Avtošola za samovozeča vozila
Podjetje Waymo, v lasti korporacije Alphabet (Google), je javnosti razkrilo, kako s pomočjo realističnih računalniških simulacij učijo samovozeča vozila boljše vožnje v realnem svetu. Waymo je razvil svoj lasten simulator z imenom Carcraft, v katerem skoraj 25.000 navideznih samovozečih vozil opravlja samostojne vožnje v navideznem svetu, ki je sestavljen iz računalniških modelov, video posnetkov in meritev opravljenih v realnem svetu - v mestih Austin, Phoenix in domačem Mountain Viewu.
Za izdelavo virtualnega sveta je Waymo uporabil posnetke in meritve, ki so jih opravila posebna vozila, podobno opremljena za snemanje okolice, kot jih uporablja Google za svoj StreetView. Rezultat je zelo natančna upodobitev resničnega okolja, kjer so tudi razdalje in dimenzije skoraj identične dejanskim.
V simuliranem svetu se nato krmilni računalniki samovozečih vozil, kjer so v veliki meri uporabljeni algoritmi za strojno učenje, dobesedno učijo boljše vožnje, zlasti pravilnih reakcij v nepredvidenih okoliščinah. Waymo lahko namreč simulira različne scenarije, ki se utegnejo zgoditi v resničnem svetu, kot so vožnja drugih vozil skozi rdečo luč, nenadno prehitevanje motorista v gneči vozil ali pa obnašanje v primeru utripajočih rumenih luči na semaforju.
Simulator ob tem sproti spreminja parametre, kot so število vozil, njihova hitrost, pešci, kolesarji in različne druge ovire. Navidezna testna vozila nato opravijo na tisoče voženj in v primeru napake popravijo algoritem za vožnjo. Waymo navaja, da flota navideznih vozil vsak dan prevozi skoraj 8 milijonov navideznih milj, vse s ciljem, da bi izboljšali kakovost krmilnikov za samovozeča vozila. Krmilni računalniki pa nova spoznanja nato delijo z ostankom flote vozil.
Na ta način je Waymo dosegel, da lahko izboljšujejo kakovost algoritmov za samovozeča vozila, ne da bi ta morala celoten postopek učenja opraviti na resničnih cestah. Pravzaprav lahko na ta način simulirajo situacije, ki se redko dogajajo v resničnem okolju. Del programa je tudi to, da vozila dopolnjena z izkušnjami iz simuliranega sveta, naučeno nato preverijo na resničnih cestah.
