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麻省理工学院借助 NVIDIA 赋力的数据科学工作站探索自动驾驶难题

2019-11-27
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麻省理工学院的学生正在学习如何利用 NVIDIA 赋力的数据科学工作站推动自动驾驶开发。学院将机器人专业本科班的17名学生分成三个小组,并为每组配置一辆微型赛车。学生的任务是:训练这辆微型赛车,使其能够自行穿越 Stata Center 的地下室。



麻省理工学院航空与航天专业副教授 Sertac Karaman 希望通过这种方式教授学生模仿学习(imitation learning)的方法。


该项目由 Quadro RTX 赋力的数据科学工作站和 NVIDIA Jetson AGX Xavier 提供加速计算功能,这让 Karaman 和他的学生能够创建各种 AI 赋力的原型。



数据科学工作站帮助学生完成项目


通过模仿学习,学生需要通过训练一个 TensorFlow 神经网络来让汽车学会自动驾驶。但是首先,他们需要收集大量数据,以便汽车能够学会如何在 Stata Center 的走廊中确定方向。


每辆汽车都配备了 NVIDIA Jetson AGX Xavier 嵌入式系统模块,用于性能驱动的自动驾驶汽车。学生首先使用操纵杆手动遥控小型汽车穿行复杂的路线,并借助安装在车前端的摄像头记录数据。


接着,基于 NVIDIA PilotNet 架构的神经网络会处理这些数据,使汽车能够学习如何将观察结果和应采取何种行动相关联,这样汽车就可以根据摄像机拍摄的画面判断转向角度。



这些学生所使用的数据科学工作站由 NVIDIA Quadro RTX GPU 提供前沿计算功能,该功能可以用来训练 TensorFlow 模型,然后将其部署在微型赛车上,并使用微型赛车的内置设备进行 AI 推理。


数据科学工作站让训练性能得到了大幅提升,从而大大减少了迭代时间。这也让学生们可以快速训练并测试大量模型,为他们的赛车选取最为适合的一个。


Karaman 表示:“由于训练模型速度的提升,学生们在项目中取得了巨大的成功。NVIDIA 数据科学工作站的加速计算功能让他们能够进行多次训练——以性能最佳的赛车为例,其只用了几分钟的时间就完成了训练。”


Karaman 计划今年继续使用数据科学工作站和预装 AI 软件堆栈来教授机器人课程。


点击“阅读原文”了解更多关于 Quadro RTX 赋力的数据科学工作站的信息。



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