รูปแบบการขับขี่แบบอิสระแบบอัตโนมัติแบบ end-to-end ล่าสุดของ Waymo Emma ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางจากอุตสาหกรรม โมเดล EMMA สร้างขึ้นบนรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ของ Gemini ของ Google แบบจำลองมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในงานที่สำคัญเช่นการทำนายเส้นทางการตรวจจับวัตถุและการทำความเข้าใจแผนที่ถนน สำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีการขับขี่แบบอิสระในอนาคต
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Waymo ได้เปิดตัวรูปแบบการวิจัย AI อย่างเป็นทางการที่เรียกว่า แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนเป็นพิเศษและปรับแต่งสำหรับเทคโนโลยีการขับขี่แบบอิสระใช้ประโยชน์จากความรู้ที่กว้างขวางของราศีเมถุนเพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ถนนที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น Waymo ให้รายละเอียดเกี่ยวกับปรัชญาการออกแบบและข้อได้เปรียบทางเทคนิคของแบบจำลองในรายงานการวิจัยที่ตีพิมพ์และสำรวจข้อดีและข้อเสียของวิธีการแบบ end-to-end บริสุทธิ์

Waymo กล่าวว่าโมเดล EMMA นั้นใช้ราศีเมถุนใช้ประโยชน์จากความสามารถอย่างเต็มที่เพื่อมุ่งเน้นไปที่งานการขับขี่แบบอิสระเช่นการวางแผนการเคลื่อนไหวและการตรวจจับวัตถุ 3 มิติ โมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการโยกย้ายงานที่ดีในงานการขับขี่แบบอิสระที่สำคัญหลายครั้ง Waymo ชี้ให้เห็นว่า Emma ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญในการทำนายเส้นทางการตรวจจับวัตถุและความเข้าใจบนแผนงานเมื่อเทียบกับการฝึกอบรมแต่ละแบบจำลองสำหรับแต่ละงาน
ผลการวิจัยของ Waymo แสดงให้เห็นว่าการก่อสร้าง EMMA ให้ทิศทางการวิจัยที่มีแนวโน้มสำหรับการรวมกันของงานการขับขี่แบบอิสระหลักในอนาคต Drago Anguelov รองประธานและหัวหน้าฝ่ายวิจัยของ Waymo กล่าวว่า“ เอ็มม่าแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ทรงพลังและความสำคัญของแบบจำลองหลายรูปแบบในด้านการขับขี่แบบอิสระและเราหวังว่าจะได้สำรวจวิธีการและส่วนประกอบที่หลากหลายมากขึ้น ระบบขับขี่ที่ปรับได้”
เอ็มม่ายังทำงานได้ดีในความสามารถในการประมวลผลอินพุตกล้องดิบและข้อมูลข้อความ มันสามารถสร้างผลลัพธ์การขับขี่ที่หลากหลายและปรับปรุงประสิทธิภาพของการวางแผนแบบครบวงจรโดยการสร้างพื้นที่ภาษาแบบครบวงจรใช้ประโยชน์จากความรู้และความสามารถในการใช้เหตุผลของราศีเมถุนอย่างเต็มที่
Waymo เน้นว่าความสำคัญของการวิจัยนี้ไม่ได้ จำกัด อยู่ที่การประยุกต์ใช้ยานพาหนะอิสระ แต่ยังขยายความสามารถของ AI ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกที่ซับซ้อนโดยใช้เทคโนโลยี AI ขั้นสูงกับงานจริง
ประเด็นสำคัญ:
โมเดล EMMA ได้รับการออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรมการขับขี่แบบอิสระโดยใช้ความรู้ราศีเมถุนเพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ถนนที่ซับซ้อน
เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลแบบดั้งเดิม EMMA แสดงประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในวัตถุประสงค์ที่สำคัญของภารกิจ
ผลการวิจัยไม่เพียง แต่นำไปใช้กับการขับขี่แบบอิสระเท่านั้น แต่ยังขยายศักยภาพการใช้งานของ AI ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก
ในระยะสั้นการเปิดตัวของ Emma Model เป็นความคืบหน้าอย่างมีนัยสำคัญในด้านเทคโนโลยีการขับขี่แบบอิสระ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์