O Population Based Training (PBT) é um dos métodos que a Waymo, especializada em soluções de condução e veículos autónomos, e a DeepMind, focada em inteligência artificial, estão a usar para treinar algoritmos que criam condutores virtuais. Nos primeiros testes, o PBT criou 24% menos falsos positivos numa rede que identifica peões, ciclistas e condutores de motas através dos vários sensores da Waymo. O tempo de treino e os recursos usados foram ainda 50% menores do que com os métodos atualmente usados pela Waymo.
O PBT automatiza o processo de seleção das redes neurais que apresentam desempenhos piores, replicando os princípios da evolução natural elencados por Charles Darwin na sua teoria evolutiva, explica o TechCrunch.
Os investigadores das duas empresas aprimoraram o processo de seleção natural, criando modelos de avaliação rápida, com intervalos de 15 minutos, construíram critérios de validação robustos e conjuntos de exemplos realistas, para assegurar que as redes neurais estavam adaptadas à realidade.
Esta abordagem, por ser mais rápida e mais eficaz, promete contribuir para a evolução dos sistemas de aprendizagem de inteligência artificial na condução autónoma.
