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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 aut√≥nomos transformar√°n muchas industrias y permitir√°n muchos escenarios a√©reos, desde la entrega de mercanc√≠as en la √ļltima milla en ciudades congestionadas hasta la inspecci√≥n de l√≠neas el√©ctricas ca√≠das a 1.000 millas de distancia”, dijo Gurdeep Pall, vicepresidente corporativo de Incubaciones de Negocios en Tecnolog√≠a de Microsoft. & Investigaci√≥n. ‚ÄúPero 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 √°tomos, y muestra el poder del metaverso industrial: los mundos virtuales donde las empresas construir√°n, probar√°n y perfeccionar√°n soluciones para luego llevarlas al mundo real. .‚ÄĚ

Seg√ļn Microsoft, los entornos realistas del Proyecto AirSim permitir√°n a los modelos AIR experimentar millones de vuelos en segundos y aprender a reaccionar ante diferentes variables del mundo f√≠sico, como lluvia, aguanieve, nieve, vientos fuertes, altas temperaturas y un d√≠a nublado. , y m√°s. Adem√°s, proporciona acceso a bloques de construcci√≥n de IA previamente entrenados que permitir√°n detectar y evitar bloqueos y realizar aterrizajes con precisi√≥n. Los clientes de Project AirSim tambi√©n pueden acceder a diferentes ubicaciones como ciudades y espacios gen√©ricos a trav√©s de datos de Bing Maps y otros proveedores. Incluso pueden crear entornos 3D detallados utilizando esas mismas piezas de informaci√≥n.

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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 qu√© acciones tomar en cada fase del vuelo, desde el despegue hasta el crucero y el aterrizaje”, escribe Jake Siegel de Microsoft en una publicaci√≥n anunciando el lanzamiento. “Tambi√©n ofrecer√° bibliotecas de entornos 3D simulados que representan diversos paisajes urbanos y rurales, as√≠ como un conjunto de sofisticados modelos de IA previamente entrenados para ayudar a acelerar la autonom√≠a en la inspecci√≥n de infraestructura a√©rea, entregas de √ļltima milla y movilidad a√©rea urbana”.

Es importante tener en cuenta que Project AirSim es diferente de la anterior herramienta de c√≥digo abierto de Microsoft, AirSim, que est√° siendo retirada. Fue un proyecto extremadamente √ļtil, pero no amigable para muchos debido a las habilidades de codificaci√≥n y aprendizaje autom√°tico requeridas por parte de los clientes de Advanced Aerial Mobility (AAM). Con esto, Microsoft convirti√≥ la herramienta en una plataforma de extremo a extremo, lo que significa que ya no se necesita una experiencia profunda en aprendizaje autom√°tico, y las pruebas y el entrenamiento de aeronaves impulsadas por IA en entornos 3D simulados ser√°n mucho m√°s f√°ciles para los clientes de AAM.

“Todo el mundo habla de IA, pero muy pocas empresas son capaces de desarrollarla a escala”, afirm√≥ Balinder Malhi, l√≠der de ingenier√≠a del Proyecto AirSim. “Creamos el Proyecto AirSim con las capacidades clave que creemos que ayudar√°n a democratizar y acelerar la autonom√≠a a√©rea, es decir, la capacidad de simular con precisi√≥n el mundo real, capturar y procesar cantidades masivas de datos y codificar la autonom√≠a 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.