Одна из задач, стоящих перед разработчиками автономного транспорта, научить робомобили предсказывать намерения других участников дорожного движения. Люди не всегда следуют правилам, и даже в этих случаях они часто ошибаются. По данным Национального управления безопасностью движения США, 94% серьезных аварий происходит по причине ошибок или рискованных решений водителей.

Вот почему стартап Cruise, дочернее предприятие General Motors, разработало инструмент Continuous Learning Machine, пишет VentureBeat. Благодаря технологии активного обучения он автоматически определяет ошибки, которые совершают модели, и в базу данных для тренировки машин Cruise попадают только те сценарии, в которых есть существенное отличие между предсказанием и реальностью. Это обеспечивает более концентрированный сбор данных и минимизацию слишком «легких» сценариев.

Continuous Learning Machine помечает данные автономно, используя модель «базовой истины». По сути, фреймворк предполагает, что человек или машина могут предпринять в будущем, и сравнивает это с тем, что они делают в действительности. Финальный этап — обучение новой модели, ее тестирование и испытание в дорожных условиях.

По словам разработчиков, инструмент позволяет делать чрезвычайно точные предсказания для ряда редких ситуаций, которые могут произойти в реальной жизни. В частности, развороты на 180 градусов, которые робомобили Cruise видят на улицах не так уж частно, или внезапные смены полосы, когда автомобиль пытается избежать снижения скорости.

В феврале власти Калифорнии выдали беспилотным автомобилям Cruise разрешение на проведение пилотных испытаний на дорогах штата. Если они пройдут успешно, компания сможет вывести на дороги сразу 2500 своих робомобилей.