Probabil că mulți știu că Deepfake, media artificială, a devenit faimoasă atunci când a fost utilizată pentru crearea videoclipurilor virale pe internet folosindu-se de inteligența artificială de învățare profundă (AI) în generarea imaginilor foto-realiste false. Ok. O să spuneți și ce legătură are asta cu vehiculele autonome?
Inginerii de la Oxbotica, o firmă englezească de software, au dezvoltat și a implementat o tehnologie „deepfake” capabilă să genereze în câteva minute mii de imagini foto-realiste, ajutând vehiculele autonome prin generarea unui mare număr de variante, aproape infinit, ale situațiilor întâlnite în timpul deplasării, fără ca testarea reală a locului să fi avut vreodată loc.
Englezii consideră că tehnologia de pionierat va face vehiculele viitorului mai inteligente și mai sigure și va accelera foarte puternic cursa lor spre autonomie. Marele avantaj al algoritmilor complecși, tip deepfake, este că îi permite unui vehicul autonom să reproducă aceeași scenă în condiții meteorologice nefavorabile sau în condiții dificile, chiar dacă acesta nu a mai trecut vreodată pe acolo.
Tehnologia avansată poate inversa semnalizarea rutieră sau „schimbarea clasei”, unde un obiect (de exemplu, un arbore) este înlocuit cu altul (cum ar fi o clădire). Poate schimba iluminarea unei imagini, pentru expunerea unui anumit cadru la un moment diferit al zilei sau al sezonului anului, toate asigurând în același timp umbre sau reflexe exact așa cum ar fi în mod real. Apoi se folosește de aceste imagini sintetice să-și învețe software-ul, producând mii de experiențe și repetiții marcate cu acuratețe, generate exact așa cum se întâmplă în realitate, chiar și până la nivelul picăturilor de ploaie de pe lentile.
Datele sunt generate de un ciclu avansat de învățare alcătuit din două AI co-evolutive. Una încearcă să creeze imagini false tot mai convingătoare, în timp ce cealaltă încearcă să detecteze care dintre ele sunt reale și care au fost reproduse. Inginerii de la Oxbotica au conceput și un mecanism de feedback, care vede evoluția ambelor entități în timp, fiecare încercând să fie mai „isteață” decât cealaltă. În timp, mecanismul de detectare va ajunge în imposibilitatea să observe vreo diferență între cele două, ceea ce înseamnă că modulul AI deepfake este pregătit să genereze date pentru învățarea altor AI. Avantajul acestora nu este eliminarea experiențelor reale, ci mai degrabă dezvoltarea lor într-un mod care analizează situațiile arbitrar, dar mai rapid decât ființa umană.
Paul Newman, co-fondator și CTO la Oxbotica, a declarat: „Utilizarea deepfakes este o oportunitate incredibilă pentru noi să creștem viteza și eficiența deplasării unui vehicul autonom, în orice mediu. Este un punct central al viziunii noastre privind autonomia universală. Ce facem cu adevărat aici este instruirea AI-ului nostru pentru a produce un program pentru alte AI capabile să învețe. Este echivalentul de a oferi cuiva o lansetă de pescuit și nu un pește. Oferă oportunități remarcabile de analizare. (…) Utilizarea deepfakes ne permite să testăm nenumărate scenarii, care nu numai că ne vor permite să ne dimensionăm exponențial testele din lumea reală, dar va fi, de asemenea, mai sigură.”
Foto: Oxbotica
