• úvod
  • témata
  • události
  • tržiště
  • diskuze
  • nástěnka
    • přihlásit
    registrace
    ztracené heslo?
    LAUNCHERElektromobily 🏞️ 🛣️ 🏎️ 🚗 🚐 🚙 🚌 🚒 🚛 🔌
    Vitejte v boardu Elektromobily!

    Prosim dodrzujme stejna rules*, jako napriklad v obdobnych subreddits na Redditu.

    1) Zadne vulgarity.
    2) Toto je SFW board.
    3) Bez ICE prosim, na to jsou na Nyxu vhodnejsi boardy.
    4) Toto neni vhodny board pro napr. vase culture wars proti EV.
    5) Board je urceny primarne pro majitele EV a zajemce o nakup EV. Omladina "az mi bude 18+" tez vitana, fandim vam. Chapu nutkani napsat nam, ze si to nikdy nekoupite, nebo jeste nekoupite, ale prosim vyuzijte jine boards. Uvazujte, jak by to tu vypadalo, kdyby nam sem tohle napsal kazdy z uzivatelu Nyxu.
    6) Idealne drzme diskuzi v pratelskem duchu.
    7) Mit nazor na CN automobilky, Elona Muska, temnou minulost nekterych DE a IT automobilek, Henryho Forda I atd, muzete. Ale prosim snazte se neprekrocit bod #6, nebo dokonce bod #1. Pro tyto ucely prosim vyhledejte boardy vhodne pro ostrou socialni nebo politickou kritiku.

    Diky za pochopeni 🤦‍♂️ Pozor, druhé varování může být za 7 dnů RO i hůře.

    Prejeme prijemnou zabavu 🚗🔋 a hlavne bezpecne kilometry za volantem / s autopilotem.

    * Work in progress
    rozbalit záhlaví
    DZODZO
    DZODZO --- ---
    2 odpovědi+2
    BOBASH: vyhoda 4D space rendrovaneho z kamier je, ze system si uvedomuje pohyb predmetov v case, takze aj ked nevie co je cerna kocka, tak vie ze je to nejaky pohybujuci sa objekt
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    1 odpověď±0
    KEB: Ano, ale pointa je v tom, že i člověk, kterej nikdy neviděl klokana, a běží mu do cesty klokan, je schopen vyhodnotit, že klokan je asi zvíře a že je lepší brzdit/vyhnout se.

    Neuronová síť může bejt naučená na bílý kočky a neumět řešit černou kočku...
    KEB
    KEB --- ---
    1 odpověď
    BOBASH: že by protože, je to moc jiný pohyb než cokoliv jiného. Např lidé se pohybují všichni zhruba stejně, ale asi nic jiného než klokan se jako klokan nehýbe :-D
    NJAL
    NJAL --- ---
    ±0
    BOBASH: Tak to sice jo, ale ta povidka neni primarne o tom pristavani, ale spise o chybach pristupu k uceni AI. Srovnavat dopravni problem ze scifi povidky ze 1960's s dopravnim problemem Prazana letos je trosku mimo misu.
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    -3
    NJAL: Když o tom tak přemejšlím, tak přistání na Marsu může bejt jednodušší než objet Václavák...
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    1 odpověď-3
    NJAL: Rozdíl je, že z hlediska náročnosti na řídící systém je přistání kosmický lodi na Marsu naprosto banální problém ve srovnání s tím, dojet v pátek v pět odpoledně z Míráku na Malostranský náměstí vyzvednout dítě ze školky a pak ho dovýzt do Braníku k babičce...
    NJAL
    NJAL --- ---
    2 odpovědi±0
    Pri tomto tematu se mi vybavila povidka "Ananke" od Stanislawa Lema.

    Na Mars, na kterém už jsou vybudovaná dvě střediska, má poprvé přistávat 100 000 tunová loď Ariel řízená počítačem. Bohužel ale počítač těsně před přistáním nahlásí srážku s meteorem a začne znovu startovat do vesmíru, což ale způsobí ztrátu rovnováhy rakety a dojde ke katastrofě. Pirx, který je zrovna tou dobou na Marsu a byl svědkem pádu rakety, je povolán do vyšetřovací komise.
    TEAPACK
    TEAPACK --- ---
    +3
    BOBASH: zajímavé =) asi nepoužívají stereokamery a pak mají problém umístit objekt do správné vzdálenosti, pokud ztratí kontakt se zemí (taky jsem ten problém pár měsíců řešil)

    BOBASH: ty si za těch 200k ale přece nekupuješ místo testovacího králíka, ale místo supervizora nad testovacím králíkem ;)
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    1 odpověď
    TEAPACK: Tak jasně, tomuhle účelu rozumím.

    Ale řekněme, že pokud bych za to dal 200 000 Kč, tak bych očekával, že to něco přinese mě, ne že za ty dvě kila můžu fungovat jako testovací králík... :)
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    2 odpovědi+1
    BTW třeba na tiskovce Volva nám říkali, že jejích systém pro vyhýbání se kolizím neumí klokany. Umí jiný zvířata, ale klokan jak skáče, tak je to z nějakýho důvodu problém, kterej zatím nedokázali vyřešit.
    TEAPACK
    TEAPACK --- ---
    1 odpověď+1
    BOBASH: no přece na sběr dat, aby se z toho mohly učit následující generace SW ;) a bez průběžného (byť omezeného) testování nemáš přehled o tom, na jaké úrovni už ten SW vlastně je =)
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    TEAPACK: Tak možná u neuronek už ne, možná ta ignorance byla jen u normálního Front Assistu.

    Nicméně pořád si dokážu představit milion způsobů, jak tohle může vést k něčemu, kdy tu neuronku něco "nachytá na švestkách".
    TEAPACK
    TEAPACK --- ---
    1 odpověď+2
    BOBASH: tyhle věci se neignorují, ale používají se právě ty heat mapy - pokud to detekuješ 50x a je to stále na stejném místě, tak to považujou za pevnou (nudnou) věc. Pokud se to během té doby, než přijedeš, neustále hýbe, tak předpokládáš, že ti to tam může skočit a v tu chvíli si ten shluk hlídáš a čím je nestabilnější, tím víc je "horký" =)
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    1 odpověď
    Jo a to jsme vůbec ještě nezačali řešit situace, kdy to nikoho nezabije, ale udělá to nějakou jinou pitomost, třeba že se to motá jako ožralý, jede to zbytečně pomalu nebo něco.

    Teď, s člověkem 100% ready řešit problém za volantem, je to relativně sranda. Ale když ten člověk 100% ready nebude, tak to bude průser.

    A dokud musí být za volantem 100% ready člověk, tak je otázka, k čemu celá ta věc je?
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    TEAPACK: Ale obecně si rozumíme. Dokud nebude nějaký gAI-based lev5 autonomy, tak se ta neuronovka bude muset učit metodou pokus-omyl. Což bude tím nebezpečnější, čím delší doba uplyne mezi dvěma omylama.
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    1 odpověď
    TEAPACK: Tak speciálně věci jako chodec jdoucí po krajnici budou zásadní problém, protože spousta z těch věcí (radar) je nepřesných a kvůli tomu musí nehybný věci do jistý míry ignorovat, jinak by to mohlo brzdit kvůli tomu, že je u silnice strom.
    TEAPACK
    TEAPACK --- ---
    2 odpovědi
    BOBASH: a nebo to musíš vybavit něčím, co pozná chodce i po tmě - například ultrazvuky, termokameru, lidar, nebo kamery s IR přísvitem, ale nic není 100%, protože vždy existuje nějaký scénář, na kterém to nefunguje, nebo má alespoň výrazně sníženou spolehlivost.
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    2 odpovědi+3
    TEAPACK: Jinými slovy, než se to naučí rozpoznat a vyhnout třeba neosvětlenýmu chodci v černých hadrech na krajnici, tak to bude nejdřív mít určitou spotřebu neosvětlených chodců v černých hadrech na krajnici...
    TEAPACK
    TEAPACK --- ---
    1 odpověď
    BOBASH: Tohle se nejlíp vyzkouší na vlastních neuronkách, když k tomu ještě dostáváš nalejvárnu od někoho, kdo je dělá. Já to měl dva roky na magisterskym a na konci už to byla taková magie, že jsem byl rád, že jsem z toho nemusel dělat zkoušku.

    tady je celkem pěkný video o tom, jak přidělali neuronovku na BD psíka a ta neuronovka ho real-time učí chodit na různých površích...
    AI teaches a robot how to learn to walk - Futurity
    https://www.futurity.org/robots-walking-artificial-intelligence-learning-2595822/

    Což nádherně ukazuje možnosti rychlé adaptace pomocí neuronovek, ale zároveň je to ukázka, že se nejdřív musí něco dít jinak (špatně) a neuronovka na to zareaguje (pokud to má dovoleno), což jsou přesně ty dvě věci, které v automotive nikdo nedovolí jinde, než na testovacím parkovišti, ale spíše to stejně budou jen syntetické testy v počítači ze záznamů, protože safety issues... =/
    BOBASH
    BOBASH --- ---
    -1
    CRAZY_IVAN: Opět, je to hezký, ale k tomu, aby se to dalo vypustit bez dozoru na silnici, tomu zbývají ještě roky práce.

    A do tý doby je to neužitečný a nebezpečný.
    CRAZY_IVAN
    CRAZY_IVAN --- ---
    2 odpovědi+1
    Nojo, ta tesla, bez radaru a lidaru je přece v prdeli a když nějakej objekt nerozpozná AI, tak o něm neví... Tohle se implementuje do fsd.

    Here's an example of a post in the middle of a narrow road. https://fn.lc/s/depthrender/?bev3d/frames.txt&p=0.75&i=288
    Before this Tesla would have to manually label this as part of the training set to ensure the car doesn't run into it

    The nets predict the location of static objects in the space around them via a dense grid of probabilities.

    The output is a 384x255x12 dense grid of probabilities. Each cube seems to be ~0.33 meters and currently outputs predictions ~100 meters in front of the vehicle.

    Kliknutím sem můžete změnit nastavení reklam