August 30th, 2020

собака

Автопилот Tesla научился определять знаки ограничения скорости



Автопилот Tesla теперь может определять дорожные знаки, ограничивающие скорость и будет точнее соблюдать правила движения. Раньше автопилот полагался только на данные GPS и пользователи получали штрафы из-за превышения скорости.

Автомобили Tesla теперь могут автоматически определять ограничения скорости, которые указаны на дорожных знаках. Издание Electrek передает, что автопроизводитель настаивает на обновлении программного обеспечения, которое позволит программе Autopilot обнаруживать знаки ограничения скорости с помощью камер и компьютерного зрения. Инженеры отмечают, что теперь автопилот умеет правильно придерживаться скоростного лимита, а раньше он полагался на данные GPS.

Кроме того, Tesla добавила звуковой сигнал, когда светофор загорается зеленым. Если впереди водителя будет автомобиль, то звуковой сигнал прозвучит только после того, как машина тронется.

Как и в случае большинства обновлений Tesla, оно появится на всех автомобилях лишь через неделю. Инженеры отмечают, что это обновление приближает компанию к полностью автономному вождению — теперь автомобиль не будет полагаться на заранее предоставленные навигационными сервисами данные.

Компания Tesla представила новые радары, которые подают сигнал пользователю, если он оставил ребенка внутри машины. Устройство настолько точное, что способно следить за его дыханием и частотой сердечных сокращений. В автомобили Tesla встроят новую функцию, которая сможет гарантировать, что ни один ребенок не останется запертым внутри машины.

Автопроизводитель обратился в Федеральную комиссию по связи (FCC) за разрешением продавать на рынке интерактивные датчики движения малого радиуса действия, которые используют более высокий уровень мощности, чем это позволяют существующие правила. Согласно документации компании, устройство использует технологию миллиметровых волн для обнаружения движения внутри автомобиля и классификации находящихся в нем людей.

promo nemihail 10:00, yesterday 94
Buy for 20 tokens
Да-да, речь про помощника Навального, который сейчас находится в изгнании. (фото-скрин: Канал Навальный LIVE) Тут прям серия настоящих шедевров, вскрывающая правду про реальное отношение к нашей стране. Благодарить за такое нужно наших пранкеров Вована и Лексуса, Владимира Кузнецова и…
собака

Стартап Kneron создал процессор, обогнавший разработки Intel и Google



Американская компания Kneron анонсировала появление своего нового чипа KL 720 SoC, который ориентирован на работу систем искусственного интеллекта, обработку изображений, видео и звука. По словам представителей компании, процессор оказался в два раза энергоэффективнее, чем Movidius от Intel и в четыре раза мощнее, чем Coral Edge TPU от Google. Kneron пришла к таким выводам после тестирования KL 720 на модели MobileNetV2, сообщает TechCrunch.

Чип нового поколения обеспечивает 1,5 TOPS мощности при энергопотреблении не более 1,2 Вт. Система основана на двух ядрах Arm Cortex-M4 и способна обрабатывать изображения и видео 4K с разрешением 1080p в режиме реального времени. Более того, если большая часть современных процессоров требует использовать «пробуждающее слово» и подключение к сети для полноценной обработки естественного языка, то KL 720 способен содержать полный словарь на самом устройстве. В таком случае, пользователю нужен лишь сам гаджет для взаимодействия с ИИ, он сможет работать без доступа к сети.

Kneron предлагает устанавливать новые процессоры в системах безопасности нового поколения, а также в домашнюю и носимую электронику. Сценарии использования предполагают оснащение камер видеонаблюдения, Smart TV, AR-очков и гарнитур виртуальной реальности технологиями машинного обучения. Кроме того, KL 720 может быть интегрирован в инфраструктуру Интернета вещей и системы распознавания лиц.

Сейчас компания распространяет сетевые решения для устройств, основанных на чипах KL 520. Технология прошлого поколения позволяет клиентам Kneron создавать частные сети и соединять аппаратное обеспечение без необходимости перенаправлять данные в облако, а вся информация передается в зашифрованном виде благодаря защите на основе блокчейна.

Несколько месяцев назад Kneron завершила раунд финансирования на $40 млн, а в общей сложности стартап привлек уже $70 млн. Среди компаний, инвестировавших в него, — Qualcomm, Alibaba, Sequoia, Horizon Ventures, Microsoft, Applied Materials и еще ряд крупнейших IT-компаний.

собака

Решена проблема, мешавшая чипам в смартфонах стать мощнее в 1000 раз



Команда инженеров из Университетского колледжа Лондона (UCL) разработала новый подход к созданию нейронных сетей на основе мемристоров, работающих практически без ошибок. До сих пор считалось, что применение мемристоров и безошибочность вычислений при построении нейронных сетей несовместимы. Переход систем ИИ с транзисторной аппаратной базы на мемристоры увеличит энергоэффективность ИИ в 1000 раз, а это приведет к быстрому появлению мощных нейроморфных чипов практически везде — от смартфонов до промышленных систем.

Ученые давно выяснили, что система, в которой используются мемристоры для создания искусственных нейронных сетей, как минимум в 1000 раз более энергоэффективна, чем аппаратная платформа на основе транзисторов. Но перейти на нее не удавалось — она была сильнее подвержена ошибкам. Точность результатов системы на мемристорах значительно уступала точности такой же системы на транзисторах.

Команда из UCL придумала, как решить эту проблему и проведенное моделирование подтвердило, что оно верное, сообщает Tech Xplore. Решение оказалось удивительно простым. Ученые заставили мемристоры работать в нескольких подгруппах нейронных сетей и усреднила их вычисления. Таким образом, общая производительность незначительно снизилась, но количество ошибок сократилось практически до нуля.

Кроме того, ученые протестировали подход на нескольких типах мемристоров и обнаружили, что точность растет при использовании любой модели, независимо от материала или технологии изготовления.
Collapse )