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Google : les voitures autonomes de Waymo profitent des techniques d’IA de DeepMind

Google : les voitures autonomes de Waymo profitent des techniques d’IA de DeepMind

© Grendelkhan

Pour être encore plus compétitive, Waymo, la branche véhicules autonomes d’Alphabet, entraîne ses algorithmes d’apprentissage profond avec une technique développée par DeepMind, autre cousin de Google et créateur d’AlphaGo.

La maison-mère de Google unit ses forces en intelligence artificielle. Des ingénieurs de Waymo, filiale d’Alphabet dédiée aux véhicules autonomes, testent depuis plusieurs mois Population-Based Training (PBT), une technique d’entrainement de réseaux de neurones créée par DeepMind, la division IA de la firme de Mountain View. L’objectif est d'accélérer l’automatisation des algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) utilisés pour la conduite autonome, rapporte le site MIT Technology Review.

Aujourd’hui, les ingénieurs du secteur utilisent un savant mélange d’algorithmes d'apprentissage automatique (machine-learning) et de réseaux de neurones - un type de deep learning - pour détecter les marquages au sol, les panneaux, les autres véhicules, les obstacles ou encore les piétons, et de codes informatiques classiques pour contrôler le véhicule lui-même et le paramétrer pour répondre à toutes les éventualités. Des moyens dignes des « machines de Rube Goldberg », s’amuse MIT Technology Review. Comprendre : des techniques compliquées pour réaliser des tâches simples.

Les réseaux de neurones demandent plus de ressources que le machine-learning

Alors que la concurrence des Tesla, Uber et autres General Motors fait rage, Waymo se doit de récupérer toujours plus de données et de confronter ses véhicules à toujours plus de situations différentes afin d’affiner les algorithmes d’apprentissage. Ce qui implique de les entraîner et de les recalibrer constamment.

Google a déjà développé un outil pour automatiser cette phase d’entraînement des modèles de machine-learning, Cloud Auto-ML, mais les réseaux de neurones, beaucoup plus gourmands en puissance de calcul, donnent du fil à retordre aux équipes de chez Waymo : « Nos chercheurs passent beaucoup de temps à réfléchir à comment entraîner au mieux ces réseaux de neurones », déclare Yu-hsin Chen, ingénieure dans la filiale véhicules autonomes d’Alphabet.

PBT, une technique d’apprentissage profond inspirée de la biologie

Depuis quelques mois, les ingénieurs de Waymo utilisent la technique PBT pour entraîner leurs réseaux de neurone afin de vérifier la précision des données de conduite ensuite confiées aux algorithmes de machine-learning. D’après Yu-hsin Chen, elle leur a permis de réduire par deux la puissance de calcul nécessaire à l’entrainement de ces réseaux de neurones.

D’abord utilisée chez DeepMind  pour accélérer l’entrainement par apprentissage renforcé d’une machine à jouer à StarCraft II, PBT est une technique inspirée de la sélection naturelle : elle permet d’optimiser le choix des hyperparamètres – les paramètres de l'algorithme dont la valeur est fixée avant le début du processus d'apprentissage - en mêlant les deux techniques les plus courantes, la recherche aléatoire et le réglage manuel.

 

L’entraînement PBT des réseaux de neurones commence comme une recherche aléatoire automatisée, mais permet aux chercheurs d'exploiter les résultats partiels d'autres chercheurs (réalisés par réglage manuel) et d'explorer de nouveaux hyperparamètres à mesure que l‘entraînement progresse. © DeepMind

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