Intel Labs utilise «Grand Theft Auto» pour former des voitures autonomes

De tous les jeux vidéo que vous montriez à quelqu'un dans l'éducateur, Grand Theft Auto peut ne pas être au sommet de cette liste. Toutefois, une équipe d’Intel Labs et de l’Université de Darmstadt en Allemagne a découvert que l’utilisation de jeux vidéo offrait un niveau de précision sans précédent pour l’identification d’objets.

L'équipe, qui a publié ses conclusions dans cet article, a constaté que le jeu fournissait une simulation précise de scénarios de conduite réels. Ces données peuvent être utilisées par des voitures autonomes dans le monde réel pour se déplacer et naviguer en toute sécurité.

Les voitures autonomes utilisent des données d'identification d'objet pour aider à «apprendre» à identifier des objets tels que les piétons, les lampadaires et les murs lors de la conduite dans la rue. Normalement, les constructeurs automobiles créent ces données à partir de vidéos enregistrées à partir du tableau de bord de la voiture. Ils passent en revue et identifient les objets manuellement, le système utilisant l'apprentissage automatique pour finalement construire une idée plus large de ce à quoi chaque objet ressemble.

En utilisant Grand Theft Auto Cependant, l'équipe a pu automatiser ce processus de manière beaucoup plus efficace. L'équipe pouvait enregistrer des vidéos similaires dans le jeu, mais était capable d'identifier plus rapidement des éléments représentant ces mêmes objets de la rue. Le monde virtuel photoréaliste signifie que les objets identifiés donnent au système les mêmes idées précises de ce à quoi vont ressembler les objets du monde réel.

L'ordinateur est capable d'identifier automatiquement les objets en quelques secondes, processus qui prend normalement près de deux heures par image avec une vidéo enregistrée. Voici le processus en action:

«Avec des environnements artificiels, nous pouvons facilement rassembler des données annotées avec précision à une plus grande échelle avec une quantité considérable de variations dans les réglages d'éclairage et de climat», a déclaré Alireza Shafaei, Ph.D. étudiant à l’Université de la Colombie-Britannique, a Examen de la technologie MIT.

Shafaei a publié ses recherches dans un article décrivant comment les jeux vidéo peuvent former les ordinateurs à la visualisation du monde. «Nous avons montré que ces données synthétiques sont presque aussi bonnes, voire parfois meilleures, que d’utiliser des données réelles pour la formation», a-t-il déclaré.

Les voitures autonomes utilisent une grande quantité de données, et des techniques comme celles-ci seront essentielles pour rester au fait des choses. AT & T a commencé à tester un nouveau réseau cellulaire 5G, conçu pour les voitures autonomes, capable de hiérarchiser les données critiques pour éviter les voitures sans conducteur souffrant de latence. Toutes ces données ont cependant un coût, car les chercheurs ont averti que les voitures pourraient être piratées. Les véhicules sans conducteur ouvrent de nouvelles possibilités pour les grands ensembles de données, mais la priorité est de savoir comment gérer tout cela.