ORNL将人工智能系统授权给通用汽车用于汽车用途

能源部橡树岭国家实验室已将其屡获殊荣的人工智能软件系统——用于深度学习的多节点进化神经网络授权给通用汽车公司，用于 车辆技术和设计。

被称为 MENNDL 的 AI 系统使用进化来设计最佳卷积神经网络——计算机使用的算法来识别文本、图像或声音数据集中的模式。通用汽车将评估 MENNDL 在加速先进驾驶辅助系统技术和设计方面的潜力。这是 MENNDL 的第一个商业许可，也是第一个从 ORNL 获得商业许可的 AI 技术。

经过训练后，神经网络可以完成特定任务——例如识别照片中的人脸——比人类更快、规模更大。然而，设计有效的神经网络甚至可能需要最专业的编码人员长达一年或更长时间。

MENNDL AI 系统可以显着加快该过程，在数小时内评估数千个优化的神经网络，具体取决于所用计算机的能力。它旨在运行在各种不同的系统上，从台式机到配备图形处理单元的超级计算机。

“MENNDL 利用计算能力来探索您可用的所有不同设计参数，完全自动化，然后返回并说，'这是我尝试过的所有网络设计的列表。这是结果——好的，坏的。现在，只需几小时而不是几个月或几年，您就可以为特定应用程序设计全套网络，”ORNL 学习系统组负责人兼 MENNDL 开发团队负责人 Robert Patton 说。

作为 2018 年计算机协会戈登贝尔奖的决赛入围者和 2018 年 R&D 100 奖获得者，MENNDL 使用的进化算法不仅可以创建深度学习网络来解决问题，还可以动态地改进网络设计。通过自动组合和测试数百万个父网络，它培育出高性能的优化神经网络。

对于汽车制造商而言，MENNDL 可用于通过解决采用该技术所面临的最大问题之一来加速先进的驾驶员辅助技术：汽车如何快速准确地感知周围环境以安全地通过它们?

MENNDL 的使用提供了更好地清除该障碍的潜力。利用可以即时分析车载摄像头信号并正确标记汽车视野中的每个物体的先进神经网络，这种先进的计算有可能提高车辆的能源使用效率，同时提高车载计算能力。

自 2014 年成立以来，MENNDL 已被用于从费米国家加速器实验室识别中微子碰撞到分析扫描透射电子显微镜生成的数据等各种应用。去年，在纽约石溪大学石溪癌症中心的一个项目中，在 ORNL 的 Summit 超级计算机上使用 MENNDL 创建神经网络，可以比医生更快地检测活检图像中的癌症标志物。

这项工作得到了能源效率和可再生能源汽车技术办公室和能源部科学办公室的支持。

这项研究使用了能源部科学用户设施办公室橡树岭领导计算设施的资源。

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