وسيبني مشروع 'التصوير الاصطناعي' الخاص بآلية الرؤية الآلية في البيئات القصوى (SIMVEE) على إمكانات التعلم المستمر وتجنب حوادث الاصطدام والتخطيط للمسار المدرسي الخاص بـ COLREG. سيستخدم المشروع محاكي BMT's REMBRANDT لتدريب و التحقق من صحة خوارزميات رؤية ASV Global لاكتشاف وتصنيف الأشياء في البحر.
سيكون الناتج الرئيسي للمشروع هو تحسين الوعي الظرفي لكل من الاستقلالية على متن السفينة والمشرف البشري البعيد. إن الجمع الفريد بين بيانات العالم الحقيقي والمحاكي لتدريب خوارزميات التعلم العميق سيحسن موثوقية النظام القائم الذي يعمل على توسيع نطاق العمليات الآمنة في بيئات معقدة مع مجموعة واسعة من الكائنات لاكتشافها وتصنيفها وتجنبها.
ريتشارد دالتري ، مدير البحث والتطوير في شركة ASV Global: 'سيوفر هذا العمل خطوة مهمة في قدرة نظام ASV Global للتحكم والمراقبة المستقل في ASV. نستخدم اليوم مشرفًا إنسانيًا بعيدًا و AIS لتصنيف الأشياء وضمان عمليات آمنة. إن إضافة رؤية الماكينة التي تكشف وتصنف الكائنات تمتد إلى نظام الملاحة المستقل المتوافق مع COLREG ، مما يسمح بالعمليات ذات النطاق الترددي المحدود مع تقليل عبء عمل المشرف. ”
Phil Thompson ، المدير الإداري في BMT comments:“ نحن سعداء بالشراكة مع ASV على هذا المشروع. سيلعب هذا البحث دورًا محوريًا في المساعدة على تسريع تبني الأنظمة غير المأهولة على نطاق أوسع وزيادة الثقة في جدواها من قبل البحارة حول العالم '.
الاستفادة من البيانات التي تم جمعها من قبل BMT's REMBRANDT محاكاة مناورة السفن بالإضافة إلى بيانات كاميرا الواقع سيسمح للفريق بتدريب نظام الحكم الذاتي بكميات كبيرة من البيانات. توفر هذه الطريقة حلا فعالا من حيث التكلفة لتوليد البيانات وتسريع عملية التعلم الآلي. ولن يسمح المشروع فقط بتشغيل ASVs بنفس الطريقة التي تعمل بها السفن التقليدية المأهولة في البحر ، ولكنه سيفتح أيضًا حالات الاستخدام والتطبيقات الجديدة مع الاستخدام الإضافي لنظام معلومات البحث والإنقاذ التابع لـ BMT (SARIS).
0 تعليق على موضوع : منحت BMT و ASV Global التمويل لتعزيز الملاحة المستقلة الآمنة في البحر باستخدام تقنيات التعلم العميق
الأبتساماتأخفاء الأبتسامات