Volvo wykorzystuje nowatorską technikę AI o nazwie Gaussian Splatting do tworzenia wirtualnych środowisk treningowych dla swoich systemów bezpieczeństwa. Ta technika renderowania i modelowania scen 3D, zastępuje tradycyjne metody oparte na siatkach wielokątnych (poligonach) lub wokselach. Wykorzystuje matematyczne właściwości rozkładu Gaussa do reprezentowania obiektów jako zestawu półprzezroczystych “plam” (tzw. splatów) o zoptymalizowanych parametrach kolorystycznych i geometrycznych. Dzięki możliwości manipulowania wirtualnymi scenami, Volvo może tworzyć liczne warianty rzadkich i niebezpiecznych sytuacji drogowych w celu intensywnego trenowania systemów ADAS.
Mamy już miliony punktów danych z momentów, które nigdy się nie wydarzyły, a które wykorzystujemy do rozwoju naszego oprogramowania. Dzięki Gaussian Splatting możemy wybrać jeden z rzadkich przypadków brzegowych i rozbić go na tysiące nowych wariantów scenariusza, aby trenować i weryfikować nasze modele – twierdzi Alwin Bakkenes, dyrektor ds. globalnej inżynierii oprogramowania w Volvo Cars.
Co istotne, Gaussian Splatting nie opiera się na sieciach neuronowych, w przeciwieństwie do bardziej złożonych metod, takich jak Neural Radiance Field (NeRF), co pozwala na generowanie złożonych scen 3D w czasie rzeczywistym. Volvo wykorzystuje zebrane dane z zaawansowanych sensorów w swoich najnowszych pojazdach (np. dane o nagłym hamowaniu, ostrym skręcaniu, manualnej interwencji) do rekonstrukcji incydentów. Następnie, dzięki Gaussian Splatting, inżynierowie mogą manipulować tymi scenami, generując tysiące nowych wariantów, tzw. “rzadkich przypadków granicznych”. Oczywiście obie technologie (Gaussian Splatting i NeRF) rozwijają się równolegle, a docelowo dąży się do ich hybrydyzacji.
Czytaj też: Test Volvo XC60 B5 – może i jest nudny, ale to tylko początek jego zalet
NeRF sprawdza się lepiej do fotorealistycznych wizualizacji z zaawansowanym oświetleniem, scen z efektami objętościowymi (dym lub ciecze), a także w aplikacjach wymagających najwyższej dokładności (np. medycyna). Z kolei Gaussian Splatting ujawnia swoje zalety w interaktywnych aplikacjach VR/AR, szybkiej rekonstrukcji dużych środowisk (np. miasta lub wnętrza), a także w projektach, gdzie istotna jest edytowalność poszczególnych elementów.