बुडापेस्ट में रोबोट ड्राइवरों की आंखें एक साथ लगाई जाएंगी
इंडेक्स.हु एडासवर्क्स द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक नए उपयोग के बारे में रिपोर्ट, क्योंकि बुडापेस्ट उन वस्तुओं को एक साथ रखने की प्रक्रिया की मेजबानी करेगा जो भविष्य में कारों की तथाकथित 'आंखों' के रूप में कार्य करेंगी। रोबोट चालकों के लिए चलते समय हर चीज की पहचान करने में सक्षम होने के लिए वे आवश्यक हैं।
अनुमानतः कुछ ही दशकों में केवल इलेक्ट्रिक कारों को ही यात्रा करने की अनुमति दी जाएगी, और, क्योंकि उनकी संरचना काफी सरल है, कोई भी उनके उत्पादन में शामिल हो सकता है। इसलिए, हार्डवेयर अपना मूल्य खो देगा, और इसलिए सॉफ्टवेयर ऑटोमोटिव उद्योग पर नियंत्रण ले लेगा।
एडसवर्क्स के संस्थापक और निदेशक लास्ज़लो किशोंती ने साइट को बताया कि उनका लक्ष्य यात्रा में इस तकनीक का एक महत्वपूर्ण भागीदार बनना है। कंपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा समर्थित कंप्यूटर-आधारित दृष्टि के विकास पर काम करती है, जो कार की आंख के रूप में कार्य करेगी।
साधारण और सस्ते कैमरों की तस्वीरों के जरिए आसपास का अवलोकन किया जाएगा। इसके बाद ऑन-बोर्ड कंप्यूटर तय करेगा कि कहां जाना है और कार किस स्पीड से जाएगी। Adasworks ने एक मानक भी शुरू किया जिसके द्वारा हार्डवेयर की प्रणाली 10W के बजाय 500W से कम ऊर्जा की खपत करेगी।
उनकी योजना के अनुसार, सुरक्षित यात्रा सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक कार में 6 कैमरे लगाए जाएंगे, जिनमें से 2 सामने होंगे, ताकि उनका दृश्य ओवरलैप हो सके, इसलिए यदि एक कैमरे के साथ कुछ गलत होता है तो इससे कार पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा। गाड़ी चलाना, न ही कोई परेशानी पैदा करना। इसके अलावा, जब इसमें अंधेरा हो जाएगा तो इंफ्रारेड का उपयोग करने वाले सेंसर सक्रिय हो जाएंगे।
सुरक्षा बैकअप के रूप में एक रडार का भी उपयोग किया जाएगा, लेकिन चूंकि यह इतना भरोसेमंद नहीं है, इसलिए यह केवल चरम मामलों में ही काम आएगा, जब कोई चीज कार को पूरी तरह से कवर कर लेती है, जिससे दृश्य पूरी तरह से अवरुद्ध हो जाता है, यहां तक कि एक मानव चालक भी ठीक से गाड़ी नहीं चला सकता है। इस प्रकार, ऐसे मामलों में कार्य यह सुनिश्चित करना है कि कार किसी चीज से टकराए बिना सड़क पर एक तरफ जा सके।
रडार के बजाय एक अन्य विकल्प लेजर रडार होगा जिसे लिडार कहा जाता है, जिसका उपयोग Google द्वारा भी किया जाता है, हालांकि, यह बहुत महंगा है (यहां तक कि सस्ते संस्करण की कीमत लगभग 2 मिलियन एचयूएफ है) और इसका जीवनकाल बहुत कम है। इसके अलावा, यह हर किलोमीटर पर गीगाबाइट डेटा का उपयोग करेगा। लिडार का सबसे बड़ा फायदा यह है कि हर पिक्सेल की दूरी ज्ञात हो जाती है।
कार के लिए सुरक्षित सड़कों की खोज करते समय सिस्टम कई प्रकार के डेटा का उपयोग करता है: ऑन-बोर्ड मानचित्रों को वास्तविक समय में अपडेट करना होगा, सड़कों पर दिखाई देने वाली वस्तुओं - जैसे साइकिल, लोग और वैन - की पहचान की जाएगी, जैसे स्थानीय क्षेत्रीय विशेषताएँ, जैसे इटली में वेस्पास।
कारों की भौतिक विशेषताओं को उनके ब्रांड और प्रकार के संबंध में भी ध्यान में रखा जाता है। साथ ही, एआई के सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक यह समझना है कि पहचानी गई वस्तुएं संभवतः कैसे चलेंगी: एक खड़े व्यक्ति के कहीं जाने की संभावना है, जबकि लड़खड़ाता हुआ कोई व्यक्ति संभवतः नशे में है, और इस प्रकार ड्राइवर को अधिक सावधानी की आवश्यकता होती है।
लेकिन रोबोट ड्राइवरों का उपयोग करने से पहले उन्हें कई परीक्षणों से गुजरना पड़ता है। कुछ डेटा प्राप्त करने के लिए, Adasworks की टीम ने एक वीडियो गेम हैक किया जिसके द्वारा AI सीख सकता था कि वाहनों की पहचान सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न कोणों से विभिन्न प्रकार की कारें कैसी दिखती हैं।
हालाँकि, गेम का उपयोग व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए नहीं किया जा सकता था, इसलिए कंपनी ने अपना स्वयं का गेम बनाया, जिसमें पैदल यात्री और बाइकर्स भी शामिल थे। टीम का तेजी से विस्तार हो रहा है: आजकल 100 से अधिक कर्मचारी हैं, जबकि एक साल पहले केवल 15 थे। इसके अलावा, उन्होंने हाल ही में सिलिकॉन वैली में एक कार्यालय खोला है।
इसके अलावा, बुडापेस्ट में काम करने वाली टीम एक नए कार्यालय में जाने वाली है जहां 200 लोग भी एक साथ काम कर सकेंगे। कर्मचारियों को शेयरों की पेशकश करके Adasworks में आमंत्रित किया गया था और कंपनी का 10% हिस्सा पहले ही दे दिया गया था। अब तक लगभग 10.5 मिलियन यूरो की पूंजी शामिल हो चुकी है और निवेशकों में रॉबर्ट बॉश वेंचर कैपिटल भी शामिल है।
एडासवर्क्स का मुख्य लक्ष्य यूरोप, अमेरिका और एशिया में मौजूद रहना है, ताकि एक ऐसी प्रणाली के साथ सेल्फ-ड्राइविंग कारों को सुनिश्चित किया जा सके जो अच्छी तरह से काम करती हो और इन महाद्वीपों में उपयोग की जाने वाली सभी कारों के साथ संगत हो। किशोंती के अनुसार, उत्पाद, जो अभी तक नियंत्रित नहीं करता है, लेकिन चेतावनी देता है और तोड़ता है, 2018 में उपलब्ध हो जाएगा, जबकि संस्करण 2020-2022 के आसपास कार चलाने में सक्षम होगा।
तस्वीरें: facebook.com/AdasWorksGmbH
कॉपी एडिटर: बीएम
स्रोत: Index.hu
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