{"id":18873,"date":"2021-11-10T14:12:06","date_gmt":"2021-11-10T13:12:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.brumbrum.it\/blog\/?p=18873"},"modified":"2021-11-10T14:12:06","modified_gmt":"2021-11-10T13:12:06","slug":"nvidia-nuova-dimensione-guida-autonoma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.brumbrum.it\/blog\/nvidia-nuova-dimensione-guida-autonoma\/18873\/","title":{"rendered":"NVIDIA e la nuova dimensione della guida autonoma"},"content":{"rendered":"<p><strong>NVIDIA<\/strong> \u00e8 molto attiva in tutti i campi del multimediale, non ultimo quello che riguarda l\u2019automobile e, nella fattispecie, la <strong>guida autonoma<\/strong>.<\/p>\n<p>La societ\u00e0 americana ha annunciato che: &#8220;<em>il gap tra realt\u00e0 e simulazione \u00e8 appena stato ridotto<\/em>&#8220;. Questo sar\u00e0 possibile grazie al lancio dell\u2019<strong>Omniverse Replicator<\/strong>, un generatore di dati sintetici utile per migliorare le reti di intelligenza artificiale e implementare le caratteristiche dei sistemi di guida autonoma. Lo strumento di simulazione realizzato da NVIDIA e basato su Omniverse \u00e8 denominato <strong>DRIVE Sim<\/strong>: i dati generati vengono usati per addestrare le reti neurali, che a loro volta formano i sistemi di percezione nei veicoli autonomi.<\/p>\n<h2>Le caratteristiche del sistema<\/h2>\n<p>Le reti neurali sono formate da un <strong>modello algoritmico<\/strong> e da <strong>dati usati<\/strong> per formare il modello stesso. Se riguardo ai primi il lavoro \u00e8 intenso e continuo, sui secondi si manifestano delle difficolt\u00e0 pi\u00f9 grandi a causa della loro scarsit\u00e0 nel mondo reale; sia per mancanza di tempo, sia per i costi elevati. Da qui <strong>l&#8217;importanza di sviluppare dati sintetici che si interfaccino a quelli reali<\/strong>.<\/p>\n<p>Affinch\u00e9 il sistema sia efficace, \u00e8 necessario che i dati simulati siano molto coerenti con quelli della realt\u00e0. Ci sono due tipologie di differenze che si possono avere tra mondo simulato e reale:<\/p>\n<p>\u2022 differenze tra immagine simulata e reale;<br \/>\n\u2022 differenze tra il contesto simulato e quello reale.<\/p>\n<h2>Funzioni<\/h2>\n<p>La funzione principe di DRIVE Sim \u00e8 quella di <strong>ridurre il divario tra mondo reale e mondo simulato<\/strong> sfruttando Omniverse e quindi di connettersi a un&#8217;ampia gamma di strumenti per la creazione di contenuti.<\/p>\n<p>D\u2019altro canto Omniverse Replicator organizza i dati per una rapida manipolazione della scena utilizzando una funzionalit\u00e0 denominata <strong>&#8220;randomizzazione del dominio&#8221;<\/strong>. NVIDIA utilizza gi\u00e0 questa soluzione per la <strong>generazione di dati sintetici<\/strong> <strong>che hanno a loro volta riprodotto milioni di immagini per l&#8217;allenamento della guida autonoma<\/strong>, integrandole con variabili come le condizioni meteorologiche, il traffico, i detriti sulla strada e i pedoni.<\/p>\n<p><strong>Il livello di precisione e di dettaglio di questi dati simulati \u00e8 superiore rispetto al mondo reale.<\/strong> Per esempio, informazioni non visibili all&#8217;occhio umano lo sono invece per Omniverse Replicator.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;azienda americana NVIDIA ha creato un sistema capace di ridurre la distanza tra mondo reale e simulato, a vantaggio della guida autonoma<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":18874,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[150,221],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.6 - 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