自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊Waymo十周年奉獻(xiàn):Auto ML機(jī)器學(xué)習(xí)
美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月16日,全球自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊Waymo,發(fā)布了十年周年慶祝短視頻,并且在官方博客上發(fā)布了關(guān)于“Auto ML(Auto Machine Learning)”的文章,深度剖析了Auto ML與Google AI大腦,是如何幫助Waymo發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)的。
在Waymo的官方推特上寫著:十年前的這個(gè)星期,“項(xiàng)目司機(jī)”正式成立,其使命是改善道路安全,使交通更加便利。從這個(gè)“登月”項(xiàng)目,到谷歌自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目,現(xiàn)在是Waymo,一起為下一個(gè)十年及更遠(yuǎn)的將來而努力!
下面是關(guān)于Auto ML的文章,在Waymo,機(jī)器學(xué)習(xí)幾乎在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的每個(gè)部分都扮演著關(guān)鍵角色。它幫助我們的汽車看清周圍的環(huán)境,理解世界,預(yù)測(cè)他人的行為,并決定他們下一步的最佳行動(dòng)。
以感知為例,Waymo的系統(tǒng)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合,使Waymo的車輛能夠解讀傳感器數(shù)據(jù)、識(shí)別物體,并隨著時(shí)間的推移跟蹤它們,從而對(duì)周圍的世界有一個(gè)深入的了解。
創(chuàng)建這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是一項(xiàng)耗時(shí)的任務(wù):優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以達(dá)到自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)行所需的質(zhì)量和速度,是一個(gè)復(fù)雜的微調(diào)過程,Waymo工程師可能需要數(shù)月時(shí)間來完成一項(xiàng)新任務(wù)。
現(xiàn)在,通過與來自Google AI大腦的研究人員合作,Waymo正在將前沿研究付諸實(shí)踐,以自動(dòng)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。更重要的是,這些最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比那些由工程師手工調(diào)整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量更高、速度更快。
為了將Waymo的自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用到不同的城市和環(huán)境中,需要針對(duì)不同的場(chǎng)景快速優(yōu)化Waymo的模型。Auto ML使Waymo能夠做到這一點(diǎn),高效和連續(xù)地提供大量ML解決方案。
01 遷移學(xué)習(xí):使用現(xiàn)有的自動(dòng)化架構(gòu)
Waymo和Google AI大腦的合作始于一個(gè)簡(jiǎn)單的問題:Auto ML能否為汽車生成高質(zhì)量、低延遲的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
質(zhì)量衡量的標(biāo)準(zhǔn)是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的答案的準(zhǔn)確性,延遲度量網(wǎng)絡(luò)提供答案的速度,也稱為推理時(shí)間。由于駕駛是一種活動(dòng),它要求車輛使用實(shí)時(shí)答案,并且考慮到系統(tǒng)的安全性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要在低延遲的情況下運(yùn)行。大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)直接運(yùn)行在Waymo的車輛上,結(jié)果少于10毫秒,這比部署在數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)中心中的許多網(wǎng)絡(luò)要快。
在原來的Auto ML論文(Learning Transferable Architectures for Scalable ImageRecognition PDF,獲取方式見文末),谷歌AI的員工能夠自動(dòng)探索12000多個(gè)架構(gòu)解決CIFAR-10的經(jīng)典圖像識(shí)別任務(wù):確定一個(gè)小形象代表十個(gè)類別之一,比如買一輛汽車、飛機(jī)、一只狗,等等。
在后續(xù)文章(NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITHREINFORCEMENT LEARNING
PDF,獲取方式見文末),他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)家庭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建塊,稱為NAS單元,這可能是由自動(dòng)構(gòu)建比手工網(wǎng)CIFAR-10和類似的任務(wù)。通過這種合作,Waymo的研究人員決定使用這些單元來自動(dòng)構(gòu)建針對(duì)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)的新模型,從而將CIFAR-10上的知識(shí)轉(zhuǎn)移到汽車領(lǐng)域,第一個(gè)實(shí)驗(yàn)是語(yǔ)義分割任務(wù):識(shí)別激光雷達(dá)點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn),如汽車、行人、樹等。
圖一:一個(gè)NAS單元的例子,這個(gè)單元在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理前兩層的輸入
為此,Waymo研究人員建立了一個(gè)自動(dòng)搜索算法,在卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(CNN)中探索數(shù)百種不同的NAS單元組合,為Waymo的激光雷達(dá)分割任務(wù)訓(xùn)練和評(píng)估模型。當(dāng)Waymo的工程師手工調(diào)整這些網(wǎng)絡(luò)時(shí),只能探索有限數(shù)量的架構(gòu),但是使用這種方法,可以自動(dòng)探索了數(shù)百個(gè)架構(gòu)。
相比以前的人工微調(diào)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Auto ML通過下面兩種方式來改進(jìn):
一些具有類似質(zhì)量的延遲顯著降低;
其他的則具有更高的質(zhì)量和類似的延遲。
初步成功后,Waymo將相同的搜索算法應(yīng)用于另外兩個(gè)與交通車道檢測(cè)和定位相關(guān)的任務(wù),轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)技術(shù)也適用于這些任務(wù),最后能夠在汽車上部署三個(gè)新訓(xùn)練和改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
十年前的Waymo自動(dòng)駕駛汽車(普銳斯)
發(fā)表評(píng)論
請(qǐng)輸入評(píng)論內(nèi)容...
請(qǐng)輸入評(píng)論/評(píng)論長(zhǎng)度6~500個(gè)字
最新活動(dòng)更多
-
10月31日立即下載>> 【限時(shí)免費(fèi)下載】TE暖通空調(diào)系統(tǒng)高效可靠的組件解決方案
-
即日-11.13立即報(bào)名>>> 【在線會(huì)議】多物理場(chǎng)仿真助跑新能源汽車
-
11月28日立即報(bào)名>>> 2024工程師系列—工業(yè)電子技術(shù)在線會(huì)議
-
12月19日立即報(bào)名>> 【線下會(huì)議】OFweek 2024(第九屆)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)大會(huì)
-
即日-12.26火熱報(bào)名中>> OFweek2024中國(guó)智造CIO在線峰會(huì)
-
即日-2025.8.1立即下載>> 《2024智能制造產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展藍(lán)皮書》
推薦專題
- 1 【一周車話】沒有方向盤和踏板的車,你敢坐嗎?
- 2 特斯拉發(fā)布無(wú)人駕駛車,還未迎來“Chatgpt時(shí)刻”
- 3 特斯拉股價(jià)大跌15%:Robotaxi離落地還差一個(gè)蘿卜快跑
- 4 馬斯克給的“驚喜”夠嗎?
- 5 大模型“新星”開啟變現(xiàn)競(jìng)速
- 6 海信給AI電視打樣,12大AI智能體全面升級(jí)大屏體驗(yàn)
- 7 打完“價(jià)格戰(zhàn)”,大模型還要比什么?
- 8 馬斯克致敬“國(guó)產(chǎn)蘿卜”?
- 9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),誰(shuí)是盈利最強(qiáng)企業(yè)?
- 10 比蘋果偉大100倍!真正改寫人類歷史的智能產(chǎn)品降臨
- 高級(jí)軟件工程師 廣東省/深圳市
- 自動(dòng)化高級(jí)工程師 廣東省/深圳市
- 光器件研發(fā)工程師 福建省/福州市
- 銷售總監(jiān)(光器件) 北京市/海淀區(qū)
- 激光器高級(jí)銷售經(jīng)理 上海市/虹口區(qū)
- 光器件物理工程師 北京市/海淀區(qū)
- 激光研發(fā)工程師 北京市/昌平區(qū)
- 技術(shù)專家 廣東省/江門市
- 封裝工程師 北京市/海淀區(qū)
- 結(jié)構(gòu)工程師 廣東省/深圳市