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Un piano ambizioso per costruire un Borg a guida autonoma
Le auto a guida autonoma potrebbero riempire le strade molto prima se le case automobilistiche potessero mettere da parte le loro rivalità e condividere i dati che insegnerebbero ai computer come guidare in sicurezza.
Mobileye , un'azienda israeliana che fornisce hardware e software avanzati per computer a molte case automobilistiche per consentire alle auto di individuare oggetti sulla strada, sta ora sviluppando modi per addestrare le auto a guidare da sole. Lo sforzo consiste nel fornire ai computer enormi quantità di comportamento di guida in una simulazione vasta e altamente realistica, in modo che possano imparare a guidare da soli. E Mobileye mira a far sì che diversi clienti forniscano i dati raccolti dai loro veicoli.
Se vuoi sfruttare molte, molte auto, devi sfruttare quante più case automobilistiche possibile, afferma Amnon Shashua, cofondatore e CTO di Mobileye. Shashua afferma che la sua azienda ha escogitato una soluzione che consentirà alle case automobilistiche di contribuire mantenendo il controllo sui propri dati.
La tecnologia di Mobileye è al centro di molti sistemi attualmente sviluppati dalle case automobilistiche, quindi i suoi piani influenzeranno il modo in cui emergono i sistemi di guida autonoma. È anche un momento critico per la tecnologia, poiché le case automobilistiche lottano per passare da sistemi sperimentali a sistemi commerciali altamente affidabili. Molti veicoli sperimentali a guida autonoma seguono regole che sono state programmate manualmente e può essere difficile tenere conto di ogni possibile eventualità. L'approccio di Mobileye rappresenta una nuova direzione. Shashua afferma che Mobileye annuncerà diversi accordi entro la fine dell'anno, il primo con Volkswagen.
Mobileye è stato al centro di una controversia sui limiti dell'automazione dei veicoli negli ultimi mesi. La sua tecnologia di visione è utilizzata nel sistema di pilota automatico di Tesla, che è stato coinvolto in un incidente mortale in Florida, attualmente oggetto di indagine da parte della National Highway Transportation Safety Administration (vedi Tesla Crash Will Shape the Future of Automated Cars). Apparentemente Tesla ha programmato il comportamento di guida automatizzato nei suoi veicoli utilizzando un'immagine della strada catturata dal sistema Mobileye. Tesla e Mobileye si sono separate dopo che la casa automobilistica ha insinuato che il sistema di visione era difettoso quando il suo veicolo, funzionante in modalità pilota automatico, si è schiantato contro un camion che stava attraversando l'autostrada. Mobileye ha reagito, affermando di aver sollevato preoccupazioni sull'utilizzo del sistema di visione per consentire la guida semiautomatica.
Molti dei prodotti esistenti di Mobileye utilizzano reti di deep learning addestrate a riconoscere accuratamente le informazioni visive. Queste reti sono alimentate da immagini che sono state annotate a mano e sono state utilizzate per costruire sistemi di veicoli in grado di riconoscere la segnaletica stradale o di tracciare il veicolo che precede per mantenere una distanza di sicurezza. Per consentire la piena automazione, l'azienda prevede di addestrare le reti utilizzando il comportamento di guida con un approccio chiamato apprendimento per rinforzo, che prevede la sperimentazione della rete e il rafforzamento dei risultati positivi (in questo caso, guida sicura). L'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per addestrare un computer a fare qualcosa che sarebbe difficile da programmare e promette di rendere più facile tenere conto di tutti i diversi scenari che un'auto potrebbe incontrare sulla strada.
Il problema più grande sarà convincere le case automobilistiche a lavorare insieme. Ha molto senso che le case automobilistiche condividano i dati, in particolare per un problema come questo in cui è richiesta una grande quantità di dati diversi. afferma Karl Iagnaema, amministratore delegato di una startup chiamata nuTonomia , che sta testando taxi automatizzati a Singapore. In genere, tuttavia, i leader non sono disposti a mettere in comune le risorse, per paura di diluire il loro vantaggio. Rende difficile la condivisione delle risorse.
Dal momento che non è pratico che le auto imparino sulla strada reale, Mobileye ha sviluppato simulazioni realistiche utilizzando i dati del mondo reale che ha raccolto. All'interno di queste simulazioni, gli algoritmi informatici possono sperimentare diversi modi per navigare in situazioni di traffico. Il piano prevede che diverse case automobilistiche inseriscano i dati sul comportamento di guida dai sensori in questa rete di apprendimento condivisa.
L'idea di utilizzare simulazioni al computer per l'addestramento dei veicoli sta sicuramente guadagnando popolarità tra i ricercatori (vedi Le auto a guida autonoma possono imparare molto giocando a Grand Theft Auto). Shashua dice che spera che la piattaforma di simulazione che la sua azienda sta sviluppando possa fungere da gold standard per testare e verificare algoritmi di guida autonoma.