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.
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.
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.…
Национальный банк Украины работает над открытым банкингом. Речь идет о структурированном и безопасном обмене данными…
В США финансовому консультанту предъявили обвинение в растрате около $5 млн, которые принадлежали его клиенту.…