La conduite autonome : un défi de sécurité et de compréhension
La sécurité s’impose comme le principal défi dans le domaine de la conduite autonome. Selon le professeur de l’Université de Berkeley et expert en intelligence artificielle, Pieter Abbeel, LINGO-1, un modèle de langage développé par Wayve, pourrait contribuer significativement à améliorer la compréhension dans ce domaine.
Le langage comme outil d’apprentissage pour les véhicules autonomes
Pour entraîner LINGO-1, Wayve a fait appel à des conducteurs experts qui verbalisaient leurs actions pendant qu’ils conduisaient. Ces données ont été utilisées pour affiner le modèle, en imitant le processus par lequel un instructeur humain enseigne à un nouveau conducteur. L’avantage de cette approche réside dans sa capacité à accélérer le processus d’entraînement.
Wayve : pionnière dans l’application des modèles de langage en robotique
Bien que des entreprises comme Google et Covariant mettent également en œuvre le langage naturel en robotique, Wayve est la première à appliquer des modèles d’action visuelle-langage (VLAMs) pour la conduite autonome. Ces modèles permettent aux véhicules autonomes de comprendre et de répondre aux situations de conduite en utilisant le langage naturel.
L’utilisation du langage face aux images en apprentissage automatique
Un avantage clé de l’utilisation du langage par rapport aux images dans l’apprentissage automatique est que les mots peuvent focaliser l’information pertinente, éliminant les données redondantes. Cela peut aboutir à des systèmes plus efficaces et précis.
Réactions diverses à la proposition de Wayve
L’approche de Wayve a suscité des opinions variées. Lerrel Pinto, professeur assistant à l’Université de New York, considère que l’approche est intéressante et unique, mais remet en question la véracité des grands modèles linguistiques. De son côté, Upol Ehsan, chercheur postdoctoral à l’Institut de Technologie de Géorgie, exprime sa préoccupation quant à la précision et la fiabilité de ces modèles.
Wayve : engagement envers l’amélioration continue
Wayve est conscient des limites inhérentes à tout grand modèle linguistique et travaille à optimiser la précision de LINGO-1. Malgré les défis, l’entreprise reste engagée envers son approche innovante et se consacre à améliorer la sécurité et l’efficacité de la conduite autonome.
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