Алекс Кендел
В этом году в финале презентаций стартапов на Web Summit выступил сооснователь компании Wayve Алекс Кендел. Он за несколько минут рассказал, как его компания создает автомобиль будущего, почему раньше никто такого не делал и как продукт появится в сотне городов по всему миру. Редакция MC Today перевела выступление Алекса, которое стало лучшим на конференции, по мнению жюри инвесторов Web Summit.
Я сейчас покажу, как обучается беспилотный автомобиль. Эта машина еще ничего не знает о мире и просто делает случайные повороты руля. Каждый раз, когда она совершает ошибку или выезжает за дорожную полосу, водитель вмешивается в управление.
Алекс Кендел
С каждым заходом машина проезжает дальше и лучше. Однако после нескольких попыток, как бы она ни обучилась, все еще выезжает на обочину. Мы продолжаем вести ее, чтобы она набралась опыта. На своем пути проб и ошибок она начинает корректировать саму себя, но остается нестабильной. Мы продолжаем обучать.
Самое интересное то, что мы не указали машине тип и качество дороги –она учится полностью с нуля. Спустя 10 минут обучения наш автомобиль уже передвигается без помощи водителя.
Мы в Wayve верим, что робототехника – это новое, революционное направление в технологиях. В то же время в беспилотном вождении все компании фокусируются на таких решениях, как HD-карты, сенсоры, правила поведения автомобилей, прописанные вручную.
Возможно, это подойдет для небольших географических районов или крупных городов, таких как Сан-Франциско, но это не сработает в мировой глубинке.
Наша следующая цель – выйти на мировой рынок, завести беспилотные автомобили в ста городах.
Мы полагаемся на компьютерное зрение, помогающее автомобилю видеть окружающий мир при любой погоде. И мы хотим, чтобы у машины был свой интеллект для принятия решений, основанных на том, что попадает в поле ее зрения.
Автономное вождение – сложная проблема. И мы не думаем, что ручное кодирование − это решение. Поэтому мы опираемся на машинное обучение.
Мы опираемся на несколько источников данных. Можно было бы скопировать вождение одного человека, но это не приведет к желаемому результату. Обучение с корректировкой в реальном времени позволяет обучать на этапах, когда водитель берет управление на себя в опасных ситуациях.
Идея в том, чтобы машина ехала, основываясь лишь на том, что она видит. Даже в незнакомом городе. Это позволит ей ездить в местах, где она раньше не бывала, не полагаясь на HD-карты в автомобилях.
Существует несколько этапов, которые мы должны пройти, чтобы система работала везде. Но на сегодняшний день ни у кого нет такой технологии автономного вождения. Я думаю, это вопрос развития потенциала.
Мы не сможем говорить машине, куда ехать, еще несколько десятилетий. Настоящая проблема автономного вождения – неизвестный сценарий на дороге. Ручное кодирование не может учесть всех нюансов, поэтому мы думаем, что нужен более оптимальный способ обучения, чем тот, который предполагает прохождение тысяч миль.
Кровать — громоздкий элемент интерьера даже в просторной спальне. Но что, если помещение совсем небольшое,…
Украинские PR-агентства реализуют масштабные информационные кампании для бизнеса и придают мощный голос социальным проектам, которые…
Power BI (Business Intelligence) Microsoft – это не просто платформа для анализа данных, а ключевой…
Лас-Вегас — один из самых узнаваемых городов на планете, который ежегодно манит к себе миллионы…
Из-за широкомасштабного вторжения россии в Украине было введено военное положение и объявлена мобилизация. Военнообязанным мужчинам…
«Вижу цель – не вижу препятствий». Знакомая фраза? Часто ею руководствуются кандидаты, ищущие работу мечты.…