Berta Sándor
Gyorsabbá válhat az objektumfelismerés
Számos autóipari társaság fektet be egy izraeli mesterséges intelligencia vállalkozásba.
A The Jerusalem Post értesülései alapján a Continental, a Toyota AI Ventures,a BMW i Ventures és a OurCrowd is invesztálni akar a Cartica AI nevű izraeli startupba, amely a gépi tanulás, azon belül is az objektumfelismerés felgyorsításához fejleszt algoritmusokat. Ennek köszönhetően a járműfedélzeti rendszerek a jövőben gyorsabban ismerhetik fel az új közlekedési helyzeteket és jobban felkészíthetők lesznek az ilyen szituációkra. A Continental bejelentette, hogy kisebbségi tulajdonrészt szerzett a cégben, de azt nem lehet tudni, hogy pontosan hány százalékosat.
A megalkotott szoftverek segítségével a járműfedélzeti rendszerek felismerik a szenzoradatok és a képek alapján az egyes objektumokat. Ennek köszönhetően valósul meg később a vezetési stratégia kiszámítása. Eddig a programokat az emberek bevonásával kellett tanítani, s minden egyes közlekedési helyzetre, objektumra és utcára külön fel kellett készíteni azokat. Ez pont a biztonsági szempontból fontos alkalmazások esetében nagyon időigényes és költségintenzív eljárás. A Cartica AI megoldásának pont az az előnye, hogy az átlagosnál sokkal kevesebb manuális beavatkozást igényel.
A The Jerusalem Post értesülései alapján a Continental, a Toyota AI Ventures,a BMW i Ventures és a OurCrowd is invesztálni akar a Cartica AI nevű izraeli startupba, amely a gépi tanulás, azon belül is az objektumfelismerés felgyorsításához fejleszt algoritmusokat. Ennek köszönhetően a járműfedélzeti rendszerek a jövőben gyorsabban ismerhetik fel az új közlekedési helyzeteket és jobban felkészíthetők lesznek az ilyen szituációkra. A Continental bejelentette, hogy kisebbségi tulajdonrészt szerzett a cégben, de azt nem lehet tudni, hogy pontosan hány százalékosat.
A megalkotott szoftverek segítségével a járműfedélzeti rendszerek felismerik a szenzoradatok és a képek alapján az egyes objektumokat. Ennek köszönhetően valósul meg később a vezetési stratégia kiszámítása. Eddig a programokat az emberek bevonásával kellett tanítani, s minden egyes közlekedési helyzetre, objektumra és utcára külön fel kellett készíteni azokat. Ez pont a biztonsági szempontból fontos alkalmazások esetében nagyon időigényes és költségintenzív eljárás. A Cartica AI megoldásának pont az az előnye, hogy az átlagosnál sokkal kevesebb manuális beavatkozást igényel.