С постепенным развитием искусственного интеллекта в эпоху большой вспышки стало ясно, что набросок автоматических технологий вождения. Однако автоматическое обучение с помощью ии требует большого количества данных и имитационных тестов, японские экономические новости (никкеи) 20 сообщили, что теперь новая компания АИ в Японии, с учетом фактических данных о дорожных испытаниях ограничена, разработала виртуальную 3D дорожную информацию с технологией АИ, Пусть система самоуправления проведет глубокое исследование. Эта система, которая не требует проведения экспериментов в области дорожного движения, "обучение AI от ии", контролируется многими фабриками. Роботизированная робототехника была основана в сентябре 2016, чтобы собрать технических разработчиков из 11 стран, включая Японию, Соединенные Штаты и Израиль. Восхождение внедрило модель глубокого обучения, разработанную компанией гудфеллов, оригинальной Google, для создания состязательной сети (Ган) для разработки программного обеспечения, которое автоматически имитирует автоматические данные, связанные с вождением, Атлас. Принцип Ган состоит в том, что две группы AI, группа, именуемая генератором (генератор), могут создавать образы; Другая группа является дискриминант (дискриминацией), которая оценивает результаты работы генератора или судьи. Благодаря процессу непрерывного образования и оценки точность генератора AI повышается, чтобы приблизить результат к реалистичному изображению. Применение этой технологии, прежде всего, следует использовать фотокамеру на дороге пешеходов или движения транспортных средств, а затем в соответствии с ее трехмерным изображением и анимацией, чтобы программное обеспечение «Атлас» в рамках AI могло быть основано на изображении или анимации, в программном обеспечении для воспроизведения окружающей среды дороги. В этот момент в атласе дискриминант AI снова для изображения, анимация, чтобы идентифицировать его для прохожих-по действиям или движениям транспортных средств. С помощью этого процесса для повышения точности генераторов можно воспроизвести бесчисленное количество групп прохожих и движения транспортных средств на компьютере. Эти комбинации данных о дорогах можно использовать в качестве источников данных для автопилотов систем AI. Иными словами, нет необходимости разрешать автотранспортным средствам запускать десятки тысяч или даже сотни тысяч километров на дороге, но также получать широкий диапазон данных о пробах на дорогах. Аспекты восхождения показали, что "Ай" для имитации фактического положения дороги, с тем чтобы автоматическая система вождения для изучения практики всего мира была продолжена. Алмейда, основатель и материально-техническая ответственность, заявила, что, как ожидается, она будет запускать систему AI для автоматического уровня 4 2020 лет назад. Сообщается, что на данном этапе восхождение получило внимание нескольких отечественных отраслей в Японии и сотрудничает в обсуждении. Еще один предприниматель, также президент ишихи Шиши, сказал, что, хотя и в начале, чем британские дипминд, Соединенные Штаты Америки задержались в автоматическом вождении и технологии ии, а в Соединенных Штатах-в 2020, Доказать, что Япония также может разрабатывать автоматическую технологию вождения, не утраченную в Европе и Соединенных Штатах.
