Data-driven linear parameter-varying modelling of the steering dynamics of anautonomous car

Developing automatic driving solutions and driver support systems requires accurate vehicle specific models to describe and predict the associated motion dynamics of the vehicle. Despite of the mature understanding of ideal vehicle dynamics, which are inherently nonlinear, modern cars are equipped with a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model. Furthermore, due to manufacturing, each car has its personal motion characteristics which change over time. Hence, it is important to develop data-driven modelling methods that are capable to capture from data all relevant aspects of vehicle dynamics in a model that is directly utilisable for control. In this paper, we show how Linear Parameter-Varying (LPV) modelling and system identification can be applied to reliably capture personalised model of the steering system of an autonomous car based on measured data. Compared to other nonlinear identification techniques, the obtained LPV model is directly utilisable for powerful controller synthesis methods of the LPV framework

OCR-hibák javítása neurális technológiák segítségével

Munkánk során párhuzamos optikai szövegfelismerővel digitalizált (OCR) szövegeken végeztünk utólagos korrektúrát. Kutatásunkban különböző OCR-hibákat tartalmazó szövegeket detektáló és javító modelleket implementáltunk, valamint saját Silver standard párhuzamos korpuszt építettünk. Eredményeink azt mutatják, hogy abban az esetben, amikor kizárólag OCR-hibák javítását tűzzük ki célul, modelljeink a Context-based Character Correction (CCC) detekciós modellel való kombinációval a leghatékonyabbak. A létrehozott enkóder-dekóder alapú javító módszereink az OCR-hibák mellett nagy pontossággal javítják a szövegekben található koherenciahibákat (pl.: oldalszámok, elválasztások). Kutatásunk folytatásaként tervezzük a modellek tanítását és tesztelését a Gold standard korpuszon is

Identification of the nonlinear steering dynamics of an autonomous vehicle

Automated driving applications require accurate vehicle specific models to precisely predict and control the motion dynamics. However, modern vehicles have a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model, manufactures do not disclose all details required for modelling and even existing models of subcomponents require coefficient estimation to match the specific characteristics of each vehicle and their change over time. Hence, it is attractive to use data-driven modelling to capture the relevant vehicle dynamics and synthesise model-based control solutions. In this paper, we address identification of the steering system of an autonomous car based on measured data. We show that the underlying dynamics are highly nonlinear and challenging to be captured, necessitating the use of data-driven methods that fuse the approximation capabilities of learning and the efficiency of dynamic system identification. We demonstrate that such a neural network based subspace-encoder method can successfully capture the underlying dynamics while other methods fall short to provide reliable results

Jönnek a nagyok! : BERT-Large, GPT-2 és GPT-3 nyelvmodellek magyar nyelvre

Az utóbbi években rendkívüli mértékben felgyorsult a Transformer alapú nyelvmodellek méretének a növekedése. A globális technológiai cégek nagyobbnál nagyobb modelleket tanítanak, amelyek óriási erőforrást és tanítóanyagot igényelnek. Ezekkel a kísérletekkel azt próbálják bebizonyítani, hogy megfelelően nagy méretű modellek, megfelelően sok tanítóanyaggal képesek önmagukban akár finomhangolás nélkül bármilyen nyelvtechnológiai feladatot megoldani. Ebbe a versenybe nem igazán lehetséges beszállni, de arra van lehetőség, hogy az árnyékukban elkezdjünk kísérleteket végezni a nagyobb méretű modellek irányában. Kutatásunkban különböző nagy méretű nyelvmodelleket tanítottunk magyar nyelvre. Betanítottunk egy 6,7 milliárd paraméteres GPT-3, valamint egy GPT-2 és egy BERT-Large modellt magyar nyelvre. A modelleket különböző finomhangolással teszteltük. A BERT-Large modellünk több feladatban is felülmúlta a huBERT modellt, és elsőként hoztunk létre egynyelvű magyar GPT-3 modellt, amelyekkel tudomásunk szerint elsőnek végeztünk prompt kísérleteket few-shot tanulással magyar nyelvre