0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Ученные используют GTA для «обучения» автомобилей автономной езде

Ученные используют GTA для «обучения» автомобилей автономной езде

Игра GTA научит автономные машины быть безопасными

Grand Theft Auto 5 (GTA 5)- сложная по своей структуре игра действительно имитирующая жизнь в большом городе с разветвленной сетью дорог и улиц. 99.999 процента людей, устанавливающих на свои компьютеры GTA используют ее для развлечения и лишь несколько человек сделали из нее практически полезный тренажер. А именно, они применили игру для обучения искусственного интеллекта для реального мира.

GTA очень интересная игра, в ней вы можете проживать жизнь своих персонажей так как вам заблагорассудится, естественно с поправкой на криминальное прошлое главных героев. Но по данным MIT Technology Review, несколько исследовательских групп используют открытый мир игры для обучения ИИ тому как лучше ориентироваться во время автономного вождения автомобилей.

Используя технику машинного обучения, ученные создали условия, при которых компьютеры, используемые в автономных автомобилях, могут самостоятельно обучаться правильному поведению на виртуальных дорогах. Похожий подход к обучению искусственного интеллекта используется и в реальном мире, но проблема заключается в том, что движение на настоящих дорогах слишком спокойное, чтобы компьютер смог быстрее обучиться экстремальным ситуациям. Плюс к этому, собирая информацию на настоящей дороге потребуется в сотни раз больше информации, а соответственно денег и времени, чем в том случае, когда ее сбор проходит в онлайн режиме.

Статья в тему:  Статистика продаж новых автомобилей в России за периоды Январь 2014 и Январь 2013 года

Декорации игры являются настолько реалистичными, что их спокойно можно использовать для получения данных, которые, будут такие же качественные, а иногда и лучше, чем при использовании реальных изображений. Поразмыслив над этим, команда исследователей из Intel Labs, Дармштадтский университет расположенный в Германии, начал воплощать идею в жизнь.

Исследователи разработали способ извлечения полезных данных из игры GTA, создав так называемый программный слой, который автоматически классифицирует и захватывает в свое поле зрения различные объекты в игре. Учитываются пешеходы, другие автомобили, велосипедисты и так далее. Каждому объекту присвоена своя степень опасности. Алгоритм предполагает обучение программы ИИ в зависимости от поведение виртуального объекта, что нужно сделать автомобилю: затормозить, сбросить скорость, сманеврировать, ускориться.

Итог вы можете посмотреть на видео. Ну а узнать насколько способ будет действенным в будущем сможет показать нам только время.

GTA V учит Искусственный Интеллект вождению

Несколько лет назад специалисты по ИИ-технологиям выяснили, что Grand Theft Auto V, блокбастер 2013 года, хороша не только в создании опасных ситуаций на улицах вымышленного города Лос-Сантос. Эта игра обладает реалистичной графикой и физическим движком, который отлично подходит для обучения беспилотных автомобилей. Обширные городские и сельские среды Grand Theft Auto V населены пешеходами, водителями и животными, которые динамически взаимодействуют с ИИ-агентами.

Обучение автономной автомобильной системы эффективно, когда наезд на пешехода в игре не приводит к травмам в реальной жизни и юридическим проблемам.

Не всё так хорошо, как могло показаться с первого взгляда

За последний год издатель Grand Theft Auto V, Take-Two Interactive закрыл несколько громких проектов. Некоторые ИИ-специалисты сообщают, что издатель поступает точно так же с научными исследованиями в своей игре.

Статья в тему:  За чем нужно следить в автомобиле, чтобы избежать крупных поломок в будущем

Самый громкий случай — закрытие совместного проекта с OpenAI, исследовательской группы Илона Маска, и DeepDrive. Эти компании хотели создать платформу, которая поможет обучать автономному вождению автомобили в Grand Theft Auto V. Сотрудничество позволило боту OpenAI, который получил название Universe, научиться водить автомобиль. Вскоре успехами исследователей заинтересовался и издатель. OpenAI в своём блоге, от 11 января 2017 года сообщила о том, что проект был остановлен, а код изъят из GitHub.

Мы решили снять наш проект после того, как получили письмо от издателя, — сообщил представитель OpenAI.

DeepDrive — это личный проект инженера Крейга Квитера, который присоединился к принадлежащей Uber автогруппе Otto в ноябре 2016 года. Теперь проекта не существует.

Задача DeepDrive — сделать работу над самодвижущимся ИИ доступнее, и опыт, который ему удалось получить — невероятен.

К сожалению, мы не можем использовать Grand Theft Auto V в своих проектах из-за юридических причин,сообщил он.

Автономная инженерная программа Принстона использовала Grand Theft Auto V в течение двух с половиной лет прежде, чем она была закрыта из-за недовольства Take-Two Interactive.

Теперь они занимаются разработкой собственного симулятора, который называется MaximusFurtum IV.

Rockstar Games, разработчик игры, не стал отвечать на вопросы, но ранее опубликовал информацию о своей политики в отношении однопользовательского моддинга.

Take-Two Interactive согласны на то, что они, как правило, не будут принимать юридических действий против сторонних проектов, использующих игры Rockstar. Они должны быть однопользовательскими, некоммерческими и уважать интеллектуальную собственность третьих лиц.

Недавно компания была недовольна группой Mashable, которые использовали игру для своего ИИ.

Мы приветствуем дискуссии об использовании нашей технологии для содействия дальнейшим академическим исследованиям. Но, очевидно, что корпорации не должны использовать код нашей игры в своих финансовых интересах и распространять его без получения разрешения издателя.

Для игровой индустрии тактика Take-Two Interactive не вызывает удивления. Агрессивное отношение издателя к использованию файлов игры хорошо известно. Печально известный инструмент для моддинга OpenIV был заброшен после того, как фанаты игры негативно отреагировали на него.

Статья в тему:  Топ-15 самых маленьких автомобилей в мире

Видеоигры — это популярный метод обучения ИИ-систем. Метод, известный как обучение с подкреплением, позволяет компьютеру научиться выполнять задачи методом проб и ошибок. Разработчик ИИ-систем устанавливает сигнал вознаграждения для конкретной задачи, такой, как пребывание на дороге. Компьютер, иногда называемый агентом, пытается получить вознаграждение. Иногда на это уходят миллионы проб и ошибок. Обучение с подкреплением отлично работают в играх, где ошибки, например, поломка автомобиля — не причиняют реального вреда.

Искусственный Интеллект может читать кадры графики игры, так, будто технология погружена в реальность. Для этого применяются методы глубокого обучения, такие, как сверточная нейронная сеть для распознавания изображений. И, покопавшись в коде игры, разработчики ИИ-технологии могут имитировать датчики, которые важны для реальных автономных автомобилей.

Пресса довольно сильно заинтересована в том, что Grand Theft Auto V используется для обучения автономных автомобилей. Однако в реальности, обучение при помощи игры не заходило слишком далеко. Давид Бакше, главный инженер автономного вождения в китайском автономном автомобильном стартапе NIO сообщил о том, что его команда не рассматривала серьёзно использование Grand Theft Auto V в качестве основы для обучения автомобилей.

Бакше уверен, что Take-Two Interactive должна быть проинформирована о том, что кто-то использует их игру в коммерческих или научных целях.

Например, компании Alphabet и Waymo создали собственную среду обучения ИИ-агентов, в которой воссозданы города Феникс, Остин и Маунтин-Вью. The Atlantic сообщает, что в распоряжении Waymo — 25 тысяч виртуальных беспилотных автомобилей, которые проходят 8 миллионов миль в день через три виртуальных города.

Take-Two Interactive не стал закрывать все научные проекты, связанные с Grand Theft Auto V. Штефан Рихтер, кандидат наук в Техническом университете Дармштадта в Германии, продолжает публиковать исследования, основанные на GTA V. Рихтер не стал отвечать на конкретные вопросы о взаимоотношениях его исследовательской группы с разработчиком Grand Theft Auto V.

Статья в тему:  Самые странные аэрообвесы болидов в мире автоспорта

Он отметил, что все данные, которые они публикуют, не нарушают политику Rockstar Games и нужны только в образовательных целях.

Харрисон Кинсли, независимый Python-разработчик, живущий в Техасе продолжает использовать Grand Theft Auto V для обучения собственной автономной системы, которую он создал специально для себя. Он считает, что Rockstar Games и Take-Two Interactive вмешиваются только тогда, когда кто-то изменяет код игры. Кинсли отметил, что он не изменяет код игры и его ИИ-разработка читает визуальную информацию игры, чтобы управлять ею автономно.

Разработка Кинсли научилась водить автомобилем всего за пять часов игрового времени. Чарльз, так зовут Искусственный Интеллект, беспорядочно катится по дороге, сбивает пешеходов и врезается в автомобили. Если бот теряет транспортное средство, то он просто крадёт другое.

Я бы не стал садиться с ним в машину, — сказал Кинсли.

Беспилотные автомобили учатся ездить в игре GTA V

Несмотря на победные реляции ряда автомобильных компаний о прогрессе в разработке беспилотников, на пути их широкого распространения существует масса препятствий. Одна из них — недостаточная интенсивность натурных испытаний, которые формируют алгоритмы поведения искусственного разума. Конечно, разработчики используют специальные симуляторы, но виртуальная среда не дает того богатства дорожных сюжетов, что мы видим в реальном мире. Есть, однако, одно исключение — гангстерская автомобильная игра Grand Theft Auto V, чей цифровой мир настолько изощрен и разнообразен, что позволяет обучать беспилотники даже эффективнее, чем на специальных полигонах и настоящих дорогах.

Как сообщает Bloomberg, немецкие ученые из Дармштадтского технического университета при поддержке компании Intel создали программу извлечения визуальной информации из Grand Theft Auto V и смогли с ее помощью ускорить испытания беспилотных автомобилей.

В GTA V можно не только тестировать искусственный интеллект круглосуточно без риска для чьего-либо здоровья, но и поместить его в ситуации, редко встречающиеся в реальной жизни. Создатели игры зашили в нее 262 типа различных транспортных средств и более 1000 пешеходов и животных с непредсказуемым поведением — они могут выскочить на дорогу и вести себя агрессивно. Боты-водители частенько выезжают на встречную полосу и совершают другие грубые правонарушения поодиночке и группами. Предусмотрено 14 типов разнообразных погодных условий, наложенных на ускоренную смену времени суток и освещенности. Плюс гигантское количество светофоров, перекрестков, разнообразные мосты, эстакады, тоннели, железнодорожные переезды, узкие горные серпантины, широкие хайвеи, бездорожье и многое другое. Все это позволяет создать робомобилю такой стресс, который на полигоне не смоделируешь.

Статья в тему:  Ожидаемая премьера Skoda Octavia RS на автосалоне во Франкфурте 2013

В общем, даже от скандальных компьютерных игр может быть польза, по крайней мере для разработчиков беспилотников. А вот насколько полезными и безопасными окажутся сами беспилотники, вопрос пока открытый.

  • На проходящем сейчас в Шанхае автосалоне фирма Chery представила концепткар Tiggo Coupe с функцией автономного вождения, задействовав которую водитель может запустить на экране приборной панели видеоигру и использовать руль в качестве джойстика.
  • О том, как и с помощью чего разрабатывают беспилотные автомобили в России, можно узнать из материала нашего эксперта.

Автопилот для машин учат водить с помощью Grand Theft Auto V

Grand Theft Auto V

Фанаты серии Grand Theft Auto отлично знают, что даже самые тщательные попытки соблюдения правил дорожного движения, как правило, оборачиваются неудачами. Но это нисколько не смущает разработчиков автопилотов для машин, которые планируют поставить на вооружение реального транспорта в ближайшем будущем.

Как стало известно Gamebomb.ru, сразу несколько исследовательских групп из различных университетов мира, включая Массачусетский технологический институт используют Grand Theft Auto V для обучения искусственного интеллекта, которому доверят управление транспортными средствами. В настоящий момент систему учат распознавать различные объекты окружающего мира, включая другие автомобили, пешеходов, велосипедистов, зданий и дорог — всего того, с чем должен быть знаком автопилот в реальном мире.

«Исследователи разработали слой программного обеспечения, который находится между игрой и компьютерным оборудованием. Это ПО автоматически классифицирует различные объекты на дорогах, представленных в игре. Это позволяет «скормить» информацию алгоритму программного обучения, позволяя распознавать машины, пешеходов и другие объекты как в игре, так и на реальных дорогах», — говорится в обзоре исследования сотрудников Дармштадтского технического университета.

По словам ученых информация, собранная в игре Rockstar Games «настолько же хорошо подходит для обучения машин, как и информация, собранная в реальном мире» — сообщает Gamebomb.ru. Судя по всему, ученые не собираются обучать автопилот маневрам, которые позволят быстро собрать за собой хвост из полицейских.

Статья в тему:  Опубликованы окончательные варианты автомобилей проекта «Кортеж»

Стоит отметить, что геймеры уже предсказывали, чем могут обернуться подобные эксперименты с обучением автопилота в игре. Однако ученые, судя по всему, не собираются учить машины на примере геймеров или неигровых персонажей.

Русские Блоги

GTA 5 такая ароматная! О нет, я использую глубокое обучение для автономного вождения

Выбрано из GitHub

Автор проекта: Икер Гарсия

Сердце машинного отчета

Участие: Racoon X

Используйте глубокое обучение как «плагин», эта статья научит вас использовать PyTorch для обучения модели автономного вождения в GTA 5.

Последнее поколение Grand Theft Auto GTA 5 — это такая игра, которая содержит в высшей степени либерализованный мир, управляемый историей, так что после запуска игры многие люди попробуют много нетрадиционных после прохождения уровня (или вообще не играют ) Как играть. Настройте физические параметры в игре, «Хороший парень», который соблюдает закон и даже учится парковаться боком в игре, чтобы помочь проверить свои водительские права .

Для разработчиков ИИ в GTA 5 есть огромный виртуальный мир, в котором мы можем водить. Так почему же его нельзя использовать для обучения автономному вождению? Во время пандемии COVID-19 время, которое мы уделяем играм, росло, что привело к появлению смелых идей.

Описание Проекта

Это проект с открытым исходным кодом, который использует глубокие нейронные сети и контролируемое обучение для реализации автономного вождения в Grand Theft Auto V. Проект написан на PyTorch и использует библиотеку расширений Nvidia Apex, которая поддерживает обучение и вывод со смешанной точностью, что примерно вдвое увеличивает скорость. После обучения стратегия вождения модели состоит в том, чтобы имитировать действия людей, играющих в GTA, и не будет соблюдать правила дорожного движения в игре. Например: Масло для пола проходит по улице и избегает других транспортных средств и пешеходов. После установки целевой точки в игре обученная модель может самостоятельно добраться до соответствующей целевой точки.

Статья в тему:  Безопасная семерка: 7 новых автомобилей получили максимальные рейтинги краш-тестов

Адрес проекта: https://github.com/ikergarcia1996/Self-Driving-Car-in-Video-Games

В проекте используются искусственно размеченные данные для обучения глубокой нейронной сети, то есть сначала записывают экраны в игре и операции с клавиатурой людей, играющих в игру, а затем используют набор данных для обучения модели нейронной сети.

Здесь следует отметить, что в этом проекте в качестве примера автономного вождения используется только GTA V. Теоретически ее можно использовать в любой видеоигре о вождении. На следующем рисунке показан эффект использования обученной модели для автоматического вождения.

Эта технология стабильнее, чем у плееров?

Общая структура

Большинство предыдущих моделей, которые пытались добиться автономного вождения в видеоиграх, включали глубокие сверточные нейронные сети (обычно Inception или Resnet). Эти модели принимают на вход одно изображение. Как бы вы отреагировали, когда увидели подобное изображение?

Вы можете подумать, что лучший вариант — затормозить, чтобы избежать синих и серых машин на картинке. Но что, если обе машины остановятся, чтобы позволить вам первым перейти дорогу? Что, если вы сейчас действительно двигаетесь задним ходом? Позволяет ли ваша текущая скорость и скорость других транспортных средств переходить дорогу без столкновения? Одно изображение не может предоставить достаточно информации для автономных транспортных средств. Нам нужно больше информации, поэтому этот проект использует в качестве входных данных серию изображений. Сделайте 5 последовательных изображений с интервалом 0,1 секунды.Этот метод предоставляет модели дополнительную информацию о себе, других транспортных средствах и окружающей среде.

T.E.D.D.1104 состоит из глубокой сверточной нейронной сети (Resnet), за которой следует рекуррентная нейронная сеть (LSTM). CNN использует указанные выше 5 последовательных изображений в качестве входных данных и генерирует для них соответствующие векторные представления. Затем эти представления будут переданы в RNN, которая сгенерирует уникальное векторное представление для всей входной последовательности. Наконец, указанная выше последовательность ввода соответствующих клавиш на клавиатуре компьютера выводится через полностью подключенную сеть. Общая структура показана на рисунке ниже.

Статья в тему:  Ожидаемая премьера Irmscher Opel Insignia на автосалоне во Франкфурте 2013

как пользоваться

Этот проект содержит все файлы, используемые для генерации обучающих данных, выполнения обучения модели и использования обученной модели для автоматического вождения в игре. Весь проект написан на Python 3. Автор тестировал только систему Windows 10. В конце концов, большинство людей играют в компьютерные игры под управлением операционной системы Win 10. Игры на Linux и Mac все еще остаются относительно нишевыми.

Зависимая среда

Зависимая среда, которую необходимо установить для запуска этого проекта, выглядит следующим образом:

Создать набор обучающих данных

Сначала установите для игры режим рабочего стола, установите разрешение 1600×900 и переместите окно игры в верхний левый угол рабочего стола, как показано на следующем рисунке:

Запустите следующий код и начните играть в игру:

Программа автоматически сделает снимок экрана и сгенерирует образцы для обучения. Эти файлы будут сохранены как «training_dataX.npz». При повторном запуске вышеуказанного кода не беспокойтесь о перезаписи исходного набора данных, программа автоматически определит, существует ли уже файл набора данных в каталоге. Используйте Q + E, чтобы прекратить сбор данных.

Модель обучения

Используйте следующий код для обучения модели:

Среди них —fp16 позволяет нам использовать обучение со смешанной точностью (требуется видеокарта для поддержки операций с плавающей запятой половинной точности, таких как: RTX 2000, RTX Titan, Titan V, Tesla V100 и т. Д.) С использованием библиотеки расширений Nvidia Apex. : https: // github .com / NVIDIA / apex. Для обучения модели требуется много видеопамяти.Автор проекта устанавливает размер пакета равным 15 и тренируется на RTX 2080.

Используйте следующий код, чтобы продолжить обучение с сохраненной контрольной точки:

Запустите модель

После завершения обучения вы можете увидеть, как ИИ «управляет». Запустите модель с помощью следующей команды:

Статья в тему:  В Швеции запущен первый в мире электрифицированный участок автомобильной дороги

Если графический процессор считывателя имеет тензорное ядро ​​(например, RTX 2000, RTX Titan, Titan V, Tesla V100 и т. Д.), Рекомендуется использовать —fp16, что может увеличить скорость вывода примерно в 2 раза и потреблять только половину видеопамяти.

Ощущения от машины в GTA 5 отличаются от таких игр, как Need for Speed. После изучения искусственного интеллекта все, кажется, обнадеживает.

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector