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Il passato parecchi anni in occasione del Consumer Electronics Show, di sei anni, AI startup Eyeris ha avuto una suite in un hotel di spiegare come l’auto del futuro sarà il lavoro. Quest’anno, della scuola di Palo Alto-based azienda ha implementato una Tesla Model S davanti al Westgate Las Vegas, decorata con il logo della società, per portare i visitatori all’interno del futuro dell’auto consapevolezza, se volete.
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“Oggi, è solo seguendo i tuoi occhi”, dice Modar Alaoui, fondatore e CEO della startup, spiegando dal sedile posteriore come oggi “driver sistema di monitoraggio” o “DMS” funzioni. Telecamere nella dash sta osservando eye modelli per rilevare se sei assonnato, così si può richiedere di prestare attenzione. Lui inclina la testa indietro, nella sua sede di rivelare il punto debole. “Si può sapere che sei di addormentarsi, o si può solo perdere traccia di voi, non sono buoni”, ha detto del DMS.
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Eyeris fondatore e CEO di Modar Alaoui davanti alla società Tesla Model S al CES 2019. Eyeris punta a vendere hardware e software più telecamere che darà auto una completa comprensione dell’interno dello stato di cabina sulla strada.
(Immagine: Tiernan Ray)
“Stiamo andando a vedere l’intera postura del corpo del conducente, e tenere traccia dei loro movimenti.” Che cosa è più, il futuro va al di là di DMS, coperte cabina di monitoraggio video. “Il futuro è Nel veicolo Scena Comprensione”, dice, ciò che è noto come “ISU,” un settore emergente della macchina di apprendimento in computer vision per vetture spera di profitto in una grande strada.
Eyeris ha accordi iniziali con un paio di produttori di auto, anche se egli non può rivelare che, per l’uso del software e chip, confezionato in fotocamere, maggiore spaccato di ciò che sta accadendo solo il driver occhi.
Utilizzando una pletora di reti neurali, tra cui il popolare “ResNet 50” convolutional rete neurale, fino a sei telecamere in cabina vedrà l’intera postura del corpo del conducente, così come i corpi dei passeggeri, e le superfici dei sedili e cabina pareti, anche la forma della tazza di caffè di un passeggero detiene.
Tre telecamere sono state installate lungo la parte anteriore della cabina, posti su entrambi i lati, e uno sopra lo specchietto retrovisore, insieme con una macchina fotografica seduto sul volante. Due sono i post tra anteriore e posteriore sedili, finalizzato all’passeggeri.
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Il feed, nel caso di questa vettura demo, può essere visto in un tablet montato sul cruscotto a destra del volante. Il conducente e i passeggeri sono mappate da linee e punti, come una costellazione mappa del cielo notturno.
“Case automobilistiche vogliono sapere tutto quello che accade in cabina, non solo come il conducente sta facendo, ma se siete in possesso di una tazza di caffè”, spiega. ISU è un componente di come la macchina deve muoversi sulla strada, e non solo a causa dello stato del conducente, spiega. Quanto è veloce l’auto dovrebbe rompere possa essere interessato da se i passeggeri seduti sui sedili posteriori, sono in possesso di tazze di caffè, per evitare la fuoriuscita.
Schermata dei popoli, gli oggetti e le superfici raccolti da Eyeris telecamere e software.
Il risultato è un mucchio di analytics. Alaoui dice che il suo convolutional reti neurali e altri modelli possono allegare una classe etichetta “ogni pixel del veicolo” come una persona, insieme con le regioni corrispondenti e contorni per una maggiore interni in scena la comprensione di precisione.” Egli chiama la tecnologia “Interno Segmentazione di Immagini.” Lo studio di persone, in particolare, è il caso di prendere in considerazione il comportamento e le espressioni facciali che rivelano l’emozione del conducente e dei passeggeri. Ogni superficie della vettura, compresa la footwells, pannelli delle portiere, consolle centrale, può essere osservato dalle telecamere.
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Per testare il sistema, Eyeris ha avuto 3,186 soggetti a cavallo in impostazioni di test, la raccolta di 10 milioni di immagini dalla cabina del treno le reti neurali. “Questo è il più grande database di informazioni sui modelli in cabina interni al mondo”, afferma con orgoglio. Non c’è nessun benchmark specifico per quella cifra, ma gli anni di lavoro di sviluppo convincere Alaoui, 38, che il suo set di dati è senza pari. Previsto futuri studi potranno includere molti più soggetti e sorgerà nei miliardi di immagini.
L’approccio usato per essere solo un software, ma Eyeris ha sviluppato la sua propria semiconduttore, un application-specific integrated circuit), o ASIC, appositamente progettato per funzionare profonda modelli di apprendimento. Il chip è prodotto in 10 nanometri di tecnologia di processo, e si è qualificato per il settore auto “AEC-Q100” standard. Il chip può raggiungere i 10 trilioni di operazioni al secondo, o PIANI, all’interno di una busta termica di 7 watt. Che è abbastanza competitivo rispetto agli altri chip per fare il machine learning. Chiesto chip startup dedicata alla macchina di apprendimento, come Efinix e Cornami e Flex Logix, Alaoui rotoli suoi occhi. “Sì, sì, io so tutto di loro, abbiamo visto una cinquantina di queste aziende; nessuno di loro sono in distribuzione oggi, di” forzare Eyeris a venire con il proprio circuito. E nessuno, finora, sono l’industria automobilistica certificata come Eyeris.
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I sistemi della macchina fotografica, Alaoui si aspetta, sarà “essere accessibili anche entry-level veicoli”, dice Alaoui. Eyeris piani a vendere i suoi prodotti all’interno del bilancio del corrente DMS sistemi, fornendo maggiore funzionalità per lo stesso prezzo. I prezzi per la sua offerta, e per il costo per il consumatore, aumenterà a seconda del numero di telecamere installate in macchina e la complessità delle funzioni di monitoraggio.
Alaoui è stato il finanziamento dell’operazione con bootstrap di cassa e del reddito esecuzione di proof-of-concept studi per i potenziali clienti. E ‘ previsto l’azienda può atterrare professionale di fondi di investimento volte in un prossimo futuro.
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