Achat d'équipements spécialisés pour la recherche en réseau de neurones (deep learning) appliquées aux véhicules autonomes

L的学徒深度学习和L的“大数据”融合，以及L的智能人工智能(IA)与宏伟的纽带。代表S和S的代表，以及L和纳米技术的机器人和纳米技术研究人员。圣安东尼奥运输生物信息、金融、证券和技术S。L的汽车是自动驾驶的。富豪不是特斯拉，谷歌和优步不是催化剂，而是重要的领域。L的大量注资为跨国公司提供了一个永久的机会，使之成为一种新的投资方式。S的表演者将为整个系统的运作提供便利。Pour ce faire，les véhicules sont t munis d‘un unimpressionant de capteors(caméra，雷达，激光雷达，声纳，全球定位系统)q 4n isisseed unquanitantesque de don nénées bruts qui dovient存在cominétre et analysées en temps réel avant d’存在tre sumises de coches en temps réel avant d‘entitre sumistre sumistitre Soumistre sumistre sumises de rére avant d’entitre sumistre Soumistre sumistitre suches de réseaux神秘人(深度学习)，ce qui quiert beucoup de pucise de calcul parallèle afe de prendre de prendre des décicitions Intelligence entes de façet Autonome ccuritaire dans de fa tun Tem tun cétun o n o n n e n n e e n e tét e o o n n e o o e o e e eL的儿子项目阿里昂，以及与工业和普通大学的合作，S和IA，工作的概念和概念自主的原则和应用程序有路线。L认为，解决问题的办法是解决L面临的困难和环境问题，这对深度学习很有帮助。在L的儿子开发中，L六世和L收购了东德(上级)、仿真和分析。S在《L的百年工作报告》中强调了神经元的临时工作的重要性。

Grâce notamment à l'apprentissage profond (deep learning) et à l'émergence du "Big Data", les avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) connaissent un grand bond. Depuis les 5 dernières années, les progrès réalisés sont tels que certains n'hésitent pas à parler de l'avènement prochain d'une quatrième révolution industrielle faite d'intelligence artificielle, de robotique et de nanotechnologie. De la santé aux transports en passant par la bio-informatique, la finance, de nombreux secteurs sont touchés. L'automobile est au coeur même de cette révolution avec l'avènement des véhicules autonomes. Plusieurs grands joueurs dont Tesla, Google et Uber sont des catalyseurs importants dans ce domaine. L'injection massive de capitaux au cours des dernières années par ces multinationales a permis de voir apparaître de nombreux capteurs très performants ce qui nous permet de concevoir des systèmes complexes pour la conduite assistée voir complètement autonome. Pour ce faire, les véhicules sont munis d'un nombre impressionnant de capteurs (caméra, radar, lidar, sonar, gps) qui fournissent une quantité gigantesque de données brutes qui doivent être combinées et analysées en temps réel avant d'être soumises à divers agencements de couches de réseaux neuronaux (deep learning), ce qui requiert beaucoup de puissance de calcul parallèle afin de prendre des décisions intelligentes de façon autonome et sécuritaire dans un très court laps de temps. L'IVI avec son projet Arion, en collaboration avec des industriels et de nombreux universitaires spécialisés en IA, travaille sur la conception de véhicules autonomes principalement pour des applications hors routes. L'IVI a réalisé deux véhicules capables de se déplacer de façon autonome en effectuant de l'évitement d'obstacles dans un environnement extérieur hostile en utilisant le deep learning pour la prise de décision. Afin d'accélérer son développement, l'IVI souhaite faire l'acquisition d'outils de traitements de données (supers ordinateurs), de simulation et d'analyse de résultats. Ces équipements permettront d'augmenter la productivité en réduisant de façon très importante le temps d'entraînement des réseaux de neurones en passant de l'ordre de centaines de jours à une dizaine d'heures.