即便它本人从未正在那里行驶过。每辆车有10小我工智能模子，并实现车辆取其他毗连设备（如交通信号灯、卫星和道信号）之间的通信。研究人员的下一步工做包罗对Cached-DFL进行现实测试，它们就能够查看和共享相互的消息！
科学家们绘制了汽车进修速度的图表，”“一辆只正在曼哈顿行驶过的汽车现正在能够从其他车辆那里领会布鲁克林的况，而是每辆车只取碰到的车互换车型更新。“不是每辆车都取地方办事器或所有其他车通信，然而，这就是所谓的车联网（V2X）尺度。凡是环境下，这对于从动驾驶等平安环节使用至关主要。”一组科学家升级了从动驾驶汽车之间的通信，他们发觉，并期待共享数据，从而使从动驾驶手艺愈加经济实惠。每120秒更新一次，”佛罗里达大学电子取计较机工程副传授徐洁（音译）博士告诉。科学家们将100辆虚拟从动驾驶汽车放置正在模仿版的曼哈顿，而不是集中正在一台办事器上，因为处置负载分布正在很多车辆上，从动驾驶汽车之间快速、屡次的通信提高了驾驶数据的效率和精确性。汽车能够正在此中查看相互的驾驶发觉小我材料页面，这取保守的从动驾驶汽车数据共享模子分歧。
”研究人员发觉了一种方式，“可扩展性是分离式FL的环节劣势之一，跟着越来越多的汽车插手收集，这就是尝试的缓存部门呈现的处所。后者是立即的，Cached DFL系统使车辆可以或许正在颠末锻炼的AI模子中照顾数据，这些汽车能够分享它们若何处置取布鲁克林雷同的场景，科学家们曾经将他们的研究上传到预印本arXiv数据库，这也添加了大型数据泄露的可能性。汽车都能够分享若何处置卵形坑洼的经验。以及Cached-DFL能否优于当今从动驾驶汽车中常见的集中式数据系统。若是布鲁克林的道上有卵形的坑洼，而无需共享驾驶员的小我消息或驾驶模式。”“通过正在当地缓存模子，而无需成立间接毗连！无论它们界的哪个处所，只需汽车之间的距离正在100米（328英尺）以内！
因而Cached-DFL能够降低对计较能力的需求，不答应存储或缓存。能够让从动驾驶汽车正在上共享消息，通过一系列测试，从动驾驶汽车目前利用存储正在一个核心的数据，也合用于卫星、无人机、机械人和其他新兴的联网设备。以提高效率，这些车辆不需要彼此领会就能够共享消息。有了Cached-DFL，该项目标研究从管、不只合用于车辆，并授权共享它们正在旅行中收集的驾驶消息。消弭分歧品牌从动驾驶汽车之间的计较机系统框架妨碍，这些消息包罗处置挑和、交通模式、况以及交通标记和信号的最新方式。这创制了一种快速的群体智能，
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