Машинное обучение и искусственный интеллект способствуют значительным изменениям в автомобильной промышленности. Машинное обучение в автомобилестроении будет стремительно развиваться, а это означает, что компаниям в этой отрасли потребуется помощь в реализации инициатив по машинному обучению. Однако это может быть большой проблемой, поскольку машинное обучение в автомобильной промышленности еще не получило широкого распространения.
AI ML в кругах автомобильной промышленности требует гораздо большей зрелости, поскольку лишь несколько компаний, таких как Tesla, много работают в этой области. Чтобы добиться успеха, в ряды Tesla должны вступить многие другие компании. Однако есть определенные вещи, которые компании могут сделать прямо сейчас, чтобы ускорить процесс подготовки к будущему, в котором машинное обучение будет в центре внимания. Первое, что им нужно, — это понять MLOps и то, как использование этого нового способа ведения дел в отрасли может сэкономить им время и деньги.
Автономные и всегда подключенные автомобили
Технологии позволят полуавтономному автомобилю будущего, всегда подключенному к сети. Это потребует, чтобы автомобиль самостоятельно перемещался по дороге. Однако для этого компаниям необходимо понимать искусство и науку операционализации машинного обучения. Машинное обучение в кругах автомобильной промышленности должно стать намного лучше.
AI ML в кругах автомобильной промышленности в настоящее время недостаточно хорош для этого, но он медленно меняется, и множество технологий постепенно интегрируются в то, что делают компании. Основой этого является то, что в транспортное средство интегрирована большая вычислительная мощность. Это позволит транспортному средству выполнять больше обработки данных локально, но также создает больше проблем, о которых необходимо поговорить. Чтобы внедрение машинного обучения было успешным, автомобильным компаниям потребуется коренным образом переосмыслить то, как они ведут бизнес.
Управление данными и локальность
Большая проблема здесь связана с управлением данными и локальными действиями. Машинное обучение в автомобилестроении требует, чтобы в автомобиль были интегрированы мощные графические процессоры. Графический процессор потребуется для достижения автономного вождения на любом уровне. Однако внедрение машинного обучения становится довольно сложным, потому что вам нужны данные, которые будут передаваться по радиоволнам.
Трудно иметь данные близко к источнику, где они обрабатываются, из-за последствий для безопасности. Автомобиль — это не защищенный сервер где-нибудь в дата-центре. Это то, что можно легко взломать, если у вас есть физический контроль. Если вы хотите, чтобы все происходило быстрее, вам придется перемещать данные ближе к машине, поэтому вам нужно подумать о том, как разумно и безопасно управлять данными.
5G и мобильное будущее
Еще одна важная проблема — 5G и мобильное будущее, над которым мы работаем. 5G работает довольно быстро, а это значит, что вы сможете легко внедрить машинное обучение в автомобилестроение. Тем не менее, AI ML в кругах автомобильной промышленности необходимо будет изменить, потому что они требуют нового взгляда на безопасность и более эффективного использования этой вычислительной мощности. Однако большая новость заключается в том, что машинное обучение в кругах автомобильной промышленности прояснило ситуацию и сделает мир лучше для автомобилей.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 27 мая 2022 г.
