SUBARU sẽ không có tai nạn giao thông gây tử vong vào năm 2030^*'' Để đạt được mục tiêu đầy tham vọng này, EyeSight thế hệ tiếp theo đang nỗ lực cải thiện hiệu suất nhận dạng của camera âm thanh nổi sử dụng AI và tăng cường các chức năng hỗ trợ lái xe như đã đề cập ở trên SUBARU ASURA Net, một AI nhận dạng hình ảnh hiện đang được keo nha cai truc tiep cho EyeSight thế hệ tiếp theo, nhằm mục đích có thể nhận dạng chính xác các vật thể ngay cả trong những tình huống mà trước đây khó nhận dạng

Ngoài ra, EyeSight hiện tại Mặc dù chưa biết EyeSight thế hệ tiếp theo sẽ được triển khai như thế nào nhưng hoạt động nghiên cứu và keo nha cai truc tiep đang được tiến hành, bao gồm cả việc thử nghiệm tính năng nhận dạng tuyến đường có tính đến hoạt động của chức năng giữ làn đường không chỉ trên đường cao tốc mà còn trên đường thông thường

Mục tiêu là loại bỏ tai nạn chết người khi lái xe SUBARU và không có tai nạn chết người liên quan đến người đi bộ, người đi xe đạp, vv do va chạm với xe SUBARU

Đường công cộng không đơn giản như đường cao tốc Khó nhận biết mép máng xối, lề đường, lan can… và việc giữ làn đường cũng khó khăn Nó đòi hỏi phải học và chú thích bằng cách thu thập lượng lớn dữ liệu

Vì có rất nhiều tình huống trên đường công cộng nên có một giới hạn về cách con người có thể thiết kế ``cách di chuyển trong tình huống này'' tùy thuộc vào từng tình huống Chúng tôi hiện đang khám phá tính khả thi của việc này, bao gồm các phương pháp tiếp cận khác bằng cách sử dụng AI và các ý tưởng khác

Là một phần của những nỗ lực này, trong 5 năm kể từ khi SUBARU Lab ra mắt, chúng tôi thực sự đã thay đổi hoàn toàn mô hình nhận dạng lộ trình AI và phương pháp gán câu trả lời đúng hai hoặc ba lần (được sản xuất nội bộ) ngay từ đầu Nói một cách đơn giản, nó giống như bắt đầu lại Khi nói đến keo nha cai truc tiep AI, điều quan trọng là phải xem xét “dạy cái gì” và “dạy nó như thế nào” Tuy nhiên, con người phải nghĩ đến “làm thế nào để dạy nó để tạo ra một mô hình có thể sử dụng thành công” và việc thiết kế nó là vô cùng khó khăn Một khi các quy tắc đã được thiết lập và bắt đầu thực hiện, chúng thường không dễ dàng thay đổi Bởi nó tốn rất nhiều thời gian và nhân lực Tuy nhiên, khi chúng tôi tiếp tục keo nha cai truc tiep, chúng tôi đã sửa đổi hoàn toàn phương pháp xác định câu trả lời đúng nhiều lần Kể từ đó, mọi thứ đã ổn định và chúng tôi thực hiện ít thay đổi lớn hơn, nhưng quan điểm “làm khi thấy cần thiết” của chúng tôi vẫn như cũ

Trong keo nha cai truc tiep AI, môi trường keo nha cai truc tiep như đám mây và tài nguyên điện toán là vô cùng quan trọng Khi tôi gia nhập công ty, môi trường cần thiết đã sẵn có và tôi rất ấn tượng bởi môi trường được chuẩn bị tốt như thế nào cho phép tôi tập trung vào keo nha cai truc tiep từ góc độ của một kỹ sư

Việc đó được sắp xếp từ năm 2021 đến năm 2022 Công việc trước đây của tôi là kỹ sư đám mây nên lĩnh vực đó cũng là chuyên môn của tôi Chúng tôi biết rằng Phòng thí nghiệm SUBARU sẽ keo nha cai truc tiep, vì vậy khi một kỹ sư AI mới gia nhập, chúng tôi muốn có một hệ thống cho phép họ bắt đầu keo nha cai truc tiep một cách suôn sẻ mà không mất nhiều thời gian chuẩn bị và tạo môi trường nhất có thể Chúng tôi đã tạo khả năng thực hiện việc học AI một cách tự động nhiều nhất có thể

Tôi cũng ngạc nhiên về mức độ cân nhắc của họ đối với việc sử dụng nền tảng đám mây và tại chỗ (hệ thống nội bộ)

Tôi vẫn sử dụng chúng tùy thuộc vào hiệu quả chi phí của chúng Chúng tôi luôn thận trọng trong việc đầu tư nguồn lực keo nha cai truc tiep Chuẩn bị những gì bạn cần trong khi vẫn lưu ý đến tính hiệu quả Tất nhiên, chúng tôi sẽ đầu tư vào những thứ đáng đầu tư Tuy nhiên, trong những năm gần đây, việc keo nha cai truc tiep AI giống như một cuộc cạnh tranh đầu tư nên cần có những quyết định bình tĩnh và nhanh chóng