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Google forme ses voitures autonomes en s’inspirant de la théorie de l’évolution

Waymo et DeepMind, tous deux des filiales d’Alphabet, se sont associés pour améliorer l’intelligence artifcielle des véhicules autonomes de Google.

Image 1 : Google forme ses voitures autonomes en s'inspirant de la théorie de l’évolution

Waymo a fait appel à DeepMind pour améliorer le fonctionnement de ses voitures autonomes. La filiale d’Alphabet spécialisée dans l’intelligence artificielle et dans le domaine de la vision automatique a trouvé une méthode d’entraînement de l’IA des véhicules inspirée de la théorie de l’évolution de Darwin.

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Les chercheurs de DeepMind ont conçu une technique qui permet à l’IA de Waymo d’apprendre beaucoup plus rapidement. Ils la détaillent sur leur blog : « tout comme pour la recherche aléatoire, la PBT (population-based training) commence en initiant plusieurs réseaux neuronaux avec des hyperparamètres (des données prédéterminées). Les réseaux sont régulièrement évalués et s’affrontent pour leur survie, de manière évolutive.

Une construction « généalogique »

Si un membre de la population n’obtient pas de bons résultats, il est remplacé par la “progéniture” du réseau le plus performant, avec des paramètres légèrement modifiés. Comme chaque progéniture hérite de l’état complet du réseau parent et que ses hyperparamètres sont progressivement mis à jour lors de l’entraînement (et pas à la fin) », il n’est pas nécessaire de reprendre le processus à zéro lors du changement des hyperparamètres.

D’après les chercheurs, cette nouvelle technique a permis d’améliorer la capacité des véhicules à détecter divers objets et a réduit les faux positifs concernant les piétons de 24 %. Le même principe a été utilisé lors de la création d’AlphaStar et d’AlphAGo, les IA de Google qui sont parvenues à battre des adversaires humains à StarCraft et au go, respectivement.