Nuovo brevetto Tesla sul Machine Learning
Tra i migliori specialisti nel campo dell’intelligenza artificiale, sicuramente ci saranno anche quelli che lavorano in Tesla, che sviluppano l’autopilot avanzato e che puntualmente depositano un nuovo brevetto sul machine learning.
È di pochi giorni fa, la notizia, che Tesla ha depositato il 3 dicembre 2019, un nuovo brevetto chiamato “Machine learning models operating at different frequencies for autonomous vehicles”.
Ovvero il Machine Learning che opera a frequenze differenti per veicoli con guida autonoma.
Cosa descrive il brevetto Tesla sul machine learning?
Nel campo della visione artificiale nei veicoli con guida autonoma, tutte le telecamere, possono offrire frame rate elevati, (si parla di circa 30fps).
Succede però, che gli algoritmi di elaborazione delle immagini, non riescono a tenere “il passo” di questi frame rate, senza perdere qualità e precisione.
Questi algoritmi, ad oggi, però, possono essere eseguiti con frame rate molto più bassi, intorno ai 20 fps, ma con perdita di informazioni e perdita di immagini durante l’elaborazione.
Di contro, telecamere che “lavorano” a frame rate più elevati, hanno latenze più lunghe. Questo significa maggiore tempo di elaborazione delle immagini e quindi maggior tempo di output delle stesse.
Per risolvere questi problemi, abbiamo la necessità di adottare un modello di apprendimento rapido e automatico, mantenendo la veridicità delle immagini, e minor tempo di output.
Ed ecco che il nuovo brevetto Tesla sul Machine Learning, dovrebbe ovviare a questi problemi.
Adottato, per la guida autonoma, questo brevetto, descrive come, uno o più sensori (ad esempio le telecamere) posizionati intorno al veicolo, riescano a recepire le immagini a frame rate diversi. Ad esempio alcune immagini a 30 fps e altre a 60 e così via.
Queste telecamere, quindi, riusciranno a “rappresentare” il mondo esterno, in tempo reale e aiutare definitivamente il guidatore, con la guida autonoma al massimo potenziale.
Come funzionerà?
Il funzionamento non è dei più semplici, ma cercheremo di spiegarlo al meglio.
Una telecamera riceve un primo fotogramma. Questo viene subito elaborato da un processore. Nel mentre si elabora il primo, ad un altro processore, arriva un secondo fotogramma da elaborare contemporaneamente al primo, e così via.
In questo modo il processo si velocizza, avendo più motori/processori di realizzazione, combinando i vari frame rate (elevati), l’immagine sarà più realistica possibile.
Quindi l’output dell’immagine, sarà quasi in tempo reale e con una precisione elevatissima, rispetto ad avere un unico processore.
Questo metodo, che ricordiamo, cattura l’input da più telecamere intorno al veicolo con frame rate diversi, avrà una velocità e precisione maggiore. Rispetto ai sistemi odierni, quando viene rilevato un oggetto.
Chissà quando vedremo questi nuovi brevetti, effettivamente realizzarsi, speriamo presto!
[Via]
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