От группы PUB-The Forest (https://vk.com/pubtheforest) :: The Forest Общие обсуждения

Из группы PUB-The Forest (https://vk.com/pubtheforest)

Вопросы:
— Что случилось с крыльями самолета? Планируете ли вы ввести в сюжет его третью часть?
— Ты работаешь над пещерой на дне кратера или собираешься заняться этим позже? Вы добавите новые пещеры?
— Вы планируете объяснить происхождение кратера?
— Будут ли новые мутанты?
— Игра стала проще. Будет ли включен хардмод или другие режимы?
— Можно ли будет обойти гору? Горная локация будет полностью открыта?
— Есть грузовые корабельные контейнеры и три корабельных якоря. Вы добавите обломки больших кораблей?
— Планируете ли вы добавлять в игру новые виды оружия?
— Вы собираетесь доделать физику бревен так, чтобы они не тонули, а плавали?
— Будет ли у нас возможность выбраться из кратера с помощью Альпинистского топора?
— Планируете ли вы вернуть динамитного врага в игру?
— Будете ли вы увеличивать ограничение в 8 игроков для совместной игры?

— Собираетесь ли вы добавить возможность найти Тимми сразу после выхода из раннего доступа?
— После нахождения Тимми игра окончена?
— На сколько процентов игра уже готова?

Жуки
— При плавании под лодкой вода часто пропадает.
— Океанские волны дрейфуют по яхте
— Бревна не плавают и идут ко дну.
— Отражение леса на лодке от воды.
— Зажженный динамит взрывается в его руках
— Цвет зажигалки в вашем инвентаре желтый и синий.
— Морская звезда на заснеженном острове.
— При примерке тетивы видно незаконченную текстуру воды.
— Изменить остров(есть деревья деревья растущие сквозь камень и т.д.)
— В переходе между мостом и площадкой на дереве прыгать.
— Сани с бревнами проваливаются через подвесной мост.
— На горе много мест, через которые может провалиться текстура.
Предложения (идеи)
— Возможность погасить факел.
— Одежда на острове(на яхте) есть одежда, а мы носим скины.

— Водяная маска для более четкого изображения под водой.
— Тайники, секреты под водой.
— Возможность заточить палку, чтобы сделать копье.
— К копью прикрепить динамит, огненную ткань.
— Взрывчатые тайники бесполезны, добавить в них нужно больше лута, чем часы или веревку.
— Разрушение всех построек (лестницы, ловушки).
— Быстрый выбор нужного оружия по кнопке — 1, 2, 3…
Пещера в снегу(ледяные пещеры)
— Расширить и усложнить крафт и строительство
— Продлить жизнь аборигенов (кулинария, общение, строительство, а не только патрули и нападения)
— Снегопад на заснеженном острове.
— Более разнообразные изменения погоды в игре.(весь день дождь, ветер, яркое солнце). Сильный дождь с ветром (шторм).
— Элементы ужасов(может скримеры) (играть не очень страшно=( )
— Чтобы усложнить выживание, выжить тоже очень легко.
— Более живой лес(змеи, бабочки).
— Прекрасные звуки леса(пение птиц).
— Больше катсцен и музыки(красивой или мрачной)
— Скрипт появления первого мутанта на поверхности
— Большое падение здравомыслия при встрече с мутантами
— Возможность носить с собой керосиновую лампу
— Получить бревна надо не только дерево спилить, но и не рубить.
— Средняя часть самолета
— Важное событие на 100 день выживания(полет самолета в небе или проплывание мимо корабля)
— Совместимость разного снаряжения(чтобы нести больше предметов нужно будет скрафтить новый инвентарь(сумка) ).
— Еще маленькие острова.
— Разновидность аборигенов( с луком, копьем, атакующие, прячущиеся в засаде).
— Побочные явления при отравлении ягодами и грибами

Последний раз редактировалось kobelniukd; 13 фев. 2016, 9:02

Системы искусственного интеллекта и обучающие модели Tesla, Google Waymo

Послушайте эту историю

Автономные транспортные средства были в центре внимания средств массовой информации с момента их появления. Сегодняшние автономные транспортные средства — это технологические чудеса, от оборудования, установленного на транспортном средстве, до моделей, которые они используют для самостоятельного вождения. Они также являются очагом инноваций в области искусственного интеллекта, поскольку автономным транспортным средствам приходится решать реальные проблемы с помощью алгоритмов машинного обучения.

Самым известным производителем автономных транспортных средств является Tesla, и на то есть веская причина. Благодаря сотрудничеству с TSMC компания широко внедряла инновации для питания бортовых компьютеров. Наряду с этим компания также подготовила собственные модели для использования в своей функции автопилота с использованием суперкомпьютерного кластера на базе графических процессоров NVIDIA.

Компания Google, занимающаяся беспилотным вождением, Waymo — единственный производитель, добившийся полностью автономного вождения. Используя кремниевые отбивные Google, Waymo разработала и произвела полный набор микросхем и датчиков для использования в своих автомобилях, получивших название Waymo Drivers. Команда разработчиков автомобиля также создала симуляцию, которую они назвали «Carcraft», которая позволяет им обучать модели в полностью виртуальной среде.

Аппаратное обеспечение для автономных транспортных средств

Tesla тесно сотрудничала с ARM и TSMC для создания собственных чипов, называемых чипами Tesla FSD. Этот кремний специально создан для выполнения логических выводов с малой задержкой и при этом чрезвычайно энергоэффективен. Современные Tesla оснащены восемью камерами, которые обеспечивают 360-градусный обзор окружения автомобиля. Затем эта информация передается в микросхему FSD для принятия решений о вождении в режиме реального времени.

Помимо своего суперкомпьютерного кластера на базе графических процессоров NVIDIA, Tesla также построила еще один суперкомпьютер под названием Dojo. Специально созданный с нуля для задач обучения машинному обучению, он использует наборы данных Tesla для обучения своих полных алгоритмов самостоятельного вождения.

Waymo, с другой стороны, разработала полный набор оборудования для использования в своих беспилотных автомобилях. Текущее пятое поколение Waymo Driver начинается со стандартного Jaguar I-PACE, полностью электрического внедорожника. Затем этот автомобиль модифицируется для использования с набором датчиков и вычислений Waymo, состоящим из радара, лидара и камер в сочетании с центральными и графическими процессорами корпоративного уровня. Алгоритмы Waymo обучаются на облачных платформах Google на базе TPU и экосистемы TensorFlow.

Мозги беспилотных автомобилей

Обе эти компании также вложили значительные средства в создание моделей AI и ML, которые будут использоваться в их автомобилях. Tesla была одной из первых компаний, которая использовала нейронные сети для приложений для самостоятельного вождения. Используя наборы данных, собранные из их парка бета-тестирования FSD, команда Tesla Autopilot обучила более 48 сетей развертыванию в своих автомобилях. Сообщается, что для обучения одной сборки системы Autopilot требуется более 70 000 часов графического процессора.

Помимо нейронных сетей, которые итеративно изучают новые сценарии, ежедневно записываемые автомобилями Tesla, Tesla также использует высокоточное представление мира вокруг своих автомобилей для разработки алгоритмов автономии. Эти алгоритмы могут реконструировать полную компьютерную версию окружения автомобиля, используя данные с камер в автомобиле. Затем это используется в качестве основы для алгоритмов, которые выполняют вывод с использованием встроенного в автомобиль чипа FSD.

У Waymo, с другой стороны, есть учебный центр площадью 115 акров в Калифорнии, известный как Castle. Команда разработчиков беспилотного автомобиля создала полностью реалистичный закрытый испытательный комплекс, который имитирует различные городские условия. Тестируя свои автомобили на этом объекте, Waymo может обучить свои алгоритмы реагировать на чрезвычайные ситуации, с которыми люди сталкиваются каждый день.

В дополнение к испытаниям в замке Waymo также обучила свои алгоритмы, проехав более 20 миллиардов миль в ходе моделирования. Здесь они могут точно определить самые сложные ситуации, с которыми столкнется водитель Waymo, а также создать виртуальные сценарии для лучшего обучения своих алгоритмов. Они также тесно сотрудничают с Google Brain, чтобы интегрировать в свои автомобили самые современные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения.

За кулисами: ИИ в производстве

Искусственный интеллект создает уникальные конструкции, которые сокращают количество материала, необходимого для создания детали, сохраняя при этом структурную стабильность. Ярким примером этого является новая сеть искусственного интеллекта Audi под названием FelGAN, которая использует генеративно-состязательную сеть для создания дисков для своих автомобилей. Обученная с помощью обучения с самоконтролем, эта модель может генерировать новые виды дисков, сохраняя при этом их легкость. Затем из него делают прототип и тестируют, а инженеры Audi высоко оценивают способность модели «мыслить нестандартно».

В то время как крупные производители автомобилей стремятся внедрить искусственный интеллект в качестве дополнительной ценности для производственного процесса, одна компания обратилась к современным алгоритмам для разработки автомобиля с нуля. Czinger, американский производитель автомобилей, создал гиперкар 21C с искусственным интеллектом.

Используя ИИ, Czinger смогла применить оптимизацию Парето к каждому из своих компонентов, таким образом убедившись, что ни один грамм автомобиля не пропал зря. Из-за сложной природы некоторых компонентов им также пришлось вложить значительные средства в технологии аддитивного производства, чтобы синтезировать их самостоятельно.