Nvidia Imaginați-vă că sunteți șoferul unui sedan familial cu patru uși care se apropie de un semn de stop. Când ajungeți la indicatorul de oprire, observați un biciclist care încearcă să traverseze drumul. Prin contactul vizual, expresia feței și indicii ale limbajului corpului, bicicliștii își negociază dreptul de trecere cu tine. Drept urmare, decideți să lăsați biciclistul să traverseze mai întâi drumul, înainte de a intra cu prudență în intersecție.
În lumea conducerii autonome de astăzi, nu ar exista nicio modalitate de a „eticheta” sau clasifica un astfel de eveniment, a declarat CEO-ul Cognata, Danny Atsmon. Metodele actuale vă permit să identificați vizual biciclistul, dar sistemele de instruire pentru a recunoaște și a înțelege negocierile complexe pe drum rămân o provocare pentru industria de conducere autonomă de 10,3 trilioane de dolari.
De fapt, conducerea autonomă reprezintă „cea mai grea problemă de calcul pe care a întâmpinat-o vreodată lumea”, așa cum a recunoscut CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang, când a dezvăluit unele dintre cele mai puternice procesoare grafice din lume în timpul conferinței GTC 2018 din San Jose, California.
Unirea realului și virtualului
"Lumea conduce 10 trilioane de mile pe an", a spus Huang într-o prezentare ascuțită - dar Atsmon a subliniat că mașinile cu conducere autonomă au acoperit doar trei milioane de mile de drumuri anul trecut. Pentru ca vehiculele cu conducere automată să conducă mai bine, acestea trebuie să învețe mai multe și aceasta este, în esență, cea mai mare provocare cu care se confruntă industria. Pentru a instrui un sistem de conducere autonom care să aibă competența unui șofer uman, computerele ar trebui să parcurgă aproximativ 11 miliarde de mile, ne-a spus Atsmon.
Este cea mai grea problemă de calcul pe care a întâmpinat-o vreodată lumea.
Această cifră este calculată pe baza celor 1,09 decese la 100 de milioane de mile conduse în 2015. „Deci, pentru a spune că o mașină ar putea avea o performanță la fel de sigură ca o ființă umană cu 95 la sută de încredere, ar trebui să validați pentru 11 miliarde de mile, ”, A spus Atsmon.
În afară de timpul necesar pentru atingerea acestui obiectiv, există și cheltuielile de luat în considerare. În acest moment, costul pe milă pentru operarea unei mașini autonome este de sute de dolari - contabilizarea timpului de inginerie, a colectării și etichetării datelor, a costurilor asigurării și a timpului șoferului de a sta în cabina unei mașini. Înmulțiți acest lucru cu valoarea de referință de 11 miliarde de mile, iar scumpul masiv asociat cu antrenarea mașinilor autonome devine clar.
Validarea este esențială, iar accidentele recente care implică vehicule autonome arată că testele de date incomplete și scenariile de instruire se pot dovedi fatale. Într-un exemplu mai puțin extrem, o navetă cu conducere automată din Las Vegas naviga cu aproximativ 0,6 mile pe oră, dar s-a prăbușit într-un camion (Jeff Zurschmeide, un colaborator freelancer la Digital Trends, era acolo când s-a întâmplat). Nimeni nu a fost rănit, dar scenariul nedumeritor s-a întâmplat deoarece camionul se îndrepta înainte, apoi retrocedând în timp ce încerca să parcheze. Potrivit lui Atsmon, cauza producerii accidentului este că naveta nu a fost validată pentru acest tip de situație și nu știa ce să facă - așa că a continuat încet și s-a prăbușit.
Simulare mai bună pentru o învățare mai profundă
Soluția actuală a industriei pentru reducerea decalajului de 11 miliarde de mile pentru ca sistemele autonome să atingă competența de conducere umană este de a dezvolta simulări pentru a permite mașinilor să învețe mai repede prin combinarea învățării profunde cu un mediu virtual.
"Simularea este calea către miliarde de mile", a spus Huang la GTC. La sfârșitul anului trecut, Waymo, deținută de Alphabet, a dezvăluit Carcraft, abordarea sa de a învăța prin simulare.
Cognata folosește cele mai recente progrese în materie de grafică și hardware pentru senzori pentru a crea modele mai realiste și mai realiste ale lumii pentru a învăța mașinile autonome. Pentru creierul de calcul al unei mașini cu conducere automată, este ca și cum ai intra într-un joc video modelat pe lumea reală și ar putea duce la scenarii de conducere mai realiste pentru a testa și valida datele de conducere a mașinii. Compania a cartografiat recent orașe selectate, cum ar fi San Francisco, folosind date de la GIS - camere de înaltă definiție și algoritmi sofisticati de computer care rulează peste imagini prin satelit și vedere stradală, rezultând o scenă foto-realistă.
Simularea este calea către miliarde de mile.
Pentru a îmbunătăți în continuare simulările, Nvidia și unii dintre partenerii săi folosesc date de la senzorii vehiculelor autonome pentru a construi hărți cu definiție mai înaltă. Atunci când vehiculele autonome intră pe drum, aceste mașini nu se vor baza doar pe datele disponibile prin instruire, ci vor contribui și la colectarea datelor prin partajarea datelor pe care le-a captat din tablourile sale LIDAR, IR, radar și cameră.
Când aceste noi date capturate sunt combinate prin învățare profundă cu seturi de date existente de calitate scăzută, acestea vor face străzile și drumurile să pară mai fotorealiste. Cognata susține că algoritmii săi pot procesa datele într-un mod pentru a scoate în evidență detalii în umbre și evidențieri, la fel ca o fotografie HDR de pe camera smartphone-ului dvs., pentru a crea o scenă de înaltă calitate.
În timp ce simularea este un instrument excelent, Atsmon a remarcat că are propriile sale defecte. Este prea simplu și pentru ca conducerea autonomă să fie realistă, trebuie să învețe din cazurile marginale. Cognata susține că este nevoie de doar câteva clicuri pentru a programa într-un caz de margine pentru a valida vehiculele autonome pentru scenarii de conducere mai neobișnuite. Companiile care construiesc vehicule autonome vor trebui să fie sârguincioase în căutarea unor cazuri de margine care să păcălească mașinile cu conducere automată și creative în elaborarea de soluții pentru ele.
Când auto-conducerea eșuează
Siguranța este atât de importantă pentru vehiculele autonome, încât Nvidia o consideră cel mai important lucru pentru industrie. Când lucrurile eșuează, pot să apară și să se producă decese, așa cum sa dovedit recent când un Uber autonom a lovit și a ucis un pieton în Arizona.
„Pot să vă asigur că [Uber este] la fel de zdrobit la ceea ce s-a întâmplat”.
Când a fost întrebat într-o ședință de presă cu privire la prăbușirea Uber - Uber este partenerul Nvidia - Huang a trimis companiei de partajare pentru comentarii, spunând că „ar trebui să oferim Uber șansa de a înțelege ce s-a întâmplat și de a explica ce s-a întâmplat. ”
"Vă pot asigura că [Uber este] la fel de zdrobit la ceea ce s-a întâmplat", a adăugat Huang.
Deoarece Nvidia dezvoltă o soluție end-to-end pentru conducerea autonomă, diferiți parteneri - de la Uber la Toyota și Mercedes Benz - pot utiliza toate sau unele părți ale sistemului. „Există aproximativ 370 de companii din întreaga lume care folosesc tehnologiile noastre într-un fel.” La spectacol, Nvidia a anunțat și Orin, computerul de nouă generație al platformei sale DRIVE.
Nvidia Oamenii ca o rezervă
În timp ce mașinile cu conducere automată devin mai inteligente în timp, Huang crede în continuare că ar trebui să existe întotdeauna o rezervă umană, chiar și în cazurile în care o mașină este proiectată fără scaunul șoferului. Pentru a realiza acest lucru, Nvidia și-a prezentat Holodeck-ul în timpul prezentării GTC a acestui an, permițând unui șofer la distanță să controleze o mașină fizică în timp real prin realitate virtuală.
„Este teleportare”, a spus Huang, subliniind că acest lucru este posibil prin investițiile timpurii ale Nvidia în realitatea virtuală.
În timpul demonstrației, Tim, șoferul, a fost localizat într-o locație îndepărtată. Când își îmbracă o pereche de ochelari de realitate virtuală, se va simți ca într-o mașină fizică, permițându-i să simtă mașina și să vadă comenzile și tabloul de bord al mașinii. Din această locație îndepărtată și cu ajutorul căștilor sale VR, el putea prelua controlul unui vehicul autonom, permițându-i să conducă vehiculul și să-l parcheze.
Este ca ceea ce militarii fac de ceva timp - permițând operatorilor de drone să zboare drone fără pilot din locații îndepărtate. Dar, în cazul lui Nvidia, cu puterea VR-ului, șoferul va simți că este prezent fizic în cabină. Compania consideră că simularea alimentată de GPU-urile sale va face în cele din urmă mașinile autonome aproape infailibile, dar, până la acestea, Holodeck poate ajuta oamenii să vegheze asupra flotelor care se conduc singure.
