تقنية Helm.ai تستخدم التعليم العميق لثورة برمجيات القيادة الذاتية

تقنية Helm.ai، وهي شركة رائدة في توفير برمجيات الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية وتطبيقات الروبوتات، قامت بإدخال تقنية التعليم العميق المبتكرة لتعزيز مجموعة برمجياتها بالذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية على المستوى العالي لأنظمة ADAS L2/L3 و L4 للقيادة الذاتية. وقد قامت الشركة بتطوير نماذج أساسية للشبكة العصبية العميقة (DNN) للتنبؤ بالسلوك واتخاذ القرار، مما يمكن السيارات ذاتية القيادة من التنبؤ بشكل دقيق بسلوك المركبات والمشاة في سيناريوهات حضرية معقدة.

من خلال استغلال نظامهم المصدق للتصنيف الدلالي بالمشاهدة الكاملة ونظام الكشف ثلاثي الأبعاد، قامت Helm.ai بتدريب النماذج DNN للتنبؤ بالمسار الذي قد تتخذه المركبة ذاتية القيادة، وهو عنصر حاسم في عملية اتخاذ القرار للسيارات ذاتية القيادة. تقنية التعليم العميق المبتكرة التي تستخدمها Helm.ai تمكن من إمكانية التنبؤ الواسعة بطريقة قابلة للتوسيع.

المميز في نهج Helm.ai هو استخدام بيانات القيادة الحقيقية لتدريب تقنيتهم. يقوم النظام المستقر بشكل زمني وذو دقة عالية بالتصوير بالغة تعقيد مرافق السيارات والمشاة والبيئة المحيطة بالقيادة. يتيح هذا التعلم المباشر من بيانات العالم الحقيقي للنماذج DNN التعرف تلقائيًا على جوانب حاسمة من القيادة الحضرية.

قدرات التنبؤ بالنية وتخطيط المسار التي توفرها النماذج الأساسية لشركة Helm.ai تقوم بجمع الإدخال من الصور المرصودة وتوليد سلاسل الفيديو المتنبأة، مما يوفر أكثر النتائج المحتملة للأحداث المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، توفر النماذج مسارًا متوقعًا للمركبة الذاتية، مضمنة التخطيط لإجراء آمن ومثلى.

على عكس النهج التقليدي الذي يعتمد على محاكيات مبنية على الفيزياء وقواعد يدوية، فإن النهج التعليمي العميق لشركة Helm.ai يسمح بالتعلم غير المشروف من بيانات القيادة الحقيقية، مما يتجنب القيود التي تفرضها البيئات المحاكاة. يمكن تطبيق نهج الذكاء الاصطناعي القابل للتوسيع الذي تقوم به الشركة ليس فقط على السيارات ذاتية القيادة ولكن أيضًا على مجموعات متنوعة من مجالات الروبوت.

تم تصميم نهج Helm.ai الموجه من قبل الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية للتوسع بشكل سلس، من برامج الإنتاج الضخمة لنظم ADAS L2/L3 إلى نشرات L4 على نطاق واسع. تعتمد منصة البرمجيات على أنواع مختلفة من الأجهزة وتعطي الأولوية للإدراك بناءً على الرؤية مع دمج الاستشعار عند الضرورة.

مع جولة التمويل الأخيرة من السلسلة C، نجحت Helm.ai في تأمين 55 مليون دولار من الاستثمارات من قبل شركات رائدة مثل Freeman Group وشركاء ACVC وهوندا موتور. وهذا يرفع إجمالي المبلغ الذي جمعته الشركة إلى 102 مليون دولار، مما يؤكد قيمة وإمكانية برمجيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة للمركبات الذاتية القيادة.

التزام Helm.ai بتطوير برمجيات تنبؤ النية وتخطيط المسار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي القادرة على الوصول إلى نتائج تجارية تمثل قفزة كبيرة في مجال القيادة الذاتية. عن طريق ثورة أنظمة الإدراك واستخدام تقنية التعليم العميق، يقومون بفتح الطريق لمركبات القيادة الذاتية الأكثر أمانًا وكفاءة على الطرق.

**أسئلة وأجوبة حول Helm.ai**

1. ما هو Helm.ai؟
– Helm.ai هي شركة رائدة في توفير برمجيات الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية وتطبيقات الروبوتات.

2. ما هي التقنية التي قدمتها Helm.ai لتعزيز مجموعة برمجياتها؟
– قامت Helm.ai بإدخال تقنية التعليم العميق المبتكرة لتعزيز مجموعة برمجياتها بالذكاء الاصطناعي.

3. ما هي استخدامات النماذج الأساسية للشبكة العصبية العميقة (DNN) التي طورتها Helm.ai؟
– يتم استخدام النماذج الأساسية لشبكة العصبية العميقة (DNN) التي وضعتها Helm.ai للتنبؤ بالسلوك واتخاذ القرارات في القيادة الذاتية.

4. كيف يقوم Helm.ai بتدريب نماذج شبكة العصبية العميقة (DNN)؟
– تقوم Helm.ai بتدريب نماذج شبكة العصبية العميقة (DNN) باستخدام بيانات القيادة الحقيقية لتمكين إمكانية التنبؤ الواسعة.

5. ما الذي يميز نهج Helm.ai في تدريب تقنيته عن الأساليب التقليدية؟
– يتضمن النهج الفريد لشركة Helm.ai تدريب تقنيته باستخدام بيانات القيادة الحقيقية بدلاً من الاعتماد على محاكيات أو قواعد يدوية.

6. ما هي القدرات التي توفرها النماذج الأساسية لشركة Helm.ai؟
– توفر النماذج الأساسية لشركة Helm.ai قدرات تنبؤ النية وتخطيط المسار، مما يسمح بالتخطيط لإجراءات آمنة ومثلى.

7. ما هي الفروقات بين نهج Helm.ai الرائج للقيادة الذاتية والأساليب التقليدية؟
– يتجنب النهج الرائج لشركة Helm.ai القيود التي تفرضها البيئات المحاكاة من خلال استخدام التعلم غير المشروف من بيانات القيادة الحقيقية.

8. ما هو وضع التمويل لدى Helm.ai؟
– نجحت Helm.ai مؤخرًا في تأمين 55 مليون دولار في استثمارات من خلال جولة تمويل سلسلة C، مما رفع الإجمالي المجمع إلى 102 مليون دولار.

المصطلحات الرئيسية:
– نظم مساعدة السائق المتقدمة (ADAS).
– L2/L3: المستوى 2 والمستوى 3 من الاستقلالية.
– L4: المستوى 4 من الاستقلالية.

روابط ذات صلة:
– موقع Helm.ai الرسمي

The source of the article is from the blog mivalle.net.ar