亚马逊发布了DeepRacer开源代码

2018年11月,亚马逊推出了AWS DeepRacer,这是一款鞋盒大小的汽车,运行在通过强化学习技术在虚拟环境中训练的人工智能模型上。从那以后,DeepRacer开始扩张,推出了一个女子联赛和新的微型赛车。从今天开始,亚马逊将开放DeepRacer设备软件的源代码。

疫情促进了企业的自动化和机器人技术。根据Statista的数据,全球机器人市场预计将以约26%的复合年增长率增长,到2025年达到略低于2100亿美元。德勤预计,2020年销售的近100万个商用机器人中,超过一半是专业服务机器人,产生超过160亿美元的收入,比2019年增长30%。

随着DeepRacer的发布,开发者可以改变他们的汽车的行为,从而实现新的机器人应用的原型。正如亚马逊所指出的,DeepRacer本质上是一个基于Ubuntu的计算机,由机器人操作系统驱动,由Willow Garage和斯坦福的人工智能实验室发明的开源机器人中间件提供低级设备控制。

六个样本应用程序–Follow the Leader、Mapping、Off Road、RoboCat、DeepBlaster和DeepDriver–可以帮助进行头脑风暴,包括一个创建家庭或办公室的可视化项目。亚马逊表示,随着DeepRacer社区创建项目,它将把它们添加到DeepRacer GitHub组织中,并在未来的博客中介绍它们。

“我们希望让所有技能水平的开发者都能更容易地为他们的汽车设计出有趣的新用途。通过让AWS DeepRacer设备软件公开可用,现在任何拥有汽车和想法的人都有能力将其变为现实,”亚马逊在一篇博客文章中写道。“想通过部署对策来阻止其他车辆超车吗?想要部署您自己的自定义算法,使汽车更快地从点A到点B?你只需要梦想它并编写代码。我们迫不及待地想看到你们提出的点子,从新的比赛格式到AWS DeepRacer的新用途。”

亚马逊此前与Udacity合作,提供机器学习课程和基于DeepRacer的奖学金。表面上的目的是教育学生如何创造、训练和优化强化学习模型,或者使用奖励来实现目标的模型。在最近的一项分析中,麦肯锡指出,强化学习可以应用于解决自动驾驶之外的现实生活问题,包括分类、连续估计和聚类。

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