МАТУЩЕНКО К.С.
студентка І курсу магістратури, факультет інформаційно-комп’ютерних технологій
Науковий керівник: Вакалюк Т.А.
доктор педагогічних наук,
професор кафедри інженерії програмного забезпечення
Державний університет “Житомирська політехніка”
Автономні машини розвиваються від футуристичної мрії до сучасної реальності, і в міру розвитку технологій особистий та громадський транспорт назавжди трансформуватиметься.
Штучний інтелект (ШІ) повністю змінив досвід користування автомобілями. Водії машин преміум сегменту все частіше і активніше використовують ті чи інші елементи автономного водіння: адаптивний круїз-контроль, аварійне гальмування, автоматичне паралельне паркування та інші інтелектуальні системи допомоги водієві.
Однією з ключових областей застосування ШІ в автомобільній індустрії є автономне водіння. Щоб автомобіль був автономним, йому потрібно бути постійно проінформованим стосовно його оточення – спочатку шляхом ідентифікації та класифікації інформації, а потім реакції на інформацію за допомогою автономного/комп’ютерного контролю за транспортним засобом. Тому автономні транспортні засоби (АТЗ) оснащені безліччю датчиків, таких як камери, радари та лідар, які допомагають їм краще розуміти оточення та планувати шлях.
Ці датчики генерують величезну кількість даних. Щоб зрозуміти дані, отримані цими датчиками, АТЗ потребують суперкомп’ютерних, майже моментальних можливостей обробки. Компанії, що розробляють самокеровані системи, значною мірою покладаються на ШІ у формі машинного навчання та глибокого навчання, щоб ефективно обробляти величезну кількість даних та навчати і своєчасно перевіряти свої автономні системи керування.
Для виконання всіх алгоритмів та процесів для автономності потрібні значні обчислювальні машини і, отже, потужні процесори. Повний автономний автомобіль, швидше за все, буде містити більше рядків коду, ніж будь-яка програмна платформа або операційна система, створена на сьогодні.
Багато лідерів-автовиробників працюють над створенням власної версії автономного автомобіля для комерційного використання, громадського транспорту, особистих потреб або навіть спільних поїздок в таксі. Найбільш відомою серед цих компаній є Tesla.
Справжня сила самокерованої технології Tesla полягає в її програмному забезпеченні. Їхні машини не використовують камеру LiDAR. Натомість вони в основному покладаються на 8 стандартних камер, розташованих навколо автомобіля, які постійно використовуються для збору нових навчальних даних. Ці результати постійно збираються з сотень тисяч автомобілів компанії, які вона продавала по всьому світу, і використовуються для точної настройки своїх алгоритмів, які можна швидко та легко застосувати до всіх автомобілів Tesla по всьому світу за допомогою оновлення програмного забезпечення. Це означає, що автомобілі Tesla постійно вдосконалюються, не вимагаючи від користувача чогось зайвого чи взагалі звертати на це увагу.
Однак перегони щодо створення повністю автономного транспортного засобу тривають. На даний момент технологія самокерування від Tesla знаходиться на рівні 2 або частковій автоматизації. Їх автопілот може виконувати деякі функції, такі як прискорення, рульове управління та гальмування за певних умов. При цьому водії повинні завжди підтримувати контроль над автомобілем і тримати руки на кермі, навіть коли вмикається автопілот.
Їх сильні конкуренти, включаючи Waymo від Google, Uber (наразі відділ автономних авто продається) та Lyft, використовують лідари для своїх АТЗ – це апаратне забезпечення, яке проектує лазер для створення тривимірних карт оточення автомобіля. Наприкінці 2019 року Waymo вже відкрила для громадськості свої таксі “без водіїв” у місті Фенікс, США.
Найбільшою цінністю, що закладена у розробку та створення АТЗ, є найвищий рівень безпеки, який автономні машини могли б забезпечити на дорогах, просто усунувши потребу в людини-водієві. Самокеровані технології набагато пильніші, їх не зможуть відволікти від дотримування правил дорожнього руху такі фактори, як пасажири та інші водії. Через це буде зменшуватися виникнення дорожньо-транспортних пригод та людських травм, що зробить дороги більш безпечним та приємним простором для пересування.
Завдяки розвитку технологій штучного інтелекту можна побачити новий вид водіння вже сьогодні. Від помічників водієві, які допомагають зробити кожну подорож набагато простішою та безпечнішою для всіх на дорогах, до тестування повністю автономних машин.
Без сумніву, штучний інтелект буде відігравати важливу роль в автомобільній промисловості й надалі, розвиваючи та трансформуючи назавжди досвід водіння. З розвитком новітніх технологій та завдяки прикладанню приголомшливих зусиль інженерами, досвід використання цієї футуристичної технології розширюється та збільшується у небачених раніше масштабах. Отже, ми дуже близькі до того, щоб досягти повноцінно автономних автомобілів. Сподіваємось, що це відбудеться в найближчі роки.
Список використаних джерел
- AI Safety & Ethics for Self-Driving – Introducing The Molly Problem. aiforgood.itu.int. October 20, 2020
- Arun Singh. The Future of Artificial Intelligence in the Automotive Industry. August 30, 2020
- Ben Dickson. Why deep learning won’t give us level 5 self-driving cars. July 29, 2020