Amazon выкладывает софт DeepRacer в open source

В ноябре 2018 года Amazon выпустил AWS DeepRacer — автомобиль размером с обувную коробку, работающий на моделях искусственного интеллекта, обученных в виртуальной среде с использованием методов обучения с подкреплением. С тех пор DeepRacer расширился за счет женской лиги и новых миниатюрных гоночных автомобилей. А с сегодняшнего дня Amazon делает программное обеспечение устройств DeepRacer открытым.

Пандемия привела к росту автоматизации и робототехники на предприятии. По данным Statista, ожидается, что глобальный рынок роботов будет расти со среднегодовыми темпами роста около 26% и достигнет чуть менее 210 миллиардов долларов к 2025 году. Deloitte ожидает, что из почти 1 миллиона роботов, проданных для использования в бизнесе в 2020 году, чуть более половины составили профессиональные сервисные роботы, принесшие доход более 16 миллиардов долларов — на 30% больше, чем в 2019 году.

С открытием DeepRacer разработчики могут изменять поведение своих автомобилей, создавать прототипы новых приложений для робототехники. Как отмечает Amazon, DeepRacer — это, по сути, компьютер на базе Ubuntu, работающий под управлением операционной системы Robot, промежуточного программного обеспечения для робототехники с открытым исходным кодом, созданного Willow Garage и Стэнфордской лабораторией искусственного интеллекта для обеспечения низкоуровневого управления устройствами.

Сейчас уже есть шесть примеров приложений — Follow the Leader, Mapping, Off Road, RoboCat, DeepBlaster и DeepDriver. Они помогут в дальнейших разработках, в том числе одно, например, создает визуализации домов или офисов. Amazon заявляет, что по мере создания проектов сообществом DeepRacer они будут добавляться в репозиторий на GitHub, а также освещаться в блоге.

«Мы хотим упростить разработчикам любого уровня подготовку прототипы новых и интересных вариантов использования их автомобилей. Сделав программное обеспечение для устройств AWS DeepRacer открытым, мы дали любому, у кого есть машина и идея, возможность воплотить ее в жизнь», — написал Amazon в своем блоге. «Хотите развернуть свой собственный алгоритм, чтобы машина двигалась быстрее из точки А в точку Б? Вам просто нужно представить это и запрограммировать. Нам не терпится увидеть ваши идеи — от новых гоночных форматов до новых применений AWS DeepRacer».

Amazon ранее сотрудничал с Udacity, предлагая курсы машинного обучения и стипендии на основе DeepRacer. Цель состояла в том, чтобы обучить студентов созданию, обучению и оптимизации моделей обучения с подкреплением или моделей, которые используют вознаграждение для достижения целей. В недавнем анализе McKinsey указал, что обучение с подкреплением может применяться для решения реальных проблем, помимо автономного вождения, включая классификацию, непрерывную оценку и кластеризацию.