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El proyecto AirSim entrena aviones autónomos sin necesidad de aprendizaje automático profundo ni experiencia en codificación

El proyecto AirSim entrena aviones autónomos sin necesidad de aprendizaje automático profundo ni experiencia en codificación

Los entornos realistas del Proyecto AirSim permitirán a los modelos AIR experimentar millones de vuelos en segundos y aprender a reaccionar ante diferentes variables del mundo físico, incluida la lluvia, el aguanieve, la nieve, los vientos fuertes, las altas temperaturas, un día nublado y más.

Microsoft anunció el lunes 18 de julio en el Salón Aeronáutico Internacional de Farnborough el lanzamiento de Proyecto AirSim, una plataforma que proporciona simulación de alta fidelidad para ayudar a construir, entrenar y probar aviones autónomos. Se ejecuta en Microsoft Azure y actualmente está disponible en una versión preliminar limitada.

“Los sistemas autónomos transformarán muchas industrias y permitirán muchos escenarios aéreos, desde la entrega de mercancías en la última milla en ciudades congestionadas hasta la inspección de líneas eléctricas caídas a 1.000 millas de distancia”, dijo Gurdeep Pall, vicepresidente corporativo de Incubaciones de Negocios en Tecnología de Microsoft. & Investigación. “Pero primero debemos entrenar de forma segura estos sistemas en un mundo virtualizado y realista. Project AirSim es una herramienta fundamental que nos permite unir el mundo de los bits y el mundo de los átomos, y muestra el poder del metaverso industrial: los mundos virtuales donde las empresas construirán, probarán y perfeccionarán soluciones para luego llevarlas al mundo real. .”

Según Microsoft, los entornos realistas del Proyecto AirSim permitirán a los modelos AIR experimentar millones de vuelos en segundos y aprender a reaccionar ante diferentes variables del mundo físico, como lluvia, aguanieve, nieve, vientos fuertes, altas temperaturas y un día nublado. , y más. Además, proporciona acceso a bloques de construcción de IA previamente entrenados que permitirán detectar y evitar bloqueos y realizar aterrizajes con precisión. Los clientes de Project AirSim también pueden acceder a diferentes ubicaciones como ciudades y espacios genéricos a través de datos de Bing Maps y otros proveedores. Incluso pueden crear entornos 3D detallados utilizando esas mismas piezas de información.

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“El Proyecto AirSim utiliza el poder de Azure para generar cantidades masivas de datos para entrenar modelos de IA sobre exactamente qué acciones tomar en cada fase del vuelo, desde el despegue hasta el crucero y el aterrizaje”, escribe Jake Siegel de Microsoft en una publicación anunciando el lanzamiento. “También ofrecerá bibliotecas de entornos 3D simulados que representan diversos paisajes urbanos y rurales, así como un conjunto de sofisticados modelos de IA previamente entrenados para ayudar a acelerar la autonomía en la inspección de infraestructura aérea, entregas de última milla y movilidad aérea urbana”.

Es importante tener en cuenta que Project AirSim es diferente de la anterior herramienta de código abierto de Microsoft, AirSim, que está siendo retirada. Fue un proyecto extremadamente útil, pero no amigable para muchos debido a las habilidades de codificación y aprendizaje automático requeridas por parte de los clientes de Advanced Aerial Mobility (AAM). Con esto, Microsoft convirtió la herramienta en una plataforma de extremo a extremo, lo que significa que ya no se necesita una experiencia profunda en aprendizaje automático, y las pruebas y el entrenamiento de aeronaves impulsadas por IA en entornos 3D simulados serán mucho más fáciles para los clientes de AAM.

“Todo el mundo habla de IA, pero muy pocas empresas son capaces de desarrollarla a escala”, afirmó Balinder Malhi, líder de ingeniería del Proyecto AirSim. “Creamos el Proyecto AirSim con las capacidades clave que creemos que ayudarán a democratizar y acelerar la autonomía aérea, es decir, la capacidad de simular con precisión el mundo real, capturar y procesar cantidades masivas de datos y codificar la autonomía sin la necesidad de una gran experiencia en IA”.

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Dos empresas que participaron en el programa de acceso temprano del Proyecto AirSim ya están utilizando la plataforma. Con sede en Dakota del Norte Airtonomía lo utiliza para entrenar vehículos aéreos autónomos que inspeccionan infraestructura crítica, mientras que con sede en Texas Campana lo utiliza para mejorar la capacidad de sus drones para aterrizar de forma autónoma.