Bir grup araştırmacı tarafından otonom araçları eğitmek için kullanılabilecek son derece gerçekçi ortamlar yaratabilen fotogerçekçi bir simülatör geliştirilmiştir. VISTA 2.0 motoru, Massachusetts Institute of Technology’nin (MIT) Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki (CSAIL) bilim adamları tarafından açık kaynaklı bir formatta piyasaya sürüldü ve diğer araştırmacıların da otonom araçlarına kendi başlarına nasıl sürüleceğini öğretmelerine izin verdi. gerçek dünya veri setinin sınırlamaları olmadan gerçek dünya senaryoları.
VISTA 2.0 olarak bilinen CSAIL’deki araştırmacılar tarafından geliştirilen simülasyon motoru, AI için ilk hiper gerçekçi sürüş simülasyonu eğiticisi değil. MIT Profesörü ve CSAIL Direktörü Daniela Rus, “Bugün, yalnızca şirketler, simülasyon ortamlarının türü ve VISTA 2.0’ın yetenekleri gibi yazılımlara sahiptir ve bu yazılım tescillidir” dedi. söz konusu.
CSAIL Doktora öğrencisi Alexander Amini, “Topluluğun kendi veri kümelerini toplamasına ve bunları sanal dünyalara dönüştürmesine yardımcı olmak için VISTA 2.0’ı piyasaya sürmekten heyecan duyuyoruz…” dedi.
Rus, VISTA 2.0’ın piyasaya sürülmesiyle birlikte, diğer araştırmacıların nihayet otonom sürüş araçlarının araştırılması ve geliştirilmesi için güçlü ve yeni bir araca erişebileceklerini de sözlerine ekledi. Ancak diğer benzer modellerden farklı olarak, VISTA 2.0’ın belirgin bir avantajı vardır – fotogerçekçi olmaya devam ederken gerçek dünya verileriyle oluşturulmuştur.
Bilim adamları ekibi, önceki motorları VISTA’nın temellerini kullandı ve kendilerine sunulan verileri kullanarak foto-gerçekçi bir simülasyonun haritasını çıkardı. Bu, gerçek veri noktalarının avantajlarından yararlanmalarına ve aynı zamanda daha karmaşık eğitim için foto-gerçekçi simülasyonlar oluşturmalarına izin verdi.
Ayrıca, AV AI’nın sollama, takip etme, müzakere ve çok aracılı senaryolar gibi çeşitli karmaşık durumlarda eğitim almasına yardımcı oldu. Bütün bunlar foto-gerçekçi bir ortamda ve gerçek zamanlı olarak yapıldı. Sıkı çalışma hemen sonuç verdi. VISTA 2.0 kullanılarak eğitilen AV’ler, gerçek dünya verilerini kullanan önceki modellerde eğitilenlerden çok daha sağlamdı.