Oxbotica ha desarrollado y desplegado una tecnología "deepfake" que es capaz de generar miles de imágenes fotorrealistas en minutos; ayudando a exponer sus vehículos autónomos a las variaciones casi infinitas de la misma situación en cualquier cantidad de condiciones climáticas diferentes, en cualquier momento, sin que se hayan realizado pruebas en el mundo real de una ubicación; el ciclo avanzado de enseñanza de IA permite que la autonomía se implemente de manera segura a escala en cualquier vehículo, en cualquier entorno; y la tecnología pionera es clave para acelerar la carrera hacia la autonomía
Deepfaking, que saltó a la fama por primera vez cuando se utilizó para crear videos virales de Internet, emplea inteligencia artificial (IA) de aprendizaje profundo para generar imágenes falsas fotorrealistas.
La firma de software AV cree que la tecnología pionera hará que los vehículos del mañana sean más inteligentes y seguros, e inmediatamente acelerará la carrera hacia la autonomía.
Los sofisticados algoritmos de deepfake permiten que la empresa de software de vehículos autónomos reproduzca la misma escena en condiciones climáticas adversas o adversas, y somete a sus vehículos a eventos raros.
La tecnología es tan avanzada que puede revertir la señalización vial o "cambio de clase", donde un objeto (por ejemplo, un árbol) se reemplaza por otro (por ejemplo, un edificio). Puede cambiar la iluminación de una imagen, para mostrar un cuadro en particular en un momento diferente del día o la estación del año, a la vez que garantiza que las sombras o los reflejos aparezcan exactamente como deberían. Luego usa estas imágenes sintéticas para enseñar su software, produciendo miles de experiencias y ensayos reales, etiquetados con precisión, que no son reales sino generados; incluso hasta la lluvia cae sobre las lentes.
Paul Newman, cofundador y director de tecnología de Oxbotica, dijo: “El uso de deepfakes es una oportunidad increíble para que aumentemos la velocidad y la eficiencia de brindar autonomía de manera segura a cualquier vehículo en cualquier entorno, un enfoque central de nuestra visión de Autonomía Universal. Lo que realmente estamos haciendo aquí es entrenar a nuestra IA para producir un programa de estudios para que otras IA puedan aprender. Es el equivalente a darle a alguien una caña de pescar en lugar de un pez. Ofrece notables oportunidades de escala.
"No hay sustituto para las pruebas en el mundo real, pero la industria de vehículos autónomos se ha preocupado por la cantidad de millas recorridas como sinónimo de seguridad. Y, sin embargo, no puede garantizar que el vehículo se enfrente a cualquier eventualidad, confía en el encuentro casual". .
“El uso de deepfakes nos permite probar innumerables escenarios, lo que no solo nos permitirá escalar exponencialmente nuestras pruebas del mundo real; también será más seguro ".
Los datos son generados por un ciclo de enseñanza avanzado compuesto por dos IA co-evolutivas, una intenta crear imágenes falsas cada vez más convincentes mientras que la otra intenta detectar cuáles son reales y cuáles se han reproducido. Los ingenieros de Oxbotica han diseñado un mecanismo de retroalimentación que ve que ambas entidades mejoran con el tiempo en un intento de burlar a su adversario. Con el tiempo, el mecanismo de detección será incapaz de detectar la diferencia, lo que significa que el módulo de inteligencia artificial profunda está listo para usarse para generar datos para enseñar otras IA.
El beneficio de esto no es eliminar las experiencias reales, sino aumentarlas de una manera que se escala arbitrariamente más rápido que el tiempo o el recurso humano. En cualquier momento, Oxbotica puede generar las experiencias de cualquier número de vehículos en cualquier cantidad de entornos, teniendo en cuenta las diferentes condiciones de iluminación o clima.
La tecnología permite que el software autónomo líder en el mundo de Oxbotica se implemente de manera segura a escala en cualquier vehículo, en cualquier parte del mundo, en cualquier condición climática y en cualquier momento del día.
Deepfaking, que saltó a la fama por primera vez cuando se utilizó para crear videos virales de Internet, emplea inteligencia artificial (IA) de aprendizaje profundo para generar imágenes falsas fotorrealistas.
La firma de software AV cree que la tecnología pionera hará que los vehículos del mañana sean más inteligentes y seguros, e inmediatamente acelerará la carrera hacia la autonomía.
Los sofisticados algoritmos de deepfake permiten que la empresa de software de vehículos autónomos reproduzca la misma escena en condiciones climáticas adversas o adversas, y somete a sus vehículos a eventos raros.
La tecnología es tan avanzada que puede revertir la señalización vial o "cambio de clase", donde un objeto (por ejemplo, un árbol) se reemplaza por otro (por ejemplo, un edificio). Puede cambiar la iluminación de una imagen, para mostrar un cuadro en particular en un momento diferente del día o la estación del año, a la vez que garantiza que las sombras o los reflejos aparezcan exactamente como deberían. Luego usa estas imágenes sintéticas para enseñar su software, produciendo miles de experiencias y ensayos reales, etiquetados con precisión, que no son reales sino generados; incluso hasta la lluvia cae sobre las lentes.
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| Oxbotica desarrolla la tecnología "deepfake" para impulsar la conducción autónoma |
Paul Newman, cofundador y director de tecnología de Oxbotica, dijo: “El uso de deepfakes es una oportunidad increíble para que aumentemos la velocidad y la eficiencia de brindar autonomía de manera segura a cualquier vehículo en cualquier entorno, un enfoque central de nuestra visión de Autonomía Universal. Lo que realmente estamos haciendo aquí es entrenar a nuestra IA para producir un programa de estudios para que otras IA puedan aprender. Es el equivalente a darle a alguien una caña de pescar en lugar de un pez. Ofrece notables oportunidades de escala.
"No hay sustituto para las pruebas en el mundo real, pero la industria de vehículos autónomos se ha preocupado por la cantidad de millas recorridas como sinónimo de seguridad. Y, sin embargo, no puede garantizar que el vehículo se enfrente a cualquier eventualidad, confía en el encuentro casual". .
“El uso de deepfakes nos permite probar innumerables escenarios, lo que no solo nos permitirá escalar exponencialmente nuestras pruebas del mundo real; también será más seguro ".
Los datos son generados por un ciclo de enseñanza avanzado compuesto por dos IA co-evolutivas, una intenta crear imágenes falsas cada vez más convincentes mientras que la otra intenta detectar cuáles son reales y cuáles se han reproducido. Los ingenieros de Oxbotica han diseñado un mecanismo de retroalimentación que ve que ambas entidades mejoran con el tiempo en un intento de burlar a su adversario. Con el tiempo, el mecanismo de detección será incapaz de detectar la diferencia, lo que significa que el módulo de inteligencia artificial profunda está listo para usarse para generar datos para enseñar otras IA.
El beneficio de esto no es eliminar las experiencias reales, sino aumentarlas de una manera que se escala arbitrariamente más rápido que el tiempo o el recurso humano. En cualquier momento, Oxbotica puede generar las experiencias de cualquier número de vehículos en cualquier cantidad de entornos, teniendo en cuenta las diferentes condiciones de iluminación o clima.
La tecnología permite que el software autónomo líder en el mundo de Oxbotica se implemente de manera segura a escala en cualquier vehículo, en cualquier parte del mundo, en cualquier condición climática y en cualquier momento del día.
Así,que Oxbotica ha desarrollado y desplegado una tecnología "deepfake" que es capaz de generar miles de imágenes fotorrealistas en minutos; ayudando a exponer sus vehículos autónomos a las variaciones casi infinitas de la misma situación en cualquier cantidad de condiciones climáticas diferentes, en cualquier momento, sin que se hayan realizado pruebas en el mundo real de una ubicación; el ciclo avanzado de enseñanza de IA permite que la autonomía se implemente de manera segura a escala en cualquier vehículo, en cualquier entorno; y la tecnología pionera es clave para acelerar la carrera hacia la autonomía
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