Проект AirSim тренує автономні літальні апарати, не вимагаючи глибокого машинного навчання та досвіду програмування

Значок часу читання 3 хв. читати


Читачі допомагають підтримувати MSpoweruser. Ми можемо отримати комісію, якщо ви купуєте через наші посилання. Значок підказки

Прочитайте нашу сторінку розкриття інформації, щоб дізнатися, як ви можете допомогти MSPoweruser підтримувати редакційну команду Читати далі

Скріншоти моделювання Project AirSim
Реалістичне середовище в Project AirSim дозволить моделям AIR відчути мільйони польотів за секунди та навчитися реагувати на різні змінні фізичного світу, включаючи дощ, мокрий сніг, сніг, сильний вітер, високу температуру, похмурий день тощо.

Microsoft оголосила в понеділок, 18 липня, на міжнародному авіасалоні у Фарнборо про запуск Проект AirSim, платформа, яка забезпечує високоточне моделювання для створення, навчання та тестування автономних літаків. Він працює на Microsoft Azure і наразі доступний у обмеженій попередній версії.

«Автономні системи трансформують багато галузей промисловості та забезпечать багато повітряних сценаріїв, від доставки вантажів до останньої милі в містах із заторами до перевірки зруйнованих ліній електропередач на відстані 1,000 миль», — сказав Гурдіп Палл, корпоративний віце-президент Microsoft із бізнес-інкубацій у сфері технологій. & Дослідження. «Але спочатку ми повинні безпечно навчити ці системи в реалістичному віртуалізованому світі. Project AirSim — це критично важливий інструмент, який дозволяє нам поєднати світ бітів і світ атомів, і він демонструє силу індустріального метавсесвіту — віртуальних світів, де компанії створюватимуть, тестуватимуть і вдосконалюватимуть рішення, а потім перенесуть їх у реальний світ. .”

За словами Microsoft, реалістичне середовище в Project AirSim дозволить моделям AIR відчути мільйони польотів за секунди та навчитися реагувати на різні змінні фізичного світу, включаючи дощ, мокрий сніг, сніг, сильний вітер, високу температуру, похмурий день. , і більше. Крім того, він надає доступ до попередньо навчених будівельних блоків штучного інтелекту, які дозволять виявляти й уникати блокувань і виконувати посадки з точністю. Клієнти Project AirSim також можуть отримати доступ до різних місць, наприклад міст і загальних просторів, за допомогою даних із карт Bing та інших постачальників. Вони навіть можуть створювати детальні 3D-середовища, використовуючи ту саму інформацію.

«Project AirSim використовує потужність Azure, щоб генерувати величезні обсяги даних для навчання моделей штучного інтелекту тому, які саме дії виконувати на кожній фазі польоту, від зльоту до крейсерської посадки», — пише Джейк Сігел з Microsoft у публікації, оголошуючи про запуск. «Він також запропонує бібліотеки змодельованих 3D-середовищ, що представляють різноманітні міські та сільські ландшафти, а також набір складних попередньо навчених моделей штучного інтелекту, які допоможуть прискорити автономію в інспекції повітряної інфраструктури, доставці «останньої милі» та міській повітряній мобільності».

Важливо зазначити, що Project AirSim відрізняється від попереднього інструменту з відкритим кодом Microsoft AirSim яка виходить на пенсію. Це був надзвичайно зручний, але не дружній проект для багатьох через необхідні навички програмування та машинного навчання від клієнтів Advanced Aerial Mobility (AAM). Завдяки цьому Microsoft перетворила інструмент на наскрізну платформу, що означає, що досвід глибокого машинного навчання більше не потрібний, а тестування літаків на базі штучного інтелекту та навчання в симульованих 3D-середовищах стане набагато простішим для клієнтів AAM.

«Усі говорять про штучний інтелект, але дуже мало компаній здатні створювати його в масштабах», — сказав Баліндер Малхі, головний інженер Project AirSim. «Ми створили Project AirSim із ключовими можливостями, які, на нашу думку, допоможуть демократизувати та прискорити автономію в повітрі, а саме: здатність точно симулювати реальний світ, збирати й обробляти величезні обсяги даних і автономно кодувати без необхідності глибокого досвіду ШІ».

Дві компанії, які брали участь у програмі раннього доступу Project AirSim, уже використовують платформу. Базується в Північній Дакоті Аеротономія використовує його для навчання автономних літальних апаратів, які перевіряють критично важливу інфраструктуру, поки базується в Техасі Дзвін використовує його для покращення здатності своїх дронів самостійно приземлятися.