para que conduzcan los vehículos, recoger datos y enseñar a los coches a conducir», dice Ohn-Bar. Compartir esos datos de conducción podría ayudar a las empresas a crear vehículos autónomos seguros con mayor rapidez, lo que permitiría a toda la sociedad beneficiarse de la cooperación. Los sistemas de conducción artificialmente inteligentes necesitan tantos datos para funcionar bien, dice Ohn-Bar, que ninguna empresa podrá resolver este problema por sí sola.
«Miles de millones de kilómetros [de datos recogidos en la carretera] son sólo una gota en un océano de acontecimientos y diversidad del mundo real», afirma Ohn-Bar. «Sin embargo, una muestra de datos que falte podría dar lugar a un comportamiento inseguro y a un posible choque».
El algoritmo de aprendizaje automático propuesto por los investigadores funciona estimando los puntos de vista y los puntos ciegos de otros coches cercanos para crear un mapa a vista de pájaro del entorno circundante. Estos mapas ayudan a los coches autoconducidos a detectar obstáculos, como otros coches o peatones, y a entender cómo otros coches giran, negocian y ceden el paso sin chocar con nada.
Proceso autonomo de formacion 2021
Debido a la abrumadora demanda en nuestras instalaciones de clase mundial, vamos a reimaginar los programas que actualmente ofrece Sears Point Racing Experience. Para experiencias de grupo y salidas corporativas, envíe un correo electrónico a sales@sonomaraceway.com.
Usted necesita saber, y el Estado también, antes de conceder la licencia a su conductor. Así que la solución sencilla es llevar a todos sus conductores para que obtengan nuestra Licencia de Operador de Vehículo Autónomo 1 (AVOL 1).
Dado que vivimos y respiramos entornos operativos de automoción complejos, la seguridad es la segunda naturaleza de nuestra cultura operativa. Nuestros coches, cursos e instructores están construidos en torno a la seguridad y es nuestra prioridad número uno en cada paso del camino.
Sus conductores saldrán con algo más que un trozo de papel. A lo largo de uno o dos días de enseñanza intensiva, convertiremos al conductor medio en un operador de vehículos autónomos avanzado con un nuevo enfoque de su función. Un día, eso podría salvar vidas.
Empezamos por volver a lo básico y dar a sus conductores una base completa en la dinámica del vehículo. Nuestros instructores expertos se basan en esta base con una serie de ejercicios que tratan de la conciencia espacial, el frenado de emergencia y los cambios de carril, las técnicas de evaluación de riesgos y el control de derrapes. Enseñaremos al operador de su vehículo autónomo cómo mantener el control cuando los sistemas autónomos lo pierden y cómo rescatar incluso en situaciones extremas.