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MIT神作：利用深度學習讓交通擁堵成為歷史
發(fā)布時間：2024-08-11 10:08:44 瀏覽量：219次
交通阻塞問題一直困擾著我們，不僅讓人頭疼，還可能導致約會泡湯。據(jù)統(tǒng)計，每年美國司機因交通擁堵而額外花費3000億美元。
研究人員提出使用自動駕駛汽車來改善交通堵塞，盡管數(shù)量不多，但已大幅改善交通狀況。MIT的Lex Fridman團隊開發(fā)了一個模擬游戲，旨在加速未來的實現(xiàn)。
這款名為DeepTraffic的模擬游戲，模擬了典型的道路環(huán)境，玩家運用深度學習技術(shù)控制自己的汽車。不僅讓初學者接觸復雜技術(shù)概念，也推動專家們開發(fā)新技術(shù)。
即刻體驗神經(jīng)網(wǎng)絡交通游戲
設想你在洛杉磯擁擠的高速公路上開車，需要控制跟前車的距離、變道時機以及避免與其他車輛相撞。這就是路徑規(guī)劃。有了DeepTraffic，任何人都能設計并訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)這些功能。
上個月，在硅谷舉辦的GPU技術(shù)大會（GTC）上，F(xiàn)ridman分享了游戲基于強化學習的設計原則。通過神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行動作并獲得獎勵，實現(xiàn)AI。通過反復訓練和獎勵，神經(jīng)網(wǎng)絡最終掌握操作技巧。
游戲中，神經(jīng)網(wǎng)絡控制一輛紅色汽車穿梭在擁擠的高速公路上，旨在盡快抵達目的地。初學者可使用JavaScript在瀏覽器中控制參數(shù)和調(diào)整汽車行駛方向，高級玩家可以通過OpenAI Gym訓練網(wǎng)絡。
速度之爭：DeepTraffic帶你體驗深度學習速度之美。
DeepTraffic最初是為MIT學生開發(fā)的課程而設計。一經(jīng)向公眾開放，受到熱烈歡迎，至今已有12000人次提交模型。在游戲排行上，記錄了最快車速和神經(jīng)網(wǎng)絡速度最快選手。
游戲樂趣源自玩家間競爭，現(xiàn)實獎金更誘人。自動駕駛車輛需規(guī)劃安全路徑，這復雜過程需要AI。像DeepTraffic這類教育工具不僅培養(yǎng)AI開發(fā)人員，還有望催生改變汽車生態(tài)系統(tǒng)的解決方案。
想了解更多？可查看Fridman在GTC上的演講（包括PDF和MP4
點擊這里）。演講內(nèi)容包括路徑規(guī)劃層次、強化學習優(yōu)劣勢、DeepTraffic網(wǎng)絡訓練技術(shù)細節(jié)等。
相關(guān)鏈接
MIT深度學習自主駕駛課程
DeepTraffic游戲
Fridman GTC演講PDF和MP4
GTC車輛會議資料
作者：Danny Shapiro
Danny Shapiro，NVIDIA汽車高級總監(jiān)，專注汽車解決方案設計。畢業(yè)于普林斯頓大學電氣工程和計算機科學本科，加州大學伯克利分校哈斯商學院工商管理碩士。
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