जहां हमारे इंजीनियर भविष्य की बुद्धिमान गतिशीलता को आकार देने वाले अत्याधुनिक अनुसंधान और विकास का खुलासा करते हैं। हमारा मिशन गतिशीलता को पुनर्परिभाषित करना है, इसे एक जीवंत, जुड़ा हुआ अनुभव में परिवर्तित करना है। यह पहली ब्लॉग पोस्ट आपको AFEELA के परे के दृश्य में ले जाती है, जो कि सोनी होंडा मोबिलिटी की आधारभूत परियोजना है, जिसमें स्वायत्त ड्राइविंग टेक्नोलॉजी में समझ की सीमाओं को प्रभावित करने वाले नवाचारों पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
पहचान से संदर्भीय तर्क में परिवर्तन
AFEELA का इंटेलिजेंट ड्राइव केवल एक सरल एडवांस्ड ड्राइवर-असिस्टेंस सिस्टम (ADAS) नहीं है; यह वस्तुओं के बीच जटिल सम्बन्धों को समझने में आगे बढ़ता है। हमारी AI इंटरैक्शन और इनके व्यावहारिक ड्राइविंग निर्णयों के लिए क्या अर्थ है, उनकी व्याख्या करती है। यह विभिन्न सेंसर से डेटा के एकीकरण के साथ प्राप्त किया जाता है, जिससे हम “समझने वाली AI” कहते हैं। यह बुद्धिमत्ता केवल देखने योग्य वस्तुओं की पहचान में ही नहीं बल्कि वे संदर्भ में क्यों मायने रखती हैं, उनके तर्क समझने में भी श्रेष्ठ होती है।
SPAD-बेस्ड LiDAR के साथ उन्नत धारणा
40 सेंसर से सुसज्जित AFEELA का ADAS, कैमरों, रडार और LiDAR जैसी तकनीकों के फ्यूजन का लाभ उठाता है। LiDAR में सोनी के सिंगल फोटॉन एवलांचे डायोड (SPAD) का समावेश विशेष रूप से अनुकूल परिस्थितियों में सटीकता बढ़ाता है। SPAD-बेस्ड LiDAR हाई-डेंसिटी 3D पॉइंट क्लाउड डेटा को पकड़कर AFEELA की धारणा AI की सटीकता में बहुत सुधार करता है, जो जटिल प्रारूपिक वातावरण में परीक्षणों में स्पष्ट है।
वस्तु पहचान से संदर्भीय समझ तक
संरचनात्मक अंतर्दृष्टि के लिए टोपोलॉजी के प्रयोग द्वारा, AFEELA की AI साधारण पहचान से परे जाती है। यह समझता है कि वस्तुएं कैसे स्थानिक और तार्किक रूप से संबंधित हैं, जिससे यह व्यापक पर्यावरणीय संदर्भों की व्याख्या कर सकती है। उन्नत “ध्यान” तंत्रों के साथ ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के उपयोग से AI को स्थानिक रूप से असम्बद्ध तत्वों के बीच सम्बन्धों को हल करने में सक्षम बनाता है, जिससे गहन स्थितिजन्य जागरूकता और सूक्ष्म निर्णय क्षमताएं प्राप्त होती हैं।
वास्तविक समय की दक्षता के साथ चुनौतियों को पार करना
वास्तविक समय के ऑटोमोटिव परिदृश्यों में सोफिस्टिकेटेड ट्रांसफॉर्मर मॉडल लागू करने से विशेष रूप से निष्पादन दक्षता में चुनौतियां उत्पन्न होती हैं। क्वालकॉम के साथ सहयोग करके, AFEELA ने इन मॉडलों को अनुकूलित किया है, जो वास्तविक समय में आवेदन सक्षम करता है बिना प्रदर्शन का त्याग किए, और पांच गुना अधिक दक्षता प्राप्त की है।
बहु-प्रकारीय एकीकरण के माध्यम से व्यवहारिक AI को साकार करना
AFEELA की AI गतिशील ड्राइविंग वातावरण में LiDAR, रडार, और SD मानचित्रों से इनपुट को एकीकृत करके प्रगति करती है, जो विभिन्न परिस्थितियों में अनुकूली बुद्धिमत्ता को बढ़ाती है। यह बहु-मॉड्युल नेतृत्व वास्तविक-विश्व प्रयोग योग्य बुद्धिमत्ता बनाने के लिए अनिवार्य है जो व्यवहार में मजबूत और विश्वसनीय है।
जैसा कि AFEELA में उल्लेखित है, AFEELA का अग्रणी कार्य विश्व-प्रमुख AI अनुसंधान को ठोस ऑटोमोटिव इंजीनियरिंग के साथ जोड़ता है, AI का निर्माण करता है जो वास्तव में इसे घेर लेने वाली जटिल दुनिया को समझता है। आने वाली ब्लॉग पोस्ट में, हम AI लर्निंग दक्षता में अपने कदमों को आगे बढ़ाते हुए गहराई से चर्चा करेंगे, जो मोबिलिटी टेक्नोलॉजी में हमारे कार्य के परिवर्तन और प्रभाव को और स्पष्ट करेगी।