Знак учебная машина: Учебные знаки на авто купить в интернет магазине 👍

Содержание

Значение знака учебный автомобиль «У»

Почему вокруг так много машин со знаком «У» учебный автомобиль?

Абсолютно все думают, что они знают, что обозначает знак «У» на легковом автомобиле. Ни у кого не возникает сомнений и вопросов. Ведь и так все понятно: «новичок», только сдал экзамен или «купил права», не уверен в себе, стаж водителя менее 2-х лет, за рулем женщина с малым опытом вождения (но более 2-х лет). Скажу больше, если новичок, только что получивший права, сел за руль автомобиля без знака «У», то все знакомые будут ему «тыкать пальцем», что знака у него нет – мол, наклей обязательно! Негласное правило среди автолюбителей гласит: «Сторонись машины с буквой «У», в том числе учебной, и в два раза дальше объезжать, если «У» — женщина. Это не дискриминация, но по мнению абсолютного большинства мужчин, большинство женщин за рулем ведут себя непредсказуемо, особенно «У»!

А как же обстоят дела со знаком «учебный» на самом деле? Согласно правил дорожного движения знаком «У» спереди и сзади оборудуется учебное транспортное средство (например, легковой автомобиль), которое используется для обучения вождению, т.

 е. за рулем которого сидит ученик без прав на вождение автомобиля, а рядом, на пассажирском сиденье, – инструктор по вождению или водитель со стажем более 3-х лет. Получается, что этот знак будучи наклеен на рядовой автомобиль, за рулем которого водитель «с правами» вводит в заблуждение всех участников дорожного движения! Кстати следует заметить, что согласно ПДД размер знака «У» должен быть не менее 20 см (сторона треугольника).


Знак «Учебный автомобиль»

Знак «Ограничение скорости»

И тут же можно добавить о типичном нарушении. Обычно водители со стажем вождения менее 2-х лет клеят буквы «У», но совершенно забывают, что согласно ПДД должны наклеить знак ограничения скорости «70» на задней части автомобиля и соблюдать его. Т.к. наличие этого знака инспектором обычно не проверяется, то по отсутствию знака «70» можно сразу судить сдавал ли человек экзамен в МРЭО или просто «купил права».

Вы согласны?

Учебный знак для учебной машины

Учебный знак для учебной машины

Вот это антенна! Т-3350 классный прием! от башни на. читать далее ›

НАШИ ПРЕДСТАВИТЕЛИ ПО АВТОАКСЕССУАРАМ

НАШИ ПРЕДСТАВИТЕЛИ ПО СОТОВЫМ АНТЕННАМ

ПОДБОР АНТЕННЫ
ПО ПАРАМЕТРАМ

Учебные знаки на автомобиль

Согласно требованиям действующих Правил дорожного движения, любое транспортное средство, на котором производится обучение водителей, должно иметь специальный опознавательный знак – знак «У», а за невыполнение этого требования предусмотрен штраф. Причем недостаточно наклеить такой учебный знак на лобовое или заднее стекло: чтобы избежать вполне возможного штрафа, его нужно устанавливать на крыше автомобиля.

Именно для профессиональных инструкторов, которые занимаются обучением новичков вождению, мы предлагаем широкий выбор учебных знаков высокого качества в различных вариантах исполнения.

У нас вы можете выбрать и купить односторонний треугольный знак на магнитопласте, который можно прочно закрепить на любой металлической части автомобиля. Также доступен для приобретения двусторонний ударопрочный треугольный знак на супермагните. Кроме того, мы предлагаем световые короба на учебный автомобиль, оснащенный экономичной подсветкой на 12 светодиодах, запитанных от бортовой сети автомашины.

Все наши знаки на учебный автомобиль и световые короба оснащены магнитопроводом, направляющим на металл магнитные потоки, антицарапающей поверхностью, их основание не повреждает покрытие автомобиля, в процессе производства коробов используется технология ультразвуковой сварки швов. Учебные машины, оснащенные знаками и коробами, изготовленными научно-производственной фирмой «Триада» всегда выглядят стильно и оригинально, такая учебная машина никогда не затеряется в дорожном потоке.

Каждый знак «У» на машину, спроектированный и изготовленный нами, отвечает всем требованиям действующих в настоящее время Правил дорожного движения, отличается высокой надежностью и долговечностью. Кроме того, мы предлагаем и похожую продукцию – шашки для такси, на которые мы на заказ можем нанести абсолютно любой выбранный вами текст.

Пирамида У

Почему нельзя использовать знак У неопытному водителю

Учеба в автошколе закончилась. Пора показать на практике, находясь один на один с потоком машин, полученные знания. Стоит учитывать каждую букву законодательных требований, норм, правил, имеющих отношение к дорожному движению, эксплуатации авто. В том числе устанавливать нужные опознавательные символы на свой автомобиль и уметь различать их на других транспортных средствах.

Знак учебный автомобиль устанавливается, согласно действующему законодательству, только на ТС, предназначенных для обучения вождению. По форме это треугольник с равными сторонами. В центре расположена черная буква У. Сам треугольник делается белого цвета, по краям знака идет обрамление – красная кайма. Место установки – спереди, сзади авто. Двусторонний знак У можно закреплять на крыше ТС.

Особенности обязательного опознавательного знака для новичков на дороге

Черный восклицательный знак расположен в центре желтого квадрата. Его следует размещать только сзади автомобиля, с наружной стороны. Важный момент: он не должен препятствовать обзору. Примите как данность: после получения водительских прав вам придется ездить с этим символом в течение 2 лет. Именно такой период вы будете считаться начинающим водителем.

Обратите внимание: у знака учебный автомобиль отсутствуют строгие требования к размеру. В нормативных документах указан только минимум: сторона равностороннего треугольника – от 20 см. Требования к знаку начинающий водитель четкие, более строгие: сторона квадрата – 15 см, высота восклицательного знака – 11 см.

Использование наклейки туфелька или чайник вместо опознавательного знака начинающий водитель приравнивается к отсутствию последнего. Соответственно, в таком случае начинающему водителю грозит штраф. Наклеивать туфельку, чайник вместе с восклицательным знаком не запрещается.

Когда начинающий водитель устанавливает знак учебный автомобиль на свою машину, ему тоже грозит штраф. Но смысл нарушения отличается. Новичок на дороге вводит в заблуждение как сотрудников ГИБДД, так и других водителей, т. е. всех участников дорожного движения. Опознавательные знаки У в белом треугольнике с красной каймой и восклицательный знак в желтом квадрате никогда не используются вместе на транспортном средстве.

Знак «Учебная машина»: о чем он говорит | Glamour

Правилами дорожного движения предусмотрено, что транспортное средство, использующееся для учебной езды, должно быть обозначено знаком «У». Причём он устанавливается только на особым образом оборудованные машины школ вождения и частных автоинструкторов. Обозначение предназначено для уведомления других водителей о том, что транспортным средством управляет ученик под контролем инструктора. Автомобиль дополнительно оснащается дублирующими органами управления.

Машина автошколы должна быть выделена не только наклейкой на стекле. Также устанавливается учебный знак на крышу, купить такое изделие можно в интернет-магазине «Знак У». Компания изготавливает следующие виды таких изделий для автошкол:

  • учебный треугольник;
  • учебная пирамида;
  • учебный плафон.

Знак выполнен в форме короба с символом «У», имеет светодиодную подсветку. Фиксируется на крыше авто посредством магнитов. На корпус плафона можно нанести рекламную информацию о школе вождения.

Характеристики короба «У»

Правилами дорожного движения предусмотрено, что учебный короб, должен иметь такие характеристики:

  • форма равностороннего треугольника;
  • длина стороны – минимум 20 см;
  • белый фон;
  • красная кайма;
  • буква «У» чёрного цвета в середине.

Особенности использования учебного лайтбокса

Он должен быть установлен так, чтобы его видели все участники дорожного движения как сзади, так и спереди учебного автомобиля. В том числе обозначение должено быть хорошо видено для пешеходов. Для выполнения этого требования буква «У» наносится на короб с двух или трёх сторон.

Чтобы знак был хорошо виден в тёмное время суток и пасмурную погоду, изделие оснащено светодиодной подсветкой.

Знак устанавливается так, чтобы он был легко заметен даже с относительно дальнего расстояния. Важно, чтобы его форма строго соответствовала установленным законом стандартам. Предусмотрены такие варианты монтажа знака:

  • Знаки в виде короба крепятся к крыше автомобиля. Изделия производства компании «Знак У» отличаются простотой установки и снятия благодаря использованию магнитного крепления.
  • Знаки в виде наклейки приклеивают к лобовому и заднему стёклам. Дополнительно можно наклеить знаки на двери.

Обозначение не должно ухудшать обзор дороги для ученика, инструктора и других водителей.

Установка знака «У» на свою машину

Нельзя использовать знак «У» для обозначения личного транспортного средства. Автовладелец, который имеет водительское удостоверение, не считается учеником. Следовательно, он не может обозначать свою машину учебным знаком.

Данный знак предназначен исключительно для обозначения переоборудованных транспортных средств, принадлежащих автошколам и частным инструкторам.

Автомобилист, который недавно получил права, может использовать знак «Начинающий водитель». Он выполнен в виде жёлтого квадрата с чёрным символом «!» в центре.

Вышел новый ГОСТ на учебные машины — Российская газета

Среди национальных стандартов появился еще один — ГОСТ на учебные автомобили.

Впервые под технику, на которой обучают будущих водителей, появился стандарт. До сих пор при оборудовании машин для этой деятельности все руководствовались только правилами дорожного движения. А с недавних пор и техническим регламентом по безопасности колесных транспортных средств.

Исходя из текста правил дорожного движения, понятно, что он должен быть оборудован зеркалами заднего вида, позволяющими любоваться на этот вид из пассажирского кресла, то есть места, где сидит инструктор. Также автомобиль должен быть оснащен дублирующими педалями, как правило, тормоза и сцепления.

А какие это должны быть зеркала и педали и как они должны работать, таких жестко регламентированных требований пока еще не было.

Стандарт, который вступит в силу с 1 сентября этого года, предусматривает обязательную звуковую или световую сигнализацию на вторые педали для машин, оборудованных аудио- и видеозаписывающими комплексами. Такая сигнализация необходима на экзаменационных машинах, чтобы во время экзамена ни инструктор, ни экзаменатор не стали бы помогать или, наоборот, «заваливать» курсанта. Такой опыт широко применяется на Западе. В той же Германии экзаменатор в обязательном порядке требует от мастера обучения нажать или отжать педали, для проверки работы сигнализации.

Второй момент этого ГОСТа о том, что при воздействии на основные педали оно не должно передаваться на дублирующие. То есть педали должны быть независимы друг от друга. А это уже вызывает массу вопросов.

— Сейчас в стране эксплуатируется 50 тысяч учебных автомобилей, большинство из которых не подходит под эти требования, — говорит председатель Федерации автошкол Татьяна Шутылева. — Распространятся ли требования ГОСТ на машины, зарегистрированные в ГИБДД до сентября 2014?

— Независимые педали подходят для приема экзаменов, — поясняет «РГ» руководитель отраслевого научно-методического центра Росавтодора Вячеслав Максимычев. — Обучать лучше на педалях, которые зависят друг от друга. Ведь иногда ученик жмет на тормоза из-за страха, и чтоб спасти жизнь и ему и себе, надо отжать педаль. А если ученик не отпускает сцепление? Это все безопасность. Кстати, на таких педалях тоже можно установить сигнализацию. В Германии нет разницы, какой привод у дублирующих педалей.

Непонятен и статус этого документа. Дело в том, что при действующем техническом регламенте стандарт носит рекомендательный характер. К тому же оснащение учебных автомобилей проверяют при постановке их на учет в ГИБДД. Возможно, тех машин, которые уже стоят на учете, эти требования не коснутся. Но чтобы получить лицензию, потребуется акт ГИБДД о проверке материально-технической базы автошколы. Будут ли проверять привод педалей на соответствие стандарту — пока неясно. Документа, в котором будет прописано, что проверять, пока нет.

Зачем ГАИ сопровождала машины со знаком «У»

Как-то во время одного репортажа предоставилась возможность проехать за рулем учебного автомобиля. Экзаменатор устроил небольшое испытание. Тогда удивили не критерии оценки ошибок/помарок, а отношение окружающих водителей. Каждый, увидев знак «У», стремился опередить, поджать, поставить в неудобное положение. Это чем-то напоминает буллинг в школе, когда сильные унижают слабого. В ГАИ знают о проблеме притеснения курсантов, поэтому решили провести показательный рейд: за машиной, управляемой курсантом, был направлен служебный автомобиль. Инспекторы готовы были отреагировать в любой момент и остановить обидчика.

Курсанты, еще не сдав на права, попадают в ДТП (не по своей вине)

Вокруг учебного автомобиля в идеале должна быть эдакая буферная зона, на которую желательно не «покушаться» (понятно, что в городских условиях это не всегда возможно). Однако на деле складывается иная ситуация. В спешке водители стараются проскочить побыстрее и нередко создают угрозу для курсантов, вынуждая последних нервничать и совершать неверные действия.

— Конфликтные моменты на дороге возникают постоянно, — рассказывает Николай, инструктор ДОСААФ, мнение которого мы решили узнать перед рейдом. — Водители словно не видят или не хотят замечать машину со знаком «У». Бывает обратная реакция, когда курсант включает поворотник, готовится к перестроению, а водитель сзади совершает маневр раньше и начинает опережать. Курсанты теряются, входят в ступор, не знают, что делать.

Другой мастер производственного обучения вспомнил еще одну типичную реакцию: при загорании зеленого сигнала светофора водители, стоящие за учебным автомобилем, сразу начинают сигналить, не давая возможности курсанту спокойно начать движение. Тот нервничает, теряется и в результате медлит еще больше.

Один из инструкторов, с которым мы беседуем на улице Семашко, вспоминает про ДТП, случившееся на днях. За рулем учебного Daewoo находился курсант. Они спокойно ехали на зеленый сигнал светофора по прямой. Вдруг встречный водитель, которому нужно было налево, резко нажал на педаль газа… Итог — на фото.

«Хотя удар получился несильным, предотвратить его не имелось возможности. Более того, предсказать действия виновника аварии было нереально. Он признался, что, увидев нас, решил проскочить: курсанты, мол, такие медлительные», — удивляется мастер производственного обучения.

— Не сказать, что проблема системная, но такие случаи бывают, — делится своим опытом инструктор по имени Сергей. — Некоторые водители, видя, что впереди учебная машина, вдруг начинают спешить… Маршрутчики, например, почти всегда объезжают по разделительной или встречной полосе. Но основная угроза, как мне кажется, исходит от тех, кто получил удостоверение пару лет назад. Не знаешь, как поведет себя в этой ситуации ученик. Моя задача — успокоить курсанта, предотвратить резкие действия с его стороны.

По словам собеседника, наиболее адекватно ведут себя водители общественного транспорта, которые никогда не сигналят, не пугают курсантов и в сложной ситуации пропускают. Одним словом, профессионалы.

— Вот вы говорите про инструкторов. Но случается, что водители предъявляют претензии даже экзаменаторам, которые не учат, а принимают практическое испытание, — приводит пример заместитель начальника МЭО Минской ГАИ Владимир Свиридович. — Особенно нервные выскакивают из автомобилей и с криком «Как ты учишь?» чуть ли не хватают наших работников за грудки, не понимая, что перед ними сотрудники ГАИ. Но постойте, неужели вы не видите, что на крыше установлен опознавательный знак «У»!

«Все мы когда-то были курсантами, учились на своих и чужих ошибках, ожидали снисхождения. А чтобы окружающие это учитывали и не провоцировали неосторожные действия со стороны обучаемых, автомобили специальным образом обозначают»

Жалуются не только экзаменаторы, но также курсанты, которые пишут на форумах, что им мешают выполнять маневры, подрезают, не пускают в ряд. Судите сами — для сдающих «город» это тройной стресс. Во-первых, навыков ориентирования в потоке не хватает (а у кого они были на высоте после автошколы?). Во-вторых, сдающему экзамен следует дотошно соблюдать все нормы ПДД (хотя вокруг их поголовно нарушают). В-третьих, само испытание — это большое напряжение.

«А чего он стоял и не поворачивал?»

В день, когда проводился рейд ГАИ, курсанты сдавали «город» по маршруту №25. Как только становится известно о «задании» на день, многие его начинают отрабатывать. В результате на улицах Семашко, Уманской, Железнодорожной, проспекте Жукова буквально «роятся» машины со знаком «У». По словам сотрудников МЭО ГАИ, в этой связи даже поступали жалобы от местных жителей.

В учебный автомобиль садятся курсант и экзаменатор. Никаких инсценировок! Все по-настоящему. Единственное отличие — на заднем сиденье разместились сотрудник ГАИ, а также фотокорреспондент с видеооператором. Весь процесс фиксируется не только на регистратор МЭО, а еще и «для протокола».

Учебная машина выезжает на улицу Семашко. Служебный автомобиль ГАИ движется на некотором расстоянии позади. Ситуация прослеживается хорошо, и можно оценить действия окружающих. Несколько водителей опережают «учебку», но пространство и скорость позволяют сделать это безопасно.

Затем курсант движется по улицам Железнодорожной, Щорса, Розы Люксембург, проспекту Жукова. Отмечаем, что парень, который сдает на права, едет хоть и небыстро, но довольно уверенно: увидев препятствие впереди, заранее перестраивается; своевременно обозначает маневры; его действия понятны и предсказуемы.

Не последнюю роль сыграло то, что окружающие позволяли ему двигаться спокойно, не мешали своими действиями, стараясь оставлять запас времени и пространства.

Так продолжалось ровно до тех пор, пока курсанту не было дано указание повернуть налево с улицы Железнодорожной к улице Минина. Парень не торопится, старается выполнить маневр без спешки и ждет, пока проедут встречные автомобили.

Однако сразу несколько водителей, двигавшихся следом, решают объехать машину со знаком «У» слева и выполнить маневр побыстрее. В их числе шофер грузового МАЗа.

Спору нет — курсант перестраховывался, не хотел поворачивать перед встречными автомобилями. Но что, если бы экзаменатор дал команду совершить разворот? Столкновение было бы неминуемым?

Тут же сотрудник ГАИ, находящийся в учебной машине, передает информацию коллеге, который движется следом.

— Водитель МАЗа, справа останавливаемся, — включает спецсигналы инспектор.

Заметно, что остановленный шофер взволнован и не сразу понимает, какое нарушение ему вменяют.

— При повороте вы слева объехали транспортное средство, стоявшее с включенным левым указателем поворота, — объясняет сотрудник ГАИ, ехавший в учебном автомобиле.

— А чего он стоял и не поворачивал? — находит аргумент водитель. — Я не один объехал!

— Это учебный автомобиль. За рулем находился курсант, он был на перекрестке…

— Три машины повернули…

— Вы же водитель-профессионал, у вас открыто несколько категорий — B, C, Е. Габариты своего автомобиля учитываете?

— Я учитываю…

— Такое чувство, что мы друг друга не понимаем. Вы ведь тоже были курсантом. Понимаете, когда опыта в вождении мало, нужно время, чтобы сориентироваться. Представляете, каково курсанту, сдающему экзамен в городе? Это огромная ответственность и двойная нагрузка.

Проверив документы, инспекторы решают ограничиться предупреждением: «Послужной список неплохой. В дальнейшем, надеемся, будете более уважительно относиться к учебным автомобилям».

Курсант, между прочим, экзамен сдал. Принимающий посчитал, что опасности молодой человек не создавал. Перестраховывался? Имеет полное право. Хуже, если бы рискнул.

По признанию экзаменаторов, им приходится учитывать специфику минского трафика: если курсант не смог выполнить команду из-за чужого нарушения, это не будет считаться ошибкой.

— Обычно водители стремятся опередить учебные машины, считая курсантов медлительными, — говорит сотрудник МЭО ГАИ Александр Байдук. — В результате это приводит к чересчур рискованным действиям. Бывает, опережают и потом на светофорах предъявляют претензии: «Почему едете во второй полосе при свободной правой?» То есть признаются в том, что сами плохо учили ПДД. Или же это просто спекулятивная трактовка в свою пользу. Да, курсант едет 50 км/ч по двухполосной дороге, но он имеет на это право.

«Не хочу быть звездой экрана»

За рулем учебного автомобиля один за другим сменяются курсанты. Со стороны очень заметен уровень подготовки каждого из них. Кто-то движется уверенно, четко выполняет указания экзаменатора, но в самой безобидной ситуации допускает досадную ошибку. Кто-то заметно не справляется с волнением, с трудом стартует, забывает обозначать перестроения и совершает маневры в последний момент.

Однако у сдававших в тот день «город» был весомый аргумент — машина ГАИ, двигавшаяся поблизости и защищавшая их интересы. Помогло ли это кому-то?

Во всяком случае удалось выявить критическую точку. На перекрестке улиц Железнодорожной и Минина торопливые водители вновь стали объезжать «учебку», собиравшуюся повернуть налево.

В какой-то момент инспектор, находившийся в автомобиле с курсантом, попросил напарника остановить сразу троих.

Пока ждем второго сотрудника ГАИ, выслушиваем аргументы остановленных водителей:

— Я никому не помешал.

— Все проехали.

— Начальник спешит…

Инспектор, наблюдавший за ситуацией из «учебки», сразу предупреждает: «На первого водителя будет составлен протокол, поскольку он не дал возможности курсантке выполнить маневр. Автомобиль Mercedes пересек двойную сплошную линию разметки, оказался на встречной, совершил объезд учебной машины и повернул налево. Причем курсантка даже не успела среагировать — только-только загорелся зеленый сигнал светофора».

Составляется протокол по части 8 статьи 18. 14 Кодекса об административных правонарушениях (нарушение правил обгона или выезд на полосу встречного движения в случаях, когда это запрещено правилами дорожного движения).

— Поскольку за это нарушение предусмотрено лишение водительских прав, придется приехать на разбор в ГАИ, — говорят инспекторы.

Вообще, санкции по этой статье такие: штраф от 2 до 10 б. в. с лишением прав до одного года или без лишения.

Конечно, мы хотели узнать, почему водитель решился на такой маневр, видел ли он знак «У», поступали ли с ним так, когда он сам учился в автошколе. Однако мужчина (с 2006 года за ним числится более 30 нарушений ПДД) от комментариев наотрез отказывается: «Не хочу быть звездой экрана! Это мое личное желание… Вы русский язык понимаете?»

Инспекторам же (они передали суть его слов) нарушитель жаловался на медлительность курсантки (сам он, понятное дело, торопился). И вообще, по его мнению, такой рейд необходимо было проводить с участием обычной, а не учебной машины.

Двое других водителей после вынесенного предупреждения смогли двигаться дальше. Сотрудники ГАИ дали такие пояснения: «Они были дезориентированы действиями водителя Mercedes, пошли у него на поводу, да и ситуация в момент выполнения ими маневра изменилась. Помехи для курсантки они не создавали. Но проигнорировать их действия тоже было нельзя».


За пару часов, на протяжении которых автомобиль ГАИ курсировал за машиной со знаком «У», было остановлено всего несколько водителей, а протокол оформлен лишь на одного автомобилиста (надеемся, обойдется все же без лишения водительских прав). «Целью было не привлечь кого-нибудь к ответственности, а предупредить о том, что все мы когда-то были курсантами и надеялись на помощь, а не прессинг со стороны более опытных водителей», — подчеркнули в пресс-службе.

Найти инструктора по вождению с помощью сервиса «Услуги»

Читайте также:

Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!

Быстрая связь с редакцией: читайте паблик-чат Onliner и пишите нам в Viber!

Перепечатка текста и фотографий Onliner. by запрещена без разрешения редакции. [email protected]

Незначительные модификации дорожных знаков могут полностью обмануть алгоритмы машинного обучения

«Ни в какой другой отрасли не происходит таких быстрых технологических изменений, как в автомобильной, — говорит Зоран Филипи, заведующий кафедрой автомобильного машиностроения Международного центра автомобильных исследований Университета Клемсона. «Это обусловлено необходимостью соблюдения надвигающихся, все более строгих правил CO 2 и критериев выбросов, при этом поддерживая беспрецедентные темпы развития автоматизации и информационно-развлекательных систем, а также оправдывая ожидания клиентов в отношении производительности, комфорта и полезности.

В ближайшие годы произойдут еще большие изменения, поскольку все больше автопроизводителей обязуются отказаться от своих автомобилей с двигателями внутреннего сгорания (ДВС) для достижения глобальных целей в области изменения климата, заменив их электромобилями (EV), которые в конечном итоге смогут автономной работы.

Прошедшее десятилетие развития автомобилей с ДВС свидетельствует о быстром прогрессе, которого они добились, а также о том, куда они движутся.

Диаграмма: Марк Монтгомери

«Когда-то программное обеспечение было частью автомобиля.Теперь программное обеспечение определяет стоимость автомобиля», — отмечает Манфред Брой, почетный профессор информатики Технического университета Мюнхена и ведущий специалист по программному обеспечению в автомобилях. «Успех автомобиля зависит от его программного обеспечения гораздо больше, чем от механической части». По его словам, почти все автомобильные инновации, производимые автопроизводителями или производителями оригинального оборудования (OEM), как их называют инсайдеры отрасли, теперь связаны с программным обеспечением.

Десять лет назад только автомобили премиум-класса содержали 100 микропроцессорных электронных блоков управления (ЭБУ), объединенных в сеть по всему корпусу автомобиля и выполняющих 100 миллионов строк кода или более. Сегодня автомобили высокого класса, такие как BMW 7-й серии, с передовыми технологиями, такими как усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), могут содержать 150 ЭБУ или более, в то время как пикапы, такие как Ford F-150, имеют 150 миллионов строк кода. Даже недорогие автомобили быстро приближаются к 100 ECU и 100 миллионам строк кода, поскольку все больше функций, которые когда-то считались роскошными опциями, таких как адаптивный круиз-контроль и автоматическое экстренное торможение, становятся стандартными.

Дополнительные функции безопасности, которые являются обязательными с 2010 года, такие как электронный контроль устойчивости, камеры заднего вида и автоматический экстренный вызов (eCall) в ЕС, а также более строгие стандарты выбросов, которым автомобили с ДВС могут соответствовать только с использованием еще более инновационной электроники и программного обеспечения. , привели к дальнейшему распространению ECU и программного обеспечения.

По оценкам консалтинговой фирмы Deloitte Touche Tohmatsu Limited, по состоянию на 2017 год около 40% стоимости нового автомобиля приходится на электронные системы на основе полупроводников, что вдвое больше, чем в 2007 году. По оценкам, эта сумма приблизится к 50% к 2030 году. Компания также прогнозирует, что каждый новый автомобиль сегодня содержит полупроводники на сумму около 600 долларов, состоящие из до 3000 чипов всех типов.

Суммарное количество ЭБУ и строк программного обеспечения лишь намекает на сложную электронную оркестровку и хореографию программного обеспечения, присутствующую в современных автомобилях.Наблюдая за тем, как они работают вместе, начинает проявляться необычайная сложность, которая должна быть невидимой с точки зрения водителя. Новые функции безопасности, комфорта, производительности и развлечений, коммерческий императив предлагать покупателям множество вариантов, что приводит к множеству вариантов для каждой марки и модели, а также переход от бензиновых двигателей и водителей-людей к электрическим и водителям с искусственным интеллектом и сотням миллионы строк нового кода, которые нужно будет написать, проверить, отладить и защитить от хакеров, превращают автомобили в суперкомпьютеры на колесах и заставляют автомобильную промышленность адаптироваться. Но может ли?

Функции и варианты Сложность привода

В течение последних двух десятилетий стремление обеспечить больше функций безопасности и развлечений превратило автомобили из простых транспортных средств в мобильные вычислительные центры. Вместо стоек серверов и высокоскоростных оптических соединений ЭБУ и жгуты проводов передают данные по всему автомобилю и за его пределы. А еще есть десятки миллионов строк кода, которые запускаются каждый раз, когда вы идете в продуктовый магазин.

Вард Антинян, эксперт по качеству программного обеспечения в Volvo Cars, который много писал о сложности программного обеспечения и систем, объясняет, что по состоянию на 2020 год «Volvo имеет расширенный набор из примерно 120 ECU, из которых она выбирает для создания системной архитектуры, присутствующей в каждом Volvo. транспортное средство.В общей сложности они содержат в общей сложности 100 миллионов строк исходного кода». Этот исходный код, по словам Антиняна, «содержит 10 миллионов условных операторов, а также 3 миллиона функций, которые вызываются примерно в 30 миллионах мест в исходном коде».

Объем и типы программного обеспечения, размещенного в каждом ЭБУ, сильно различаются в зависимости, среди прочего, от вычислительных возможностей ЭБУ, функций, которыми управляет ЭБУ, внутренней и внешней информации и сообщений, которые необходимо обрабатывать, и от того, являются ли они запускаются событием или временем, наряду с обязательными требованиями безопасности и другими нормативными требованиями.За последнее десятилетие все больше программного обеспечения ЭБУ было посвящено обеспечению эксплуатационного качества, надежности, безопасности и защищенности.

«Количество программного обеспечения, написанного для обнаружения неправильного поведения для обеспечения качества и безопасности, растет», — говорит Нико Хартманн, вице-президент ZF Software Solutions & Global Software Center в ZF Friedrichshafen AG, одном из крупнейших в мире поставщиков автомобильных компонентов. По словам Хартманна, если десять лет назад, возможно, треть программного обеспечения ЭБУ была предназначена для обеспечения качественной работы, то сейчас часто больше половины или даже больше, особенно в системах, критически важных для безопасности.

Какие ЭБУ и связанное с ними программное обеспечение в конечном итоге будут установлены на Volvo, например, на его роскошный внедорожник XC90, который имеет примерно 110 ЭБУ, зависит от нескольких факторов. У Volvo, как и у всех производителей автомобилей, есть варианты каждой модели, предлагаемые для продажи, предназначенные для разных сегментов рынка. Как отмечает Антинян, «человек, покупающий точно такую ​​же модель Volvo в Швеции, может отличаться от той, что продается в США». Существуют не только региональные нормативные режимы, которым должен соответствовать каждый автомобиль, но и каждый отдельный владелец может выбирать между несколькими дополнительными функциями двигателя, привода, безопасности или другими функциями, которые предлагает Volvo.Независимо от того, какая конфигурация стандартного, дополнительного и требуемого по закону оборудования будет выбрана, будет определяться точное количество и типы ЭБУ, программного обеспечения и соответствующей электроники, которые должны быть встроены в автомобиль, и все они должны иметь возможность бесперебойно работать вместе.

«Управление вариантами транспортных средств очень сложно для автопроизводителя, — говорит Антинян, — потому что оно касается всех». Например, существует естественная напряженность между отделом маркетинга, который хочет, чтобы различные типы транспортных средств обладали множеством функций для различных сегментов клиентов, и отделами проектирования и проектирования, которые хотели бы иметь меньше вариантов, чтобы поддерживать системную интеграцию, тестирование, проверку. и усилия по проверке управляемы.Каждое расширение функциональности подразумевает дополнительные датчики, приводы, ЭБУ и сопутствующее программное обеспечение и, следовательно, дополнительные усилия по интеграции для обеспечения их правильной работы.

По оценкам Deloitte, 40% или более бюджета на разработку автомобиля с начала его разработки до начала производства приходится на системную интеграцию, тестирование, проверку и валидацию. Отслеживание всей текущей, а также устаревшей электроники и программного обеспечения в каждой произведенной и проданной модели может оказаться геркулесовой задачей. Неудивительно, что эффективное управление сложностью вариантов является серьезной проблемой в автомобильной промышленности.

Также неудивительно, что подключение и питание всех блоков управления двигателем, датчиков и других электронных устройств требует большого количества проводов и ручных усилий, чтобы пропустить их через автомобиль. Тысячи вариантов жгутов проводов поддерживают индивидуальные настройки автомобиля и несколько физических сетевых шин для управления потоком сигнала через автомобиль.

Физическая электронная архитектура автомобиля накладывает больше ограничений на проектирование сети, с которыми необходимо бороться.Многие ЭБУ должны находиться рядом с датчиками и исполнительными механизмами, с которыми они взаимодействуют, например, ЭБУ для тормозных систем или управления двигателем. В результате жгут автомобильной сети, к которому можно присоединить тысячи компонентов, может содержать более 1500 проводов общей длиной 5000 метров и весом более 68 кг. Уменьшение веса и сложности жгутов проводов стало основной задачей автопроизводителей по мере роста количества ЭБУ, датчиков и связанных с ними электронных устройств.

Проблемы тестирования

Даже при значительных усилиях, времени и деньгах, затрачиваемых на обеспечение совместной работы всего разнообразного электронного оборудования, не все возможные комбинации сборки ЭБУ могут быть тщательно протестированы до начала производства.В то время как содержание безопасности транспортного средства, как правило, в основном фиксировано, сложность сборки ECU больше связана с дополнительным комфортом и удобством для потребителя или функциями производительности. В некоторых случаях из-за определенного сочетания дополнительных функций и функций «автомобиль, сходящий с конвейера, будет первым, когда будет протестирована конкретная конфигурация», — говорит Энди Уайделл, вице-президент ZF по планированию продуктов для автомобильных систем.

Диаграмма : Марк Монтгомери; Источник: Deloitte Touche Tohmatsu Limited

Некоторые автопроизводители имеют сотни тысяч потенциальных комбинаций сборки отдельной модели автомобиля, если не больше. Чтобы протестировать вживую каждую комбинацию электроники, возможную в некоторых моделях автомобилей, «потребуется миллиард тестовых установок», — говорит он. Однако, как утверждает Уайделл, несколько комбинаций сборки ECU могут быть протестированы в лаборатории с использованием «макетных плат» OEM-производителями во время разработки автомобиля, без необходимости создавать уникальный автомобиль для каждого случая.

Даже для популярных моделей, прошедших тщательную проверку, ошибки, связанные с программным обеспечением, обычно обнаруживаются и исправляются после их продажи. Иногда коррекция нуждается в исправлении, что произошло с General Motors в связи с отзывом ее самого продаваемого автомобиля Chevy Silverado 2019 года, а также легких грузовиков GMC Sierra и Cadillac CT6.

Управление вариантами, отмечает Уайделл, усложняется тем, что «почти весь дизайн ЭБУ и программное обеспечение передаются поставщикам на аутсорсинг, а OEM-производители интегрируют ЭБУ» для создания единой системы с желаемой настраиваемой функциональностью. Whydell говорит, что отдельные поставщики часто не имеют четкого представления о том, как OEM-производители интегрируют ECU вместе. Точно так же OEM-производители имеют ограниченное представление о программном обеспечении, находящемся в ЭБУ, которые часто приобретаются как «черный ящик» для поддержки одной из нескольких функций, таких как информационно-развлекательная система, контроль кузова и соответствия, телематика, силовая передача или автоматизированные системы помощи водителю.

То, как мало программного обеспечения разрабатывается автопроизводителями, иллюстрируется комментариями, сделанными в 2020 году Гербертом Диссом, тогдашним генеральным директором Volkswagen Group, а ныне его председателем, когда он признал, что «от нас практически не исходит ни строчки программного кода». По оценкам VW, только 10% программного обеспечения в его автомобилях разрабатывается собственными силами. Остальные 90% вносят десятки поставщиков, а у некоторых OEM-производителей это число, как сообщается, достигает более 50.

Так много поставщиков программного обеспечения, каждый со своим собственным подходом к разработке, использующим свои собственные операционные системы и языки, очевидно, добавляет еще один уровень сложности, особенно при выполнении проверки и валидации.Это подтверждается недавним опросом разработчиков программного обеспечения по всей цепочке поставок автомобилей, проведенным Strategy Analytics и Aurora Labs. Они задались вопросом, насколько сложно было узнать, когда изменение кода в одном ECU влияет на другой. Около 37% опрошенных указали, что это было сложно, 31% указали, что это было очень сложно, 7% указали, что это чертовски близко к невозможности, а 16% указали, что это невозможно.

Автомобильные компании и их поставщики понимают, что они должны больше сотрудничать, чтобы лучше контролировать управление конфигурацией данных, чтобы предотвратить возникновение непредвиденных последствий из-за непредвиденных изменений кода ECU.Но оба признают, что есть еще путь.

Повышение уровня безопасности

Конечно, автопроизводители должны обеспечить не только безопасность и надежность программного обеспечения, но и безопасность. Дистанционный захват Jeep Cherokee 2014 года выпуска в 2015 году исследователями безопасности стал тревожным сигналом для отрасли. Каждый поставщик и OEM-производитель теперь осознают угрозу слабой кибербезопасности; Сообщается, что 90 инженеров GM работают полный рабочий день над разработкой мер противодействия кибербезопасности.

Однако десять лет назад «автомобильное программное обеспечение было разработано в первую очередь для обеспечения безопасности.Безопасность была на втором месте», — говорит Машрур Чоудхури, эксперт по кибербезопасности транспортных средств и директор Центра подключенной мультимодальной мобильности Министерства транспорта США в Университете Клемсона. Это следует отметить, поскольку большая часть программного обеспечения, разработанного десять или более лет назад, когда безопасность не была приоритетом, как сейчас, до сих пор используется в ЭБУ.

«Потенциальные поверхности для атак увеличиваются практически ежедневно».

Кроме того, за последнее десятилетие произошел взрывной рост внутренней и внешней связи транспортных средств. В 2008 году между электронными блоками управления роскошного автомобиля было обменено около 2500 сигналов данных. Антинян из Volvo говорит, что сегодня более 7000 внешних сигналов соединяют 120 ЭБУ автомобилей Volvo, а количество внутренних сигналов, которыми обмениваются автомобили, на два порядка больше. По оценкам консалтинговой фирмы McKinsey & Company, эта информация может легко превысить 25 гигабайт данных в час.

В связи с бурным развитием мобильных приложений и облачных сервисов за последние десять лет, не говоря уже о все большем количестве сложной электроники, встроенной в сами автомобили, «потенциальные поверхности для атак увеличиваются практически ежедневно», — говорит Чоудхури.

Правительства также приняли это к сведению и возложили на автопроизводителей ряд обязательств по кибербезопасности. К ним относится наличие сертифицированной системы управления кибербезопасностью (CSMS), которая требует, чтобы каждый производитель «продемонстрировал структуру управления на основе рисков для обнаружения, анализа и защиты от соответствующих угроз, уязвимостей и кибератак».

Кроме того, OEM-производителям потребуется система управления обновлениями программного обеспечения, чтобы обеспечить безопасное управление беспроводными обновлениями программного обеспечения.Автопроизводителям также рекомендуется «вести базу данных операционных компонентов программного обеспечения, используемых в каждом автомобильном ECU, каждом собранном автомобиле, а также журнал истории обновлений версий, применяемых на протяжении всего срока службы автомобиля». Этот список материалов программного обеспечения может помочь автопроизводителям быстро определить, какие ЭБУ и конкретные автомобили будут затронуты данной киберуязвимостью.

The Soft Mechanic

Большинство водителей не обращают особого внимания на окружающие их электронные блоки, если только они не раздражают или не перестают работать.С ростом количества электронного контента за последнее десятилетие у водителей появилось множество возможностей обратить внимание на электронику своего автомобиля.

Согласно Отчету о дефектах и ​​отзывах автомобилей за 2020 год, составленному финансовой консалтинговой фирмой Stout Risius Ross, 2019 год стал рекордным: 15 миллионов автомобилей были отозваны из-за дефектов электронных компонентов. Половина отзывов была связана с дефектами программного обеспечения, это самый высокий показатель, зарегистрированный Stout с 2009 года.

Диаграмма : Марк Монтгомери; Источник: Стаут Рисиус Росс

Почти 30% дефектов были связаны с интеграцией программного обеспечения, когда отказ возникает из-за взаимодействия программного обеспечения с другими электронными компонентами или системами в автомобиле.Mitsubishi Motors отозвала 60 000 внедорожников, потому что программная ошибка в их блоке управления гидравлическим блоком мешала работе нескольких систем безопасности.

Наконец, более чем в 50 % дефектов был обнаружен сбой, который явно не был вызван дефектом программного обеспечения, но исправленным средством было обновление программного обеспечения. Ford Motor Company отозвала некоторые модели своих автомобилей Fusion и Escape, поскольку охлаждающая жидкость могла попасть в отверстия цилиндров их двигателей, что могло привести к необратимому повреждению их двигателей. Решение Форда заключалось в перепрограммировании программного обеспечения управления силовой передачей транспортных средств, чтобы уменьшить вероятность попадания охлаждающей жидкости в цилиндры двигателя.Данные Стаута показывают, что за последние пять лет количество случаев использования программного обеспечения для устранения проблем с аппаратным обеспечением автомобилей неуклонно росло.

«Средние объемы отзыва снижаются, как и средний возраст автомобилей, — говорит Нил Стейнкамп, управляющий директор Stout. «Производители используют технологии, чтобы быстрее обнаруживать дефекты», особенно те, которые связаны с электроникой. Дефекты, связанные с программным обеспечением, как правило, обнаруживаются в новых автомобилях, в то время как дефекты ЭБУ и других электронных компонентов, как правило, проявляются только по прошествии некоторого времени с момента появления автомобиля на рынке.

Stout Директор Роберт Левин отмечает, что в последнее время наблюдается рост дефектов компонентов, связанных с электроникой автомобиля, «переход от удобства владельца к компонентам, критически важным для безопасности». Например, в США было много случаев отзыва камер заднего вида, поскольку все автомобили, произведенные после 1 мая 2018 года, должны были обеспечивать водителям видимую зону размером 3 x 6 метров непосредственно позади автомобиля. Многие OEM-производители обнаруживают, что интеграция более сложного программного обеспечения камеры с другими системами безопасности транспортных средств оказывается сложной задачей.

Работа других новых систем безопасности автомобилей также не была гладкой. Исследование, проведенное Американской автомобильной ассоциацией (AAA) передовых систем помощи при вождении, которые могут помочь водителю либо с рулевым управлением, либо с торможением/ускорением, показало, что эти системы часто отключаются без предупреждения, мгновенно возвращая управление водителю. Его тесты показали, что какие-то проблемы возникали в среднем каждые 13 км, в том числе трудности с удержанием автомобиля на своей полосе или слишком близкое приближение к другим автомобилям или ограждениям.

Повышение стоимости ремонта

Многие автовладельцы осознают возрастающую сложность своих автомобилей, когда им приходится платить за ремонт. Почти 60% затрат на оплату труда при устранении последствий аварии с участием автомобиля с расширенными функциями безопасности приходится на электронику автомобиля. Даже незначительное повреждение, скажем, треснутое лобовое стекло, которое раньше стоило от 210 до 220 долларов, выросло до 1650 долларов, если автомобиль оснащен установленной на лобовом стекле камерой для автоматического экстренного торможения, адаптивным круиз-контролем и системами предупреждения о выходе из полосы движения, 2018 Исследование ААА показывает.Расходы на калибровку всех этих систем, которая обычно выполняется вручную, являются основным фактором затрат.

Поскольку даже небольшая ошибка калибровки датчиков может резко снизить эффективность этих функций безопасности, «поставщики разработали системы автоматического выравнивания и автоматической калибровки, которые могут исключить или упростить ручной процесс», — говорит Уайделл из ZF, помогая повысить точность калибровки во время вождения. снижение затрат на ремонт.

Whydell также сообщает, что поставщики и OEM-производители ищут способы размещения датчиков, которые, как правило, устанавливаются по периметру транспортного средства в местах, которые с меньшей вероятностью будут повреждены в случае аварии.AAA сообщает, что стоимость ремонта только ультразвуковой системы, расположенной в заднем бампере, которая обеспечивает помощь при парковке, составляет около 1300 долларов; если задние радарные датчики, используемые для мониторинга слепых зон и предупреждения о перекрестном движении, также будут повреждены, еще 2050 долларов США могут быть понесены в виде дополнительных расходов в связи с повреждением задней части.

Поскольку стоимость ремонта растет из-за электроники, она достигла точки, когда для страховой компании становится менее затратным объявить транспортное средство полной гибелью. В недавнем отчете компании по управлению претензиями Mitchell International говорится, что ее данные показывают, что средний возраст транспортных средств, объявленных общими потерями, снижается из-за стоимости ремонта автомобильной электроники. Ожидается, что эта тенденция сохранится, поскольку «усложнение транспортных средств возрастает», говорится в отчете.

EV + AI = неуправляемая сложность

Автопроизводители попали в своеобразную головоломку. Согласно последнему исследованию надежности транспортных средств в США, проведенному J.D. Power, сегодня автомобили с двигателем внутреннего сгорания являются самыми надежными за последние 32 года. Они также более удобны, безопасны и меньше загрязняют окружающую среду. Тем не менее, чтобы удовлетворить растущую озабоченность правительства и общественности по поводу изменения климата во всем мире, производители вынуждены отказаться от своих сложных автомобилей с ДВС в пользу электромобилей, которые когда-нибудь должны быть способны к автономному вождению. в будущем.

Еще больше усложняет их дилемму то, что для разработки электромобилей производители должны прыгнуть через пропасть программного обеспечения.

В современных автомобилях «программное обеспечение, использующее современные архитектуры, становится неуправляемым», — отмечает Энди Уайделл из ZF. Другие также разделяют это убеждение. По данным консалтинговой фирмы McKinsey & Company, сложность программного обеспечения в автомобилях быстро превышает возможности его разработки и обслуживания. Сложность программного обеспечения выросла в четыре раза за последнее десятилетие, но производительность программного обеспечения поставщиков и OEM-производителей практически не выросла за то же время.Кроме того, в следующем десятилетии сложность программного обеспечения, вероятно, возрастет еще в три раза. Как производители автомобилей, так и поставщики изо всех сил пытаются сократить «разрыв между развитием и производительностью».

«Когда-то программное обеспечение было частью автомобиля. Теперь программное обеспечение определяет стоимость автомобиля».

Частично проблема заключается в поддержке неуклонно растущей кодовой базы. Один из руководителей автомобильной компании сообщил McKinsey, что при нынешних темпах поддержка программного обеспечения существующей кодовой базы будет потреблять все ее ресурсы НИОКР, если разрыв не будет ликвидирован. Фактически, Уайделл отмечает, что «в некоторых случаях автомобильная промышленность больше не рассматривает общее количество строк кода как меру сложности, а количество персонала, занимающегося программным обеспечением, которое OEM или поставщик нанимает для удовлетворения текущих и будущих потребностей».

Преодоление разрыва между разработкой и производительностью выглядит особенно пугающе, если, как говорит председатель Volkswagen Герберт Дайс, «на программное обеспечение будет приходиться 90% будущих инноваций в автомобиле». Владение необходимыми знаниями программного обеспечения будет основным ключом к успеху.Как сформулировал McKinsey: «Хотя автомобильные организации должны преуспевать на многих уровнях, чтобы выиграть игру программного обеспечения, привлечение и удержание лучших специалистов, вероятно, является наиболее важным аспектом». Неудивительно, что правильное использование программного обеспечения является «одной из вещей, которые не дают мне спать по ночам», — признается Уайделл из ZF. Это также не дает спать всем другим поставщикам и OEM-менеджерам.

OEM-производители с опозданием осознали, во многом благодаря концепции автомобиля Илона Маска с программным управлением в форме Tesla, что их нынешние подходы к аутсорсингу необходимого программного обеспечения и электроники поставщикам, а затем их интеграция в автомобили с ДВС не работают для электромобили.

Функциональность и сложность децентрализованных архитектур ЭБУ, используемых в автомобилях с ДВС, «достигли своего предела», — цитирует Wards Auto слова Тамары Сноу, руководителя отдела исследований и передовых разработок поставщика автомобилей уровня 1 Continental AG. Это особенно верно, если для полного автономного вождения требуется примерно 500 миллионов или более строк кода.

«В некоторых случаях автомобильная промышленность больше не рассматривает общее количество строк кода как меру сложности, а количество сотрудников, занимающихся программным обеспечением, которых OEM-производитель или поставщик нанимает для удовлетворения текущих и будущих потребностей.

Новое программное обеспечение и физическая архитектура транспортных средств потребуются для управления банками аккумуляторов вместо двигателя внутреннего сгорания и связанной с ним трансмиссии. Архитектура будет содержать всего несколько мощных, чрезвычайно быстрых компьютерных процессоров, выполняющих код, управляемый микросервисами, и будет осуществлять внутреннюю связь с большим количеством датчиков по более легким жгутам проводов или даже по беспроводной сети, просто для начала. Внешняя коммуникация также будет в разы больше.И эти новые архитектуры, отмечает Хартманн из ZF, должны быть разработаны с низкими затратами и при постоянном сокращении временных циклов командами разработчиков программного обеспечения в OEM-производителях и поставщиках, которые будут изучать новые методы разработки программного обеспечения и систем.

Вероятно, самая большая проблема заключается в недостаточном опыте работы с программным обеспечением в управленческих пакетах, чтобы понять необходимость трансформации, утверждает Манфред Брой. Хотя сложность аппаратного обеспечения является наиболее заметным аспектом транспортного средства, Брой отмечает: «Что я считаю более важным, так это сложность программного обеспечения (которая в решающей степени зависит от выбора аппаратного обеспечения) и, в частности, стоимость программного обеспечения, которая совершенно непонятна. OEM-производители и более важны из-за его долгосрочной эволюции.Он говорит, что офисы руководителей автомобильных компаний заполнены «людьми вчерашнего дня, но они по-прежнему у руля».

Зоран Филипи из Clemson поясняет: «Более ста лет OEM-производители концентрировались на совершенствовании двигателей внутреннего сгорания, отдавая остальные части своих транспортных средств поставщикам, а затем интегрируя все компоненты вместе. Тот же подход применялся, когда электроника и программное обеспечение начали использоваться в транспортных средствах — они были просто еще одним «черным ящиком», который нужно было интегрировать в транспортное средство.«Теперь, — говорит он, — OEM-производители и их поставщики должны перейти от подхода, ориентированного на аппаратное обеспечение, к менталитету, ориентированному на программное обеспечение, при этом продолжая поддерживать и улучшать автомобили с ДВС, используя существующие подходы, по крайней мере, еще одно десятилетие».

Петер Мертенс, бывший глава отдела исследований и разработок Audi AG и член правления, заявил в недавнем интервью CleanTechnica: «Немецкая автомобильная промышленность предоставляет свои самые важные новые продукты, которые определят, выживут ли они как компании в своей существующей структуре, для ответственность менеджеров, которые имеют наименьший опыт и знания о своей наиболее важной части, программном обеспечении.

Далее Мертенс говорит, что необходим способ отсеять руководителей, которые не подходят для их должности. «Проведите завтра оценку работы со всеми топ-менеджерами VW, Audi, Porsche, BMW и Daimler и попросите их написать небольшую игру или простой, но работающий вирус», — говорит он. «Если они не могут этого сделать, немедленно уволите их, потому что они не подходят для этой работы». Сколько останется, спрашивает Мертенс? Кровь, оставшаяся на полу, будет подсказкой.

Машинное обучение — MIT MakerWorkshop

 

После того, как вы станете участником во время Maker Monday, машинное обучение позволит участникам использовать другие машины в MIT MakerWorkshop. После того, как участники завершили специальное обучение работе с машиной, они получают наклейку для своего значка, позволяющую им использовать эту конкретную машину.

Регистрационный лист:

Пожалуйста, обратитесь к этому регистрационному листу, чтобы зарегистрироваться на обучение. Убедитесь, что вы находитесь на правильной вкладке недели, а не на предыдущей неделе.

 

Окончание системы резервирования и начало работы:

Поскольку ограничения MIT ослабли, мы больше не требуем резервирования для использования машин в торговом зале.Мы возвращаемся к нашим часам работы до пандемии, когда в магазине будут работать наставники в течение всего времени, указанного на боковой панели или вкладке «Часы/Мероприятия».

Обучение по конкретным машинам:

Пожалуйста, используйте приведенный ниже бланк для записи на обучение, чтобы запланировать обучение для большинства машин. Если машина, для которой вы хотите пройти обучение, затемнена и предлагает вам связаться с машинными командами напрямую, свяжитесь с машинными командами, используя электронные письма машинных команд на боковой панели.

Предварительное чтение тренинга:

Информация о том, что необходимо прочитать перед каждым тренингом, можно найти здесь: Информация о сеансе тренинга

Политика отсутствия тренинга:

Запись на тренинг должна быть отменена до 19:00 за день до запланированного дня обучение. При непредвиденных обстоятельствах регистрация может быть отменена в последнюю минуту с предупреждением по электронной почте (мы тоже люди). Участники, которые отменят подписку, получат отметку, и после двух отметок им не будет разрешено записываться на специальные тренинги по машинам в течение следующих 6 месяцев.

Дополнительная регистрационная информация для фрезерных и токарных станков:

MIT MakerWorkshop не поддерживает обучение работе на фрезерных и токарных станках с нуля. Для работы на мельнице и токарном станке требуется формальное внешнее обучение. Следующие курсы считаются формальным внештатным обучением:

  • Один из следующих классов: 2. 670 и 2.810 (версия с фонариком),
  • Курс MIT по работе с фонариками в механической мастерской MIT (например, Edgerton, LMP, Papalardo и т. д.),
  • Эквивалентный курс фонарика в другом университете для аспирантов, преподавателей и сотрудников

 

 

Плазменный настольный станок с ЧПУ LECS и обучение САПР — зарегистрироваться здесь

Детали виртуального обучения — Torchmate LIVE

Torchmate LIVE — обучение работе с машинами и САПР

Посмотреть доступные даты и зарегистрироваться ниже

Torchmate LIVE — это интерактивное обучающее решение для людей, которые не могут путешествовать или не имеют времени для обучения на месте, но нуждаются в личном взаимодействии для обучения на месте.Мы привозим инструктора на ваш объект через интернет. Присоединяйтесь через ZOOM к нашим опытным инструкторам, чтобы освоить основы и операции с машиной.

Запланируйте свое время ниже!

Обзор семинара

День 1 — ТМ CAD (4 часа) 

• Основные функции и инструменты

• Функции панели инструментов

• Общие пункты меню

• Создание формы

• Использование текста

• Создание траектории инструмента

• Вывод траектории обрезки

• Проект шильдика Блок

День 2 — Машинные операции (4 часа)

• Обзор машины

• Плазменный резак и расходные материалы

• Правильный запуск

• Обзор Visual Machine Designer

• Проверка качества резки и скорости линии

• Процесс резки паспортной таблички

• Правильное завершение работы

• Техническое обслуживание машин

Внутреннее обучение — Рино и региональный

Трехдневное обучение — в Рено и в региональных отделениях по всей стране

Посмотреть доступные даты и зарегистрироваться ниже

Обучение

Torchmate In-House — это трехдневное практическое обучение на основе проекта, которое проводится по всей территории США. Изучайте и создавайте реальные проекты, охватывающие программное обеспечение TMCAD и его функции. Возьмите эти проекты и вырежьте их на станке, где инструкторы расскажут обо всем, от качества резки до надлежащего обслуживания. Создайте надлежащую основу для достижения успеха с помощью нашего внутреннего обучения.

Обзор семинара

Введение в Torchmate CAD

• Изучите основные функции и инструменты

• Рисование основных фигур

• Обсудить функции фигурной сварки и траектории замыкания/размыкания

• Импорт изображений из Интернета и использование инструмента векторизации

• Редактирование узлов

• Создание прецизионных деталей

Работа машины Torchmate

• Как пользоваться столом

• Получение качества резки

• Настройки и функции

• Понимание управления высотой

• Обслуживание стола и поиск и устранение неисправностей

• Ручная резка с демонстрационным оборудованием Torchmate

Почему ИИ с глубоким обучением так легко обмануть

Беспилотный автомобиль приближается к знаку «Стоп», но вместо того, чтобы притормозить, выезжает на оживленный перекресток. Позже в отчете об аварии выясняется, что к лицевой стороне знака были приклеены четыре небольших прямоугольника. Они обманули бортовой искусственный интеллект (ИИ) автомобиля, неправильно истолковав слово «стоп» как «ограничение скорости 45».

Такого события на самом деле не произошло, но вероятность саботажа ИИ вполне реальна. Исследователи уже продемонстрировали, как обмануть систему искусственного интеллекта, чтобы она неправильно прочитала знак остановки, аккуратно расположив на нем наклейки 1 . Они обманули системы распознавания лиц, наклеив печатный рисунок на очки или головные уборы.И они обманули системы распознавания речи, заставив их слышать фантомные фразы, вставив в звук образцы белого шума.

Это лишь некоторые примеры того, как легко взломать ведущую технологию распознавания образов в ИИ, известную как глубокие нейронные сети (ГНС). Они оказались невероятно успешными в правильной классификации всех видов входных данных, включая изображения, речь и данные о потребительских предпочтениях. Они являются частью повседневной жизни, управляя всем, от автоматизированных телефонных систем до рекомендаций пользователей в потоковом сервисе Netflix.Тем не менее, внесение изменений во входные данные — в виде крошечных изменений, обычно незаметных для человека — может сбить с толку лучшие нейронные сети.

Эти проблемы вызывают больше беспокойства, чем идиосинкразические причуды не совсем совершенной технологии, говорит Дэн Хендрикс, аспирант компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли. Как и многие ученые, он пришел к выводу, что они являются самой яркой иллюстрацией того, что ГНС принципиально хрупки: они блестяще справляются со своими задачами до тех пор, пока, попадая на незнакомую территорию, они не ломаются непредсказуемым образом.

Источники: Знак «Стоп»: Ref. 1; Пингвин: Исх. 5

Это может привести к серьезным проблемам. Системы глубокого обучения все чаще переходят из лаборатории в реальный мир, от пилотирования беспилотных автомобилей до картирования преступлений и диагностики заболеваний. Но пиксели, злонамеренно добавленные к медицинским сканам, могут обмануть DNN и заставить ее ошибочно обнаружить рак, как сообщается в одном из исследований этого года 2 . Другой предположил, что хакер может использовать эти уязвимости для взлома онлайн-системы на основе искусственного интеллекта, чтобы она запускала собственные алгоритмы захватчика 3 .

В своих попытках выяснить, что происходит не так, исследователи многое узнали о том, почему ГНС терпят неудачу. «Нет никаких исправлений для фундаментальной хрупкости глубоких нейронных сетей», — утверждает Франсуа Шолле, инженер по искусственному интеллекту в Google в Маунтин-Вью, Калифорния. По его словам, чтобы избавиться от недостатков, исследователям необходимо дополнить ГНС, сопоставляющие шаблоны, дополнительными возможностями: например, создавать ИИ, которые могут самостоятельно исследовать мир, писать собственный код и сохранять воспоминания.Некоторые эксперты считают, что такие системы станут основой исследований искусственного интеллекта в следующем десятилетии.

Проверка реальности

В 2011 году Google представила систему, которая может распознавать кошек в видео на YouTube, и вскоре после этого появилась волна систем классификации на основе DNN. «Все говорили: «Вау, это потрясающе, компьютеры наконец-то могут понимать мир», — говорит Джефф Клун из Университета Вайоминга в Ларами, который также является старшим научным руководителем в Uber AI Labs в Сан-Франциско, Калифорния. .

Но исследователи ИИ знали, что DNN на самом деле не понимают мир. Вольно моделируя архитектуру мозга, они представляют собой программные структуры, состоящие из большого количества цифровых нейронов, расположенных во многих слоях. Каждый нейрон связан с другими слоями выше и ниже него.

Идея состоит в том, что особенности необработанных входных данных, поступающих в нижние слои — например, пиксели в изображении — запускают некоторые из этих нейронов, которые затем передают сигнал нейронам в слое выше в соответствии с простыми математическими правилами. Обучение сети DNN включает в себя предоставление ей огромного набора примеров, каждый раз настраивая способ соединения нейронов, чтобы, в конечном итоге, верхний слой давал желаемый ответ — например, всегда интерпретируя изображение льва как льва. , даже если DNN не видел эту картинку раньше.

Первая крупная проверка реальности произошла в 2013 году, когда исследователь Google Кристиан Сегеди и его коллеги опубликовали препринт под названием «Интригующие свойства нейронных сетей» 4 .Команда показала, что можно взять изображение — например, льва — которое DNN сможет идентифицировать и, изменив несколько пикселей, убедить машину, что она смотрит на что-то другое, например, на библиотеку. Команда назвала подделанные изображения «состязательными примерами».

Год спустя Клун и его тогдашний аспирант Ан Нгуен вместе с Джейсоном Йосински из Корнельского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, показали, что можно заставить DNN видеть вещи, которых не было, например пингвина в узоре. волнистых линий 5 .«Любой, кто играл с машинным обучением, знает, что эти системы время от времени совершают глупые ошибки», — говорит Йошуа Бенжио из Монреальского университета в Канаде, который является пионером глубокого обучения. «Что было неожиданностью, так это тип ошибки», — говорит он. «Это было довольно поразительно. Это тип ошибки, о которой мы даже не догадывались».

Новые типы ошибок появляются часто и быстро. В прошлом году Нгуен, который сейчас работает в Обернском университете в Алабаме, показал, что простого вращения объектов на изображении достаточно, чтобы отбросить некоторые из лучших классификаторов изображений около 6 .В этом году Хендрикс и его коллеги сообщили, что даже неподдельные, естественные изображения все еще могут обманывать современные классификаторы, заставляя их делать непредсказуемые оплошности, такие как идентификация гриба как кренделя или стрекозы как крышки люка 7 .

Проблема выходит за рамки распознавания объектов: любой ИИ, который использует DNN для классификации входных данных, таких как речь, можно обмануть. ИИ, которые играют в игры, можно саботировать: в 2017 году ученый-компьютерщик Сэнди Хуанг, аспирант Калифорнийского университета в Беркли, и ее коллеги сосредоточились на DNN, которые были обучены побеждать в видеоиграх Atari с помощью процесса, называемого обучением с подкреплением 8. .В этом подходе ИИ ставится цель, и в ответ на ряд входных данных он методом проб и ошибок учится, что делать для достижения этой цели. Эта технология лежит в основе сверхчеловеческих игровых ИИ, таких как AlphaZero и покерный бот Pluribus. Тем не менее, команда Хуанга смогла заставить свои ИИ проигрывать игры, добавляя на экран один или два случайных пикселя.

Ранее в этом году аспирант ИИ Адам Глив из Калифорнийского университета в Беркли и его коллеги продемонстрировали, что можно ввести агента в среду ИИ, который использует «состязательную политику», предназначенную для того, чтобы запутать ответы ИИ 9 .Например, ИИ-футболист, обученный бить мяч мимо ИИ-вратаря в смоделированной среде, теряет способность забивать, когда вратарь начинает вести себя неожиданным образом, например, падает на землю.

ИИ-футболист в смоделированной серии пенальти сбит с толку, когда ИИ-вратарь применяет «состязательную политику»: падает на пол (справа). Фото: Адам Глив / ссылка. 9

Знание слабых мест DNN может даже позволить хакеру завладеть мощным ИИ.Один из примеров этого произошел в прошлом году, когда команда из Google показала, что можно использовать враждебные примеры не только для того, чтобы заставить DNN совершать определенные ошибки, но и для того, чтобы полностью перепрограммировать ее — эффективно перепрофилировать ИИ, обученный выполнять одну задачу. другой 3 .

Многие нейронные сети, например те, которые учатся понимать язык, в принципе можно использовать для кодирования любой другой компьютерной программы. «Теоретически вы можете превратить чат-бота в любую программу, которую захотите», — говорит Клун.«Здесь мозг начинает мутить». Он представляет себе ситуацию в ближайшем будущем, когда хакеры смогут захватить нейронные сети в облаке, чтобы запустить свои собственные алгоритмы уклонения от спам-ботов.

Для ученого-компьютерщика Дон Сонг из Калифорнийского университета в Беркли DNN — это сидячие утки. «Существует так много разных способов атаковать систему, — говорит она. «И защищаться очень, очень сложно».

С большой силой приходит большая хрупкость

DNN являются мощными, потому что их многослойность означает, что они могут улавливать закономерности во многих различных характеристиках входных данных при попытке их классифицировать.ИИ, обученный распознавать самолеты, может обнаружить, что такие особенности, как пятна цвета, текстуры или фона, являются такими же сильными предикторами, как и вещи, которые мы считаем заметными, например крылья. Но это также означает, что очень небольшое изменение входных данных может привести к тому, что ИИ считает явно другим состоянием.

Один из ответов — просто передать ИИ больше данных; в частности, многократно подвергать ИИ проблемным случаям и исправлять его ошибки. В этой форме «состязательного обучения», когда одна сеть учится идентифицировать объекты, вторая пытается изменить входные данные первой сети, чтобы она делала ошибки. Таким образом, состязательные примеры становятся частью обучающих данных DNN.

Хендрикс и его коллеги предложили количественно оценить устойчивость DNN к ошибкам, проверив ее работу на большом количестве враждебных примеров. Однако обучение сети противостоять одному типу атак может ослабить ее против других, говорят они. А исследователи под руководством Пушмита Кохли из Google DeepMind в Лондоне пытаются привить DNN от совершения ошибок. Многие враждебные атаки работают, внося крошечные изменения в составные части входных данных — например, слегка изменяя цвет пикселей на изображении — до тех пор, пока это не приведет DNN к неправильной классификации.Команда Кохли предположила, что надежная DNN не должна изменять свои выходные данные в результате небольших изменений ее входных данных, и что это свойство может быть математически включено в сеть, ограничивая ее обучение.

Однако на данный момент ни у кого нет решения общей проблемы хрупких ИИ. Корень проблемы, по словам Бенжио, заключается в том, что у DNN нет хорошей модели того, как выбирать то, что имеет значение. Когда ИИ видит подделанное изображение льва как библиотеку, человек по-прежнему видит льва, потому что у него есть ментальная модель животного, основанная на наборе высокоуровневых признаков — уши, хвост, грива и так далее. — это позволяет им абстрагироваться от низкоуровневых произвольных или случайных деталей.«Из предыдущего опыта мы знаем, какие функции являются наиболее важными», — говорит Бенжио. «И это исходит из глубокого понимания устройства мира».

Одна из попыток решить эту проблему — объединить DNN с символическим ИИ, который был доминирующей парадигмой в ИИ до машинного обучения. С символическим ИИ машины рассуждали, используя жестко запрограммированные правила о том, как устроен мир, например, что он содержит дискретные объекты и что они связаны друг с другом различными способами. Некоторые исследователи, такие как психолог Гэри Маркус из Нью-Йоркского университета, говорят, что гибридные модели ИИ — это путь вперед.«Глубокое обучение настолько полезно в краткосрочной перспективе, что люди упустили из виду долгосрочную перспективу», — говорит Маркус, давний критик нынешнего подхода к глубокому обучению. В мае он стал соучредителем стартапа Robust AI в Пало-Альто, штат Калифорния, целью которого является сочетание глубокого обучения с методами искусственного интеллекта, основанными на правилах, для разработки роботов, которые могут безопасно работать вместе с людьми. Над чем именно работает компания, пока не сообщается.

Даже если правила могут быть встроены в DNN, они все равно хороши настолько, насколько хороши данные, из которых они извлекаются.Бенжио говорит, что агенты ИИ должны учиться в более богатой среде, которую они могут исследовать. Например, большинство систем компьютерного зрения не могут распознать, что банка пива имеет цилиндрическую форму, потому что они были обучены на наборах данных 2D-изображений. Вот почему Нгуен и его коллеги обнаружили, что так легко обмануть DNN, представляя знакомые объекты с разных точек зрения. Обучение в трехмерной среде — реальной или смоделированной — поможет.

Но способ обучения ИИ также должен измениться. «Изучать причинно-следственные связи должны агенты, которые что-то делают в мире, которые могут экспериментировать и исследовать», — говорит Бенжио. Другой пионер глубокого обучения, Юрген Шмидхубер из Института исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Манно, Швейцария, думает примерно так же. По его словам, распознавание образов чрезвычайно эффективно — достаточно хорошо, чтобы сделать такие компании, как Alibaba, Tencent, Amazon, Facebook и Google, самыми ценными в мире. «Но надвигается гораздо большая волна», — говорит он. «И это будет о машинах, которые манипулируют миром и создают свои собственные данные своими действиями.

В каком-то смысле ИИ, использующие обучение с подкреплением для победы над компьютерными играми, делают это уже в искусственной среде: методом проб и ошибок они манипулируют пикселями на экране разрешенными способами, пока не достигнут цели. Но реальная среда намного богаче, чем смоделированные или отобранные наборы данных, на которых сегодня тренируется большинство DNN.

Роботы, которые импровизируют

В лаборатории Калифорнийского университета в Беркли робот-манипулятор роется в беспорядке. Он берет красную миску и подталкивает ею синюю прихватку для духовки на пару сантиметров вправо.Он роняет миску и берет пустой пластиковый пульверизатор. Затем он исследует вес и форму книги в мягкой обложке. В течение нескольких дней непрерывного просеивания робот начинает чувствовать эти инопланетные объекты и то, что он может с ними делать.

Рука-робот использует глубокое обучение, чтобы научиться пользоваться инструментами. Получив лоток с предметами, он берет и смотрит на каждый по очереди, наблюдая, что происходит, когда он перемещает их и сталкивает один предмет с другим.

Роботы используют глубокое обучение, чтобы изучить, как использовать 3D-инструменты.Кредит: Энни Се

Когда исследователи ставят перед роботом цель — например, представляя ему изображение почти пустого лотка и указывая, что робот упорядочивает объекты в соответствии с этим состоянием — он импровизирует и может работать с объектами, которых он раньше не видел, такими как использование губки для стирания предметов со стола. Также выяснилось, что уборка с помощью пластиковой бутылки с водой, чтобы сбивать предметы с пути, быстрее, чем собирать эти предметы напрямую. «По сравнению с другими методами машинного обучения, универсальность его возможностей продолжает меня впечатлять», — говорит Челси Финн, которая работала в лаборатории Беркли и сейчас продолжает это исследование в Стэнфордском университете в Калифорнии.

Этот вид обучения дает ИИ гораздо более глубокое понимание объектов и мира в целом, говорит Финн. Если бы вы видели бутылку с водой или губку только на фотографиях, вы могли бы узнать их на других изображениях. Но вы бы не поняли, что это такое и для чего их можно использовать. «Ваше понимание мира было бы намного поверхностнее, чем если бы вы могли на самом деле взаимодействовать с ними», — говорит она.

Но это обучение — медленный процесс. В смоделированной среде ИИ может молниеносно прокручивать примеры.В 2017 году AlphaZero, последняя версия самообучаемого игрового программного обеспечения DeepMind, была обучена тому, чтобы стать сверхчеловеком-игроком в го, затем в шахматы, а затем в сёги (разновидность японских шахмат) всего за день. За это время было сыграно более 20 миллионов тренировочных игр каждого турнира.

Роботы с искусственным интеллектом не могут научиться этому быстро. По словам Джеффа Малера, соучредителя Ambidextrous, компании по искусственному интеллекту и робототехнике из Беркли, Калифорния, почти все основные результаты в области глубокого обучения в значительной степени основаны на больших объемах данных.«Сбор десятков миллионов точек данных потребует нескольких лет непрерывной работы одного робота». Более того, данные могут быть ненадежными, поскольку калибровка датчиков может меняться со временем, а аппаратное обеспечение может ухудшиться.

Из-за этого в большинстве работ по робототехнике, связанных с глубоким обучением, по-прежнему используются моделируемые среды для ускорения обучения. «То, чему вы можете научиться, зависит от того, насколько хороши симуляторы», — говорит Дэвид Кент, аспирант робототехники в Технологическом институте Джорджии в Атланте.Симуляторы постоянно совершенствуются, а исследователи все лучше переносят уроки, полученные в виртуальных мирах, в реальный мир. Однако такие симуляции по-прежнему не могут сравниться с реальными сложностями.

Финн утверждает, что обучение с использованием роботов в конечном счете легче масштабировать, чем обучение с использованием искусственных данных. Ее роботу, использующему инструменты, понадобилось несколько дней, чтобы освоить относительно простую задачу, но она не требовала серьезного контроля. «Вы просто запускаете робота и просто проверяете его время от времени», — говорит она.Она воображает, что однажды в мире будет множество роботов, предоставленных самим себе, которые будут учиться круглосуточно. Это должно быть возможно — ведь именно так люди познают мир. «Ребенок не учится, загружая данные из Facebook», — говорит Шмидхубер.

Обучение на меньшем количестве данных

Ребенок также может распознавать новые примеры всего по нескольким точкам данных: даже если он никогда раньше не видел жирафа, он все равно может научиться определять его, увидев один или два раза.Одна из причин, по которой это работает так быстро, заключается в том, что ребенок видел много других живых существ, если не жирафов, поэтому уже знаком с их характерными чертами.

Обобщающим термином для наделения ИИ такого рода способностями является трансферное обучение: идея состоит в том, чтобы перенести знания, полученные на предыдущих этапах обучения, на другую задачу. Один из способов сделать это — повторно использовать всю или часть предварительно обученной сети в качестве отправной точки при обучении новой задаче. Например, повторное использование частей DNN, которые уже были обучены идентифицировать один тип животных, например тех слоев, которые распознают базовую форму тела, может дать новой сети преимущество при обучении идентификации жирафа.

Экстремальная форма трансферного обучения направлена ​​на обучение новой сети, показывая ей всего несколько примеров, а иногда и только один. Это известное как однократное или поэтапное обучение, оно в значительной степени зависит от предварительно обученных DNN. Представьте, что вы хотите создать систему распознавания лиц, которая идентифицирует людей в криминальной базе данных. Быстрый способ — использовать DNN, которая уже видела миллионы лиц (не обязательно тех, что есть в базе данных), чтобы иметь хорошее представление о характерных чертах, таких как форма носа и челюсти. Теперь, когда сеть просматривает только один экземпляр нового лица, она может извлечь полезный набор функций из этого изображения. Затем он может сравнить, насколько этот набор функций похож на отдельные изображения в криминальной базе данных, и найти наиболее близкое совпадение.

Предварительно обученная память такого типа может помочь ИИ распознавать новые примеры без необходимости видеть множество шаблонов, что может ускорить обучение роботов. Но такие DNN все еще могут быть в растерянности, когда сталкиваются с чем-то слишком далеким от их опыта.До сих пор не ясно, насколько эти сети могут обобщать.

Даже самые успешные системы искусственного интеллекта, такие как AlphaZero от DeepMind, имеют чрезвычайно узкую область знаний. Алгоритм AlphaZero можно научить играть и в го, и в шахматы, но не в то и другое одновременно. Переобучение связей и ответов модели, чтобы она могла побеждать в шахматы, сбрасывает весь предыдущий опыт игры в го. «Если подумать об этом с точки зрения человека, это довольно нелепо», — говорит Финн. Люди не забывают то, что они выучили так легко.

Научиться учиться

Успех AlphaZero в играх был связан не только с эффективным обучением с подкреплением, но и с алгоритмом, который помог ему (используя вариант метода, называемого поиском по дереву Монте-Карло) сузить выбор из возможные следующие шаги 10 . Другими словами, ИИ руководствовался тем, как лучше всего учиться у своего окружения. Шолле считает, что следующим важным шагом в области ИИ будет предоставление DNN возможности писать свои собственные такие алгоритмы, а не использовать код, предоставленный людьми.

Дополнение базового сопоставления шаблонов способностями к рассуждению поможет ИИ лучше справляться с входными данными за пределами их зоны комфорта, утверждает он. Ученые-компьютерщики годами изучали синтез программ, при котором компьютер генерирует код автоматически. Сочетание этой области с глубоким обучением может привести к системам с ГНС, которые будут намного ближе к абстрактным ментальным моделям, которые используют люди, считает Шолле.

В области робототехники, например, ученый-компьютерщик Кристен Грауман из Facebook AI Research в Менло-Парке, Калифорния, и Техасского университета в Остине обучают роботов тому, как лучше всего исследовать новую среду для себя.Это может включать в себя выбор направления взгляда, например, при представлении новых сцен, и способ манипулирования объектом, чтобы лучше понять его форму или назначение. Идея состоит в том, чтобы заставить ИИ предсказывать, какая новая точка зрения или угол зрения дадут ему наиболее полезные новые данные для обучения.

Исследователи в этой области говорят, что они добиваются успехов в исправлении недостатков глубокого обучения, но признают, что они все еще ищут новые методы, чтобы сделать этот процесс менее хрупким. По словам Сонга, за глубоким обучением стоит не так уж много теории.«Если что-то не работает, трудно понять, почему», — говорит она. «Вся область все еще очень эмпирична. Тебе просто нужно попробовать».

На данный момент, несмотря на то, что ученые признают хрупкость DNN и их зависимость от больших объемов данных, большинство из них говорят, что этот метод никуда не денется. Осознание в этом десятилетии того, что нейронные сети, объединенные с огромными вычислительными ресурсами, можно так хорошо научить распознавать закономерности, остается откровением. «Никто на самом деле не знает, как его улучшить», — говорит Клун.

Машинное распознавание новых жестов после обучения языку жестов

Описание:

Фон

В американском языке жестов (ASL) все почти 10 000 жестов для английских слов составлены с использованием набора из более чем 80 форм рук, шести мест и около 20 уникальных движений. Каждая форма руки, движение и расположение имеют семантическую связь с английским словом и могут рассматриваться как концепты.Каждый жест может быть выражен с использованием уникального порядка начальной формы руки и начального местоположения, типа движения, конечной формы руки и конечного местоположения, что является канонической формой для этого жеста. Если машина выучит эти уникальные концепции, то, объединив их в соответствии с языком, появится возможность распознавать жесты, которых она никогда раньше не видела. Эта концепция распознавания ранее невидимых классов без доступа к обучающим данным известна как обучение с нулевым выстрелом. Известные приложения включают обучение ASL, обучение персонала в различных областях, таких как строительство и военные, а также проверку качества физиотерапевтических упражнений без присмотра.

 

Описание изобретения

Исследователи из Университета штата Аризона разработали концепцию использования канонической формы в качестве промежуточного модульного представления, необходимого для автоматического изучения языков, основанных на жестах. Принципиальное отличие заключается в определении понятия, допускающем мягкое сопоставление, и в использовании канонических форм, преобразующих пример в понятия, расположенные в пространственно-временном порядке. Настоящие система и способ применяют эту стратегию встраивания для нулевого обучения жестам ASL.

 

В экспериментах использовались два набора данных: (1) обучающий набор данных IMPACT Lab, состоящий из 23 жестов ASL, каждый из которых выполняется три раза 130 новичками, изучающими ASL, и (2) набор данных ASLTEXT, состоящий из 190 жестов каждый. выполняется в среднем шесть раз. Разработанная система смогла распознать 19 произвольно выбранных — и ранее не встречавшихся в наборе данных IMPACT — жестов от семи человек, которые не были частью 130 учащихся. Из набора данных ASLTEXT было распознано 34 невидимых жеста без какого-либо переобучения.Нормализованная точность набора данных ASLTEXT составляет 66 %, что на 13,6 % выше, чем у современного метода.

потенциальные приложения

• Жест жест языка жеста

• Признание видео на основе видео

• Образование для нарушения слуха

• Отслеживание физиотерапевтических движений и подготовки прогресса

(PDF ): Встраивание концепций через канонические формы: пример распознавания ASL Zero-Shot

 

 

Домашняя страница исследований профессоров Сандипа Гупты и Аяна Банерджи

ALEKS — Адаптивное обучение и оценивание по математике, химии, статистике и многому другому

С ALEKS студенты достигают мастерства

более чем на 90% времени.

ALEKS — самая эффективная программа адаптивного обучения.

ALEKS — это основанная на исследованиях программа онлайн-обучения, которая предлагает учебные продукты для Математика , Химия , Статистика и многое другое. Основанная на 20-летнем опыте исследований и аналитики, ALEKS представляет собой проверенную платформу онлайн-обучения, которая помогает преподавателям и родителям глубже понять знания и прогресс каждого учащегося, а также предоставляет индивидуальную поддержку, необходимую каждому учащемуся для достижения мастерства.

Как работает АЛЕКС

Постоянно адаптируясь для обновления уровня знаний каждого учащегося, ALEKS направляет учащихся именно к тому, что они готовы изучать в любое время.



ALEKS адаптируется к каждому ученику

ALEKS помогает учащимся осваивать темы курса посредством непрерывного цикла мастерства, сохранения знаний и положительных отзывов. Каждый учащийся начинает новый курс с уникальным набором знаний и предварительными пробелами, которые необходимо заполнить. Определяя базовый уровень знаний учащегося, ALEKS создает индивидуальный и динамичный путь к успеху, на котором учащиеся изучают, а затем осваивают темы. ALEKS помог более чем 25 000 000 студентов и продолжает расти.

Отмеченное наградами адаптивное обучение

ALEKS был признан исключительным учебным решением, совсем недавно получившим две награды CODiE 2020 года.

Исследование ALEKS

ALEKS был разработан в Калифорнийском университете учеными-когнитивистами, инженерами-программистами, математиками и педагогами. Используя новаторские исследования в области теории пространства знаний, эти пионеры в области адаптивного машинного обучения разработали эффективный способ определения точных знаний учащихся и предоставления им персонализированного и значимого опыта обучения. Разработка ALEKS была поддержана крупным финансированием Национального научного фонда.



Знай каждого ученика лучше

Компания ALEKS запатентовала технологию машинного обучения под названием ALEKS Insights (патент США № 10 713 965), позволяющую своевременно предупреждать преподавателей о студентах, находящихся в группе риска. ALEKS Insights отправляет уведомления по электронной почте преподавателям, обращая внимание на студентов (а), которые не успевают, (б) которые перестают успевать, (в) которые чрезмерно откладывают или (г) которые учатся нереально быстро. Эти формирующие идеи позволяют преподавателям принимать своевременные меры, чтобы помочь учащимся, которые больше всего в этом нуждаются.

К-12

Курсы доступны для 3-12 классов; могут быть реализованы в качестве основной или дополнительной учебной программы.

Высшее образование

Индивидуальное обучение математике, химии, статистике и бухгалтерскому учету, а также точное размещение курсов.

Независимое использование

Полная библиотека курсов адаптивного обучения для использования отдельными лицами или семьями с несколькими учениками.

Обучение/доступ « Машиностроительный цех

Политика доступа к механическому цеху

Учащиеся должны пройти модульное обучение, чтобы получить необходимый доступ к механической мастерской.Обучение будет проводиться по модулям, перечисленным ниже. Уровень подготовки учащегося будет указан на значке механического цеха, который должен отображаться постоянно, когда он находится в механическом цехе.

Количество мест в модулях ограничено и предоставляется в порядке живой очереди. Плата магазина в размере 25 долларов США за модуль оплачивается через Главное управление машиностроения или по ссылке, указанной в расписании. Студенты, обучающиеся на платной основе, получают преимущество перед студентами, не изучающими машиностроение.

Студенты, изучающие базовый модуль, создают и забирают домой эту потрясающую подставку для сотового телефона!

Модуль базового обучения

(четыре трехчасовых сеанса)

    Модуль базового обучения
  • является обязательным условием для модуля токарного и/или фрезерного станка
  • .
  • Запись по ссылке в расписании на желаемую дату/время
  • Значок механического цеха доступен в главном офисе машиностроения после успешного завершения модуля базового обучения
  • .
  • Плата 25 долларов США: возможность оплаты онлайн (базовая)
Токарный модуль

(восемь трехчасовых занятий)

  • Сертификация по основному учебному модулю необходима для прохождения модуля токарного станка
  • Запись по ссылке в расписании на желаемую дату/время
  • Значок Механического цеха доступен в главном офисе Машиностроения после успешного завершения модуля Токарный станок
  • Плата 25 долларов США: возможность оплаты онлайн (токарный станок)
Мельничный модуль

(десять трехчасовых занятий)

  • Сертификация по основному учебному модулю необходимо для прохождения модуля Mill
  • Запись по ссылке в расписании на желаемую дату/время
  • Значок Механического цеха доступен в главном офисе Машиностроения после успешного завершения модуля Токарный станок
  • Плата 25 долларов США: возможность оплаты онлайн (токарный станок)
Расширенный производственный модуль

(шесть трехчасовых занятий)

  • Сертификация базового модуля обучения и модуля мельницы необходима для прохождения модуля расширенного производства
  • Запись по ссылке в расписании на желаемую дату/время
  • Значок механического цеха
  • доступен в главном офисе машиностроения после успешного завершения модуля
  • .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.