AWS DeepRacer, guida autonoma e sviluppatori

Sono giornate ricche di novità per Amazon Web Services: dopo aver presentato il servizio Comprehend Medical destinato all’analisi dei dati clinici e i processori Graviton che troveranno posto nei data center del gruppo, ecco un’iniziativa indirizzata alla community di sviluppatori, più nel dettaglio a coloro che desiderano sperimentare con le potenzialità dei sistemi di guida autonoma.

AWS DeepRacer

L’oggetto dell’annuncio prende il nome di DeepRacer ed è un’auto da corsa in scala 1:18 con sistema self-driving integrato. A bordo sono presenti una videocamera da 4 megapixel per l’acquisizione delle immagini con supporto al formato MJPEG, la componentistica necessaria per l’elaborazione dei dati raccolti, un sistema a trazione integrale e pneumatici da monster truck. Il funzionamento si basa sui modelli di reinforcement learning istruiti attraverso il servizio SageMaker.

Questa la scheda tecnica dell’unità: processore Intel Atom, 4 GB di RAM, 32 GB di memoria interna per lo storage (espandibile), WiFi 802.11ac, batteria ai polimeri di litio da 1.100 mAh per il movimento, secondo modulo da 13.600 mAh per l’elaborazione dei dati, quattro porte USB, una USB Type-C, una microUSB, uno slot HDMI, accelerometro e giroscopio. Lato software, il codice è gestito sulla base del sistema operativo Ubuntu 16.04.3 LTS.

Per l’occasione è stata annunciata la creazione della DeepRacer League, un campionato mondiale aperto a tutti coloro che desiderano partecipare. Le prime gare sono previste per l’inizio del 2019, per poi arrivare ad assegnare il titolo durante l’evento re:Invent che AWS organizzerà tra un anno.

Gli interessati possono fin da subito procedere al pre-ordine di DeepRacer, ovviamente attraverso lo store Amazon. Il prezzo fissato è 399,00 dollari, ma in occasione del lancio viene praticato uno sconto fino a 249,00 dollari. Le consegne delle prime unità acquistate prenderanno il via nel marzo 2019.

Reinforcement learning

Il reinforcement learning (in italiano apprendimento per rinforzo) è una tecnica riconducibile al machine learning a cui fare affidamento per istruire i modelli all’esecuzione di comportamenti complessi in assenza di dati sui quali basare il processo di apprendimento. AWS fornisce un simulatore 3D basato sul cloud per mettere alla prova i modelli sviluppati, comprensivo di tracciati e veicoli virtuali con cui confrontarsi.