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IA a bordo

Tesla vuole la computer vision di Deepscale per usarla nelle auto del futuro

Il software sviluppato da DeepScale rileva veicoli, pedoni e oggetti per la guida automatizzata, utilizzando chip di bassa qualità per uso automobilistico

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Alessio Nisi 

News Managing Editor @ Ninja

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Pubblicato il 02/10/2019

La computer vision o visione artificiale è quell'insieme dei processi che mirano a creare un modello del mondo reale partendo da immagini bidimensionali. Lo scopo principale della visione artificiale è riprodurre la vista umana. A Tesla una tecnologia di questo tipo potrebbe essere utile per lo sviluppo di sistemi di guida driverless. Per questo, come ha riportato CNBC, ha intenzione di acquisire DeepScale, una startup che si occupa, appunto, di computer vision. L’accordo potrebbe aiutare Tesla a sviluppare automobili con sistemi avanzati di assistenza alla guida, così abili da essere noleggiati come robotaxis, una piattaforma simile a Uber, ma senza autisti, per capirsi.

Il team di Deepscale

La tecnologia di Deepscale

DeepScale sviluppa un software che utilizza reti neurali profonde per consentire alle auto di interpretare il loro ambiente. Il software è progettato per l'integrazione in una piattaforma aperta, in cui è possibile utilizzare un'ampia gamma di sensori e processori. Il software di DeepScale è in grado di interpretare i dati provenienti da sensori tra cui telecamere, radar e lidar ed è in grado di funzionare su una varietà di processori, che vanno dalle GPU NVIDIA ai chip di elaborazione basati su ARM più piccoli progettati specificamente per il mercato automobilistico.

Carver. A  gennaio 2019 DeepScale ha lanciato un prodotto software di percezione automobilistica chiamato Carver. Carver utilizza reti neurali profonde per eseguire il rilevamento di oggetti, l'identificazione di corsie e l'identificazione di aree guidabili.  Carver utilizza tre reti neurali che funzionano in parallelo.

Machine Learning

Questa settimana, il CEO di DeepScale Forrest Iandola è entrato a far parte di Tesla come scienziato senior per il machine learning (come risulta dalla sua pagina LinkedIn). “Sono entrato a far parte del team Tesla #Autopilot questa settimana. Non vedo l’ora di lavorare con alcune delle menti più brillanti in #deeplearning e #autonomousdriving" ha scritto Iandol (che ha un dottorato di ricerca in ingegneria elettrica e informatica presso l’UC Berkeley, dove ha lavorato sulle reti neurali).

Il round da 15 milioni

DeepScale, co-fondata nel 2015 da Forrest Iandola e da Kurt Keutzer e basata a Mountain View, nel 2018 ha raccolto 15 milioni di dollari in un round Serie A guidato dal fondo di venture capital di Steve Cohen Point72, e dal venture capital sostenuto da Siemens Next47. L'anno prima aveva chiuso un round seed da 3 milioni cui hanno partecipato anche Bessemer Venture Partners, Greylock, Auto Tech Ventures, Andy Bechtolsheim, e Jerry Yang.

Intelligenza Artificiale

A dicembre 2016, VentureBeat ha nominato DeepScale una delle "15 startup interessanti da guardare nel 2017", insieme alla società di computer vision Clarifai e alla società di realtà aumentata Magic Leap. Nel dicembre 2018, l'IA Time Journal ha inserito DeepScale tra le "25 principali società di intelligenza artificiale del 2018". A febbraio 2019, DeepScale è stato presentato insieme a SenseTime e Graphcore in CB Insights AI 100, che consiste in "le 100 più promettenti startup di AI che lavorano attraverso la catena del valore dell'intelligenza artificiale, dall'hardware e dall'infrastruttura di dati alle applicazioni industriali".

Le altre acquisizioni di Tesla

Tesla ha acquisito almeno altre 5 cinque società oltre a DeepScale. SolarCity nel 2016, Perbix, Grohmann Engineering, Riviera Tool LLC e, all’inizio di quest’anno, un’impresa tecnologica nel settore delle batterie, Maxwell Technologies.

Scritto da

Alessio Nisi 

News Managing Editor @ Ninja

Giornalista per missione, fotografo quando posso. Mi occupo di digitale, ma anche di atomi, cucina, musica, cinema. Bevo caffè e mi piacciono i film di Woody Allen

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