În câteva cuvinte
Învățarea automată este fundamentul vehiculelor autonome, permițând recunoașterea obiectelor, luarea deciziilor și navigarea prin metode precum deep learning și învățarea prin consolidare.
Vehiculele autonome (VA) sunt vehicule capabile să perceapă mediul înconjurător și să navigheze cu intervenție umană minimă sau inexistentă. Învățarea automată (IA) joacă un rol crucial în dezvoltarea și implementarea VA. Algoritmii de IA sunt utilizați pentru a procesa cantități masive de date provenite de la senzorii VA (camere, lidare, radare) pentru a recunoaște obiecte (alte vehicule, pietoni, semne de circulație), a estima distanța, a prezice traiectorii și a lua decizii în timp real. Rețelele neuronale, în special rețelele neuronale convoluționale profunde (CNN) și rețelele neuronale recurente (RNN), sunt aplicate pe scară largă pentru sarcini de viziune computerizată și planificare a traseului. Învățarea prin consolidare (RL) este, de asemenea, utilizată pentru a antrena modele să ia decizii optime în situații de trafic complexe. Dezvoltarea IA este un factor cheie pentru implementarea sigură și eficientă a automobilelor autonome.
