Nas instalações que o CERN tem perto de Genebra, mesmo na fronteira entre a França e a Suíça, residem alguns dos as máquinas mais complexas e sofisticadas criado até agora por humanos. Seus aceleradores de partículas, incluindo o LHC, que é o maior do planeta, são complexos, mas os detectores que coletam informações de colisões são ainda mais complexos.
Do lado de fora pode parecer que uma vez que essas máquinas estão prontas para realizar os experimentos, o que resta é costurar e cantar, mas nada está mais longe da verdade. De fato, processar o enorme volume de informações gerado pelas colisões de partículas requer um esforço computacional titânico.
Felizmente, os cientistas do CERN criaram uma estratégia que provou funcionar perfeitamente. Na verdade, se não fosse por ela, eles não teriam encontrado o bóson de Higgs. De maneira muito ampla, o que eles fizeram foi desenvolver um modelo de aprendizado automático capaz de analisar dados muito rapidamente que os detectores lhes dão para identificar aqueles que são realmente valiosos.
Seu modelo de aprendizado de máquina é valioso para direção autônoma
A priori parece que inferir conhecimento das colisões entre partículas que ocorrem nos detetores do CERN nada tem a ver com condução autónoma, mas, na realidade, tem muito a ver com isso. E é que os cientistas desta organização perceberam que é possível usar um modelo de aprendizado automático muito semelhante ao que usam no campo da física de partículas para processar e conhecimento inferior em tempo real a partir das informações que coletam os sensores de um carro autônomo.
O objetivo é responder imediatamente às condições de mudança impostas pelo ambiente pelo qual o carro autônomo se move.
De acordo com os pesquisadores do CERN, a contribuição mais importante que sua tecnologia pode trazer nessa área é sua capacidade de refinar drasticamente a visão artificial. O que eles planejam é, nem mais nem menos, garantir que carros autônomos possam analisar as informações coletadas por seus sensores com muita rapidez e precisão para responder imediatamente às condições de mudança impostas pelo ambiente através do qual o veículo se move.
Os técnicos do CERN confiam tanto na sua tecnologia que estão a realizar um projeto de investigação em conjunto com a Zenseact que procura desenvolvê-la o suficiente para que possa ser integrada em futuros carros autónomos. Esta última empresa dedica-se precisamente a afinar as tecnologias necessárias a este tipo de veículos. No papel parece bom, embora não seja a única coisa que sabemos.
E é que o CERN confirmou que o hardware que está usando em seu projeto de pesquisa vinculado ao carro autônomo é essencialmente o mesmo que usa há muitos anos em suas pesquisas em física de partículas: chips FPGA (Matriz de portas programável em campo). Não entraremos em detalhes para não complicar muito este artigo, mas pelo menos nos interessa saber o que são. ics programáveis extremamente versátil.
Na época, os pesquisadores do CERN decidiram usá-los porque podiam executar algoritmos complexos de tomada de decisão em microssegundos, de modo que eram capazes de entregar seus resultados com latência mínima. Essas características no papel se encaixam como uma luva com o hardware de processamento exigido pelo carro autônomo, por isso é compreensível que eles tenham escolhido seguir esse caminho que conhecem tão bem. Vamos acompanhá-los muito de perto.
Imagem de capa: Zenseact
Mais informação: CERN
Nas instalações que o CERN tem perto de Genebra, mesmo na fronteira entre a França e a Suíça, residem alguns dos as máquinas mais complexas e sofisticadas criado até agora por humanos. Seus aceleradores de partículas, incluindo o LHC, que é o maior do planeta, são complexos, mas os detectores que coletam informações de colisões são ainda mais complexos.
Do lado de fora pode parecer que uma vez que essas máquinas estão prontas para realizar os experimentos, o que resta é costurar e cantar, mas nada está mais longe da verdade. De fato, processar o enorme volume de informações gerado pelas colisões de partículas requer um esforço computacional titânico.
Felizmente, os cientistas do CERN criaram uma estratégia que provou funcionar perfeitamente. Na verdade, se não fosse por ela, eles não teriam encontrado o bóson de Higgs. De maneira muito ampla, o que eles fizeram foi desenvolver um modelo de aprendizado automático capaz de analisar dados muito rapidamente que os detectores lhes dão para identificar aqueles que são realmente valiosos.
Seu modelo de aprendizado de máquina é valioso para direção autônoma
A priori parece que inferir conhecimento das colisões entre partículas que ocorrem nos detetores do CERN nada tem a ver com condução autónoma, mas, na realidade, tem muito a ver com isso. E é que os cientistas desta organização perceberam que é possível usar um modelo de aprendizado automático muito semelhante ao que usam no campo da física de partículas para processar e conhecimento inferior em tempo real a partir das informações que coletam os sensores de um carro autônomo.
O objetivo é responder imediatamente às condições de mudança impostas pelo ambiente pelo qual o carro autônomo se move.
De acordo com os pesquisadores do CERN, a contribuição mais importante que sua tecnologia pode trazer nessa área é sua capacidade de refinar drasticamente a visão artificial. O que eles planejam é, nem mais nem menos, garantir que carros autônomos possam analisar as informações coletadas por seus sensores com muita rapidez e precisão para responder imediatamente às condições de mudança impostas pelo ambiente através do qual o veículo se move.
Os técnicos do CERN confiam tanto na sua tecnologia que estão a realizar um projeto de investigação em conjunto com a Zenseact que procura desenvolvê-la o suficiente para que possa ser integrada em futuros carros autónomos. Esta última empresa dedica-se precisamente a afinar as tecnologias necessárias a este tipo de veículos. No papel parece bom, embora não seja a única coisa que sabemos.
E é que o CERN confirmou que o hardware que está usando em seu projeto de pesquisa vinculado ao carro autônomo é essencialmente o mesmo que usa há muitos anos em suas pesquisas em física de partículas: chips FPGA (Matriz de portas programável em campo). Não entraremos em detalhes para não complicar muito este artigo, mas pelo menos nos interessa saber o que são. ics programáveis extremamente versátil.
Na época, os pesquisadores do CERN decidiram usá-los porque podiam executar algoritmos complexos de tomada de decisão em microssegundos, de modo que eram capazes de entregar seus resultados com latência mínima. Essas características no papel se encaixam como uma luva com o hardware de processamento exigido pelo carro autônomo, por isso é compreensível que eles tenham escolhido seguir esse caminho que conhecem tão bem. Vamos acompanhá-los muito de perto.
Imagem de capa: Zenseact
Mais informação: CERN
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