Malédiction De La Rareté

La malédiction de la rareté est une question scientifique clé dans le domaine de la conduite autonome. Cela fait référence au fait que dans les environnements de conduite réels, la probabilité d'événements critiques pour la sécurité (tels que les accidents de la circulation) est extrêmement faible, ce qui rend ces événements extrêmement rares dans les données de conduite, ce qui rend difficile pour les modèles d'apprentissage en profondeur d'apprendre les caractéristiques de ces événements. À mesure que la rareté des événements critiques pour la sécurité augmente, la variance estimée des gradients d'apprentissage profond augmente de manière exponentielle, nécessitant davantage de données et de calculs pour former le modèle, ce qui entrave sérieusement la capacité du modèle à apprendre dans les tâches critiques pour la sécurité.

Le concept de catastrophe de rareté a été proposé pour la première fois à l'échelle internationale par le professeur adjoint Feng Shuo de l'Université Tsinghua et Henry Liu, directeur et professeur titulaire de Mcity à l'Université du Michigan. Les résultats de leurs recherchesLa malédiction de la rareté des véhicules autonomes" a été publié sous forme d'article de commentaire dans Nature Communications, une filiale de Nature.

Cette étude a également proposé trois voies techniques pour résoudre le désastre de la rareté :

1. Apprentissage dense utilisant des données liées à des événements critiques pour la sécurité.
2. Améliorez les capacités de généralisation et de raisonnement de votre modèle.
3. Utiliser des technologies telles que la collaboration véhicule-route pour réduire la probabilité d’incidents présentant un risque pour la sécurité.