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Mehr Sicherheit beim autonomen Fahren durch Ampelerkennung
Die KI-basierte Innovation von Reply ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, Ampeln präzise zu erkennen und so die Verkehrssicherheit in städtischen Gebieten zu erhöhen.
Die Straßen für alle sicherer machen
Die Lösung bietet einen praktischen und effizienten Ansatz zur Verbesserung der autonomen Fahrzeugnavigation und wurde in Zusammenarbeit mit Intel entwickelt. Intel ist ein Branchenführer, der Innovationen in den Bereichen Hardware, Software und Servicetechnologien vorantreibt. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Cloud, bei Cloud-to-Edge und bei der Vernetzung aller IT-Geräte, die das Potenzial von Daten nutzen.
Die Lösung optimiert Intel-Prozessoren für das Training mit Machine Learning, indem sie eine innovative Methode einführt, die die Leistung von GPUs übertrifft. Sie integriert den Habana Gaudi AI Accelerator für ein effizientes, kostengünstiges KI-Training. Erweiterte maschinelle Lernfunktionen werden mit YOLOX für die Objekterkennung und PyTorch für Deep Learning implementiert. Die Skalierbarkeit lässt sich durch die Nutzung von AWS-Hosting gewährleisten. Diese Kombination sorgt für eine präzise Ampelerkennung in Echtzeit, die für die Sicherheit und Navigation autonomer Fahrzeuge im dynamischen Stadtverkehr unerlässlich ist.
Präzision und Zuverlässigkeit durch KI
Um Modelle für das autonome Fahren zu verfeinern, setzen wir auf die Open-Source-Plattform CARLA. Die Plattform ermöglicht nicht nur rigorose Modelltests, sondern sammelt auch wertvolle Daten, um die Modelle kontinuierlich zu verbessern. CARLA bietet viele Vorteile: Wir können unsere Modelle für das autonome Fahren testen, verfeinern und gleichzeitig wichtige Daten für die Weiterentwicklung sammeln. CARLA simuliert komplexe Fahrzeugsensoren wie GPS, LIDAR und Beschleunigungsmesser und bietet eine präzise Simulation verschiedener Fahrszenarien wie Nachtfahrten und unterschiedliche Wetterbedingungen. Mit diesem neuartigen Ansatz können wir unsere Algorithmen verfeinern und die Genauigkeit der Ampelerkennung verbessern.
Für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Simulationen von CARLA, ist ein umfangreiches Machine Learning-Training erforderlich. Traditionell waren Grafikprozessoren dafür die beste Lösung. Aufgrund der aktuellen GPU-Knappheit suchte Reply nach innovativen Alternativen und fand in Intel den idealen Partner. Intel, führend im Bereich Hardware und KI, entwickelte gemeinsam mit Reply eine leistungsstarke und skalierbare Plattform, die sich nahtlos in Cloud-Instanzen integrieren lässt. Die Lösung passt sich dynamisch an die schwankende Anzahl von Fahrzeugen in Spitzenzeiten an, während sie in ruhigeren Zeiten effizient Ressourcen spart - ganz im Sinne von Sustainable Computing.
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Hinter den Kulissen
Zuverlässige Ampelerkennung
Die Lösung setzt auf Machine Learning, um Ampeln präzise zu erkennen - eine wesentliche Komponente für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge.
Leistungsstarke Verarbeitung
Mit den Intel-Prozessoren und dem Habana Gaudi AI Accelerator bietet die Lösung eine leistungsstarke Datenverarbeitung zu einem erschwinglichen Preis.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Die Integration mit Amazon Web Services (AWS) gewährleistet die Skalierbarkeit und Anpassbarkeit an unterschiedliche Verkehrsszenarien. So sind autonome Fahrzeuge jederzeit einsatzbereit.
Effizientes Training
Durch den Einsatz des Habana Gaudi AI Accelerators bietet die Lösung ein effizientes KI-Training auf CPUs und ist damit eine kluge Wahl für Unternehmen, die ihre Ressourcen optimieren möchten.
Erkennung in Echtzeit
Die Lösung zeichnet sich durch eine schnelle und präzise Ampelerkennung in Echtzeit aus — eine wichtige Funktion für autonome Fahrzeuge, die sich durch die dynamischen Herausforderungen des Stadtverkehrs manövrieren müssen.
Wirtschaftlich
Für die ideale Balance zwischen Hochleistungscomputing und finanzieller Machbarkeit sorgt der effiziente Habana Gaudi AI Accelerator.
REPLY & AUTOMOTIVE
Erfahren Sie mehr über Reply und den Einsatz von AWS in der Automobilindustrie. Kooperationen spielen dabei ebenso eine Rolle wie die Verbesserung der Fahrzeugtechnologie.
Concept Reply ist ein auf die Erforschung, Entwicklung und Validierung innovativer Lösungen spezialisierter IoT-Softwareentwickler und unterstützt seine Kunden aus der Automobil-, Fertigungs- und Smart-Infrastructure-Industrie sowie anderen Branchen in allen Fragen rund um das Internet der Dinge (IoT) und Cloud Computing. Ziel ist es, End-to-End-Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette anzubieten: von der Definition einer IoT-Strategie über Testing und Qualitätssicherung bis hin zur Umsetzung einer konkreten Lösung.