Bienvenue sur le blog technologique de Sony Honda Mobility, où nos ingénieurs dévoilent les recherches et développements de pointe qui façonnent l’avenir de la mobilité intelligente. Notre mission est de redéfinir la mobilité, la transformant en une expérience vivante et connectée. Ce premier article vous emmène dans les coulisses d’AFEELA, le projet révolutionnaire de Sony Honda Mobility, mettant l’accent sur les innovations qui repoussent les limites de la perception dans la technologie de conduite autonome.
Transformer la Reconnaissance en Raisonnement Contextuel
L’Intelligent Drive d’AFEELA est bien plus qu’un simple système avancé d’aide à la conduite (ADAS); c’est un bond en avant dans la compréhension des relations complexes entre les objets. Notre AI interprète les interactions et leurs implications pour des décisions de conduite dans le monde réel. Cela est réalisé en intégrant des données provenant de divers capteurs, formant un système complet que nous désignons comme “Understanding AI”. Cette intelligence excelle non seulement à reconnaître les objets visibles mais aussi à raisonner sur leur importance dans le contexte.
Perception Améliorée avec le LiDAR basé sur SPAD
Équipé de 40 capteurs, l’ADAS d’AFEELA utilise une fusion de technologies comme des caméras, radars et LiDAR. L’inclusion du Diode Avalanche à Photon Unique (SPAD) de Sony dans le LiDAR améliore la précision, notamment dans les conditions moins favorables. Le LiDAR basé sur SPAD améliore considérablement la précision de l’AI de perception d’AFEELA en capturant des données de nuages de points 3D haute densité, un avantage évident dans les environnements de test avec des variables complexes.
De la Reconnaissance d’Objets à la Compréhension Contextuelle
En utilisant la topologie pour un aperçu structurel, l’AI d’AFEELA dépasse la reconnaissance basique. Elle comprend comment les objets se rapportent spatialement et logiquement, lui permettant d’interpréter des contextes environnementaux plus larges. L’utilisation de l’architecture Transformer avec des mécanismes d’« attention » avancés permet à l’AI de résoudre les connexions entre des éléments spatialement disparates, offrant une conscience situationnelle plus profonde et des capacités de prise de décision nuancées.
Surmonter les Défis avec Efficacité en Temps Réel
L’implémentation de modèles Transformer sophistiqués dans des scénarios automobiles en temps réel pose des défis, notamment en matière d’efficacité d’exécution. En collaborant avec Qualcomm, AFEELA a optimisé ces modèles, atteignant une efficacité remarquable multipliée par cinq, permettant ainsi des applications en temps réel sans compromis sur la performance.
Réaliser une AI Pratique Grâce à l’Intégration Multimodale
L’AI d’AFEELA prospère dans des environnements de conduite dynamiques en intégrant des inputs du LiDAR, des radars et des cartes SD, ce qui améliore l’intelligence adaptative dans des conditions variables. Cette synthèse multimodale est cruciale pour créer une “intelligence utilisable dans le monde réel” robuste et fiable en pratique.
Comme indiqué dans AFEELA, le travail pionnier d’AFEELA relie la recherche en AI de classe mondiale à l’ingénierie automobile tangible, élaborant une AI qui comprend véritablement le monde complexe qui l’entoure. Dans les prochains articles de blog, nous approfondirons nos avancées en matière d’efficacité de l’apprentissage AI, illustrant davantage l’évolution et l’impact de notre travail dans la technologie de mobilité.