Беспилотные автомобили обучают на игре GTA V

Обучение ИИ играючи.

Сотрудники Intel Labs совместно с Дармштадтским техническим университетом разработали программу для обучения беспилотных автомобилей, используя видеоигру GTA V.

GTA V используют для обучения беспилотных авто

Кадры из компьютерной игры Grand Theft Auto V и семантическая разметка для обучения нейросети машинного зрения

Мир игры достаточно реалистичен для поставленных целей и позволяет симулировать огромное количество дорожных ситуаций при разной погоде и в разное время суток. Для получения столь же подробных данных методом видеосъемки понадобилось бы потратить огромное количество времени и ресурсов, а игра предоставляет доступ к порой даже более полезным данным практически мгновенно.

Игровой мир позволяет автопилоту учиться распознавать другие автомобили, велосипедистов, пешеходов, препятствия и другие объекты в игре и использовать полученные данные в реальном мире.

Это вполне логичный подход. В современных играх графика достигла такого уровня реализма, что синтезированные изображения слабо отличаются от фотографий реального мира. В то же время игровой движок может сгенерировать бесконечное количество таких кадров — это сразу кардинально решает проблему сбора миллионов фотографий для тренировки и оценки нейросети. Хотя игровой движок использует конечное число текстур, но существует большое разнообразие сочетаний углов зрения, освещения, погоды и уровня детализации, что обеспечивает достаточное разнообразие набора данных.

 

Тестовая езда ИИ по дорогам GTA V

В этом году сразу две группы исследователей проверили на практике, можно ли использовать для обучения нейросетей машинного зрения сгенерированные кадры из компьютерных игр. Исследователям удалось доказать, что нейросеть после тренировки на синтетических изображениях демонстрирует схожий уровень ошибок, что и после тренировки на настоящих фотографиях.

Исследователи провели несколько экспериментов, чтобы оценить эффективность распознавания объектов нейросетью, которая обучалась на разных наборах данных. Практически во всех случаях нейросеть, обученная на синтетических данных, показывала лучший результат, чем нейросеть, обученная на настоящих фотографиях. Лучший результат она показывала даже при проверке на настоящих фотографиях.

 

Езда ИИ по дорогам виртуального города

 

Благодаря прогрессу в создании реалистичных компьютерных игр разработчики систем искусственного интеллекта получат в свое распоряжение отличную платформу для обучения систем машинного зрения. Эти системы будут применяться в беспилотном транспорте и роботах.

Подписывайтесь на Квибл в Viber и Telegram, чтобы быть в курсе самых интересных событий.