Ведущий канадский разработчик систем самостоятельного вождения представил свою новую стратегию обучения автономным транспортным средствам безопасной работе: это в основном автошкола для роботов, управляемых другим роботом.
Точнее, Waabi Innovations Inc. разработала симулятор на базе искусственного интеллекта, который не только воссоздает опыт вождения, но и бросает вызов слабостям автоматизированного водителя, чтобы он быстрее учился. В среду компания из Торонто объявила, что ее симулятор обеспечит уровень опыта, который в противном случае потребовал бы тысячи автономных транспортных средств, проезжающих миллионы миль по дороге, чтобы приобрести.
«Мы перевернули уравнение того, сколько симуляции по сравнению с реальным миром вам нужно», — сказала Ракель Уртасун, главный исполнительный директор компании и профессор компьютерных наук в Университете Торонто. “Это действительно ключ к разблокировке технологии самостоятельного вождения”.
Waabi-одна из нескольких компаний, разрабатывающих компьютерные системы, которые могут безопасно управлять автомобилем или грузовиком в полном диапазоне реальных настроек. Люди в отрасли говорят, что существуют коммерческие стимулы к тому, чтобы машины минимизировали потребность в человеческих водителях, а также преимущества безопасности, если эти системы могут уменьшить дорожно-транспортные происшествия, вызванные человеческой ошибкой и невнимательностью. Только в Канаде столкновения транспортных средств ежегодно приводят к гибели от 1500 до 2000 человек. Исследование, проведенное в 2015 году Национальным управлением безопасности дорожного движения США, показало, что человеческая ошибка способствовала 19 из каждых 20 столкновений.
Но люди также приносят многолетний опыт и интуицию о том, что происходит на дороге, в том числе о том, что пешеходы и другие водители могут думать в любой момент. Это когнитивное преимущество позволяет людям компенсировать вождение в сложных условиях, особенно когда происходит что-то неожиданное.
Самоходным системам не хватает этого жизненного опыта, но их можно научить реагировать в различных сценариях вождения, используя подход, известный как машинное обучение. Однако для этого требуется среда, в которой может проходить обучение. Делать это с реальным автомобилем на тестовой трассе дорого и отнимает много времени. Он также вряд ли обеспечит достаточное воздействие на ситуации, которые являются редкими или непредвиденными. По этой причине симуляторы, которые достаточно сложны, чтобы имитировать реальный мир, считаются решающими для прогресса отрасли.
“Вот где движется поле”, — сказал Кшиштоф Чарнецки, профессор компьютерной инженерии в Университете Ватерлоо, который не связан с Waabi. “Вам это нужно – в основном на каждом этапе разработки”.
Он добавил, что Waabi и другие разработчики пришли к пониманию того, что обычные симуляторы, такие как те, которые встречаются в видеоиграх, не гарантируют, что система самостоятельного вождения столкнется со всем, что ей нужно, чтобы научиться безопасно работать в реальном мире.
Чтобы противостоять этому пробелу, симулятор Waabi, Waabi World, руководствуется машинным обучением, как и система самостоятельного вождения, которую он размещает. Он генерирует новые дорожные ситуации, а затем наблюдает, как виртуальный водитель реагирует на них. Если он видит проблему с производительностью водителя, он настраивается, чтобы обеспечить больше случаев, которые могут вызвать повторение той же проблемы.
“Мир Waabi играет против водителя Waabi”, — сказал доктор Уртасун. “Он может научиться понимать свои уязвимости … и автоматически создавать сценарии, которые приведут к сбою системы”.
После выявления сбоя симулятор может предоставить автоматизированному водителю информацию, необходимую для улучшения.
Доктор Уртасун описал симулятор как основополагающий проприетарный инструмент, который Waabi не будет лицензировать или делиться извне – за исключением регуляторов, чтобы они могли тестировать другие системы самостоятельного вождения. “Это наша первая большая веха”, — сказала она.
За прогрессом Waabi внимательно следят. Доктор Уртасун-мировая звезда в разработке автономных транспортных систем. Она присоединилась к U of T в 2014 году после работы в качестве доцента в Технологическом институте Toyota в Чикаго и стала главным научным сотрудником подразделения автономных транспортных средств Uber в 2017 году. Uber продал подразделение Aurora Innovation Inc. в конце 2020 года, и доктор Уртасун ушел со многими членами своей команды, чтобы начать Waabi.
В течение нескольких месяцев Waabi завершил одно из крупнейших ранних стадий финансирования канадского стартапа AI, собрав 83,5 миллиона долларов США во главе с финансистом Силиконовой долины Khosla Ventures и при поддержке нескольких канадских венчурных фирм и ведущих ученых в области искусственного интеллекта.
“Она определенно была на переднем крае”, — сказал доктор Чарнецки.
Шон Шанс, партнер OMERS Ventures, один из венчурных инвесторов Waabi, сказал, что симулятор “является землей обетованной здесь и что делает технологию Waabi очень ценной”, потому что она сэкономит время и деньги, превращая машины в реальных водителей, готовых к работе.
Несмотря на то, что ранее обещания не оправдались, автомобильная промышленность продолжает рекламировать прибытие автономных транспортных средств в конце этого десятилетия, в том числе несколько объявлений в прошлом месяце от General Motors, Volvo и Intel, принадлежащих Mobileye в партнерстве с китайским автопроизводителем Geely.
Но даже если самоуправляемые транспортные средства могут преодолеть технические препятствия, чтобы разделить дорогу с людьми, они, вероятно, столкнутся с нетехническими препятствиями. Авария 2018 года с участием беспилотного автомобиля Uber, который убил пешехода в Темпе, штат Аризона, рассматривалась как неудача для отрасли, хотя ситуация осложнялась тем фактом, что резервный водитель не предотвратил аварию. Несмотря на это, любые дальнейшие жертвы, вызванные транспортными средствами без человека за рулем, скорее всего, вызовут ожесточенную политическую и нормативную отдачу. Более широкой проблемой является смещение рабочих мест, особенно для тех, кто зарабатывает на жизнь, в том числе около 300 000 человек в канадской индустрии грузоперевозок.
Источник: https://www.theglobeandmail.com/business/article-canadian-ai-simulator-maker-waabi-aims-to-recharge-the-quest-for/
