开发者可在保护其数据隐私的同时,通过 NVIDIA 先进学习工具使用跨多个数据集的深度神经网络 

 

中国苏州——GTC China—— 2019 年 12 月 18 日 —— NVIDIA 今日宣布,在 NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源 NVIDIA DRIVE自动驾驶汽车开发深度神经网络。

 

NVIDIA DRIVE 已成为自动驾驶汽车开发的行业标准,并且被汽车制造商、卡车制造商、自动驾驶出租车公司、软件公司和大学所广泛采用。如今,NVIDIA 向自动驾驶汽车开发者开源其预训练 AI 模型和训练代码。通过一套 NVIDIA AI 工具,NVIDIA 生态系统内的开发者们可以自由扩展和自定义模型,从而提高其自动驾驶系统的稳健性与能力。

 

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“AI 自动驾驶汽车是软件定义的汽车,它必须基于大量数据集才能在全球范围行驶。我们向自动驾驶汽车开发者开源我们的深度神经网络,并为他们提供先进学习工具,使他们能够根据不同的数据集对这些网络进行优化。通过这一方式,我们正在实现跨企业和国家 / 地区的共享学习,并保护数据所有权和隐私,最终加快全球自动驾驶汽车的落地。”

 

AI 对于安全的自动驾驶汽车开发来说至关重要,它能够让其感知周围环境并做出实时反应,从而实现智能行驶。其核心是由数十个深度神经网络组成的,它们可以处理冗余和不同任务,以确保精确的感知、定位和路径规划。

 

HIS Markit 人工智能高级研究总监 Luca De Ambroggi 表示:“NVIDIA 为交通运输行业开发最深入广泛的深度神经网络和 AI 工具,并且是这一领域的全球领导者。为开发者们提供这些算法,以及用于自定义这些算法的工具和工作流程基础架构,将助力安全的自动驾驶交通运输解决方案落地。”

 

NVIDIA 多年深耕于开发和训练可在 NVIDIA DRIVE AGX™平台上运行的深度神经网络,它们能够将原始传感器数据转换成对世界的深度理解。这些深度神经网络能够实现交通信号灯和交通标识检测、目标检测(车辆、行人、自行车)、路径感知以及车载眼球追踪和手势识别等任务。

 

用于 AI 开发的先进学习工具:

 

除了开源深度神经网络之外,NVIDIA 还发布了一套先进工具,使开发者可以使用自己的数据集和目标特征集自定义并增强 NVIDIA 的深度神经网络。这套工具使用主动学习、联邦学习和迁移学习来训练深度神经网络。


•    主动学习借助 AI 而不是人工管理实现自动数据选择,进而提高模型精度,降低数据采集成本。
•    联邦学习使企业能够与其他企业一起使用分布在不同国家的多个数据集,同时保护数据隐私和企业的知识产权。
•    借助 NVIDIA 在自动驾驶汽车开发领域的大力投入,迁移学习使 NVIDIA DRIVE 客户能够加快开发其感知软件,然后基于他们自己的应用和目标能力进一步开发这些网络。

 

通过在 NGC 上开源 AI 模型和推出先进训练工具,NVIDIA 强化了其端对端自动驾驶汽车的开发和部署平台。