תאר לעצמך שאתה נהג של מכונית סדאן ארבע דלתות שמתקרב לתמרור עצור. כשמגיעים לתמרור עצור מבחינים ברוכב אופניים שמנסה לחצות את הכביש. באמצעות קשר עין, הבעת פנים ושפת גוף, רוכב האופניים מנהל איתך משא ומתן על זכות הקדימה שלו. כתוצאה מכך, אתה מחליט לתת לרוכב האופניים לחצות תחילה את הכביש, לפני שתמשיך להיכנס בזהירות לצומת.
בעולם הנהיגה האוטונומית כיום, לא תהיה שום דרך "לתייג" או לסווג אירוע כזה, אמר מנכ"ל Cognata, דני עצמון. השיטות הנוכחיות מאפשרות לך לזהות ויזואלית את רוכב האופניים, אך מערכות אימון לזהות ו להבין משא ומתן מורכב על הכביש נותר אתגר עבור הנהיגה האוטונומית של 10.3 טריליון דולר תַעֲשִׂיָה.
סרטונים מומלצים
למעשה, נהיגה אוטונומית מייצגת את "בעיית המחשוב הקשה ביותר שבה נתקל העולם אי פעם", כפי שמנכ"ל NVIDIA Jensen הואנג הודה כאשר חשף כמה מהמעבדים הגרפיים החזקים בעולם במהלך טקס המפתח של GTC 2018 בסן חוזה, קליפורניה.
קָשׁוּר
- המכונית לפי השמועות של אפל יכולה לעלות כמו טסלה מודל S
- Drive Concierge של Nvidia ימלא את המכונית שלך במסכים
- דבר מוזר קרה עכשיו עם צי של מכוניות אוטונומיות
גישור בין המציאות לווירטואלית
"העולם נוסע 10 טריליון קילומטרים בשנה", אמר הואנג במצגת נוקבת - אבל אטמון ציין כי מכוניות בנהיגה עצמית כיסו רק שלושה מיליון קילומטרים של כבישים בשנה שעברה. כדי שכלי רכב בנהיגה עצמית ינהגו טוב יותר, עליהם ללמוד יותר, וזה בעצם האתגר הגדול ביותר שעומד בפני התעשייה. כדי להכשיר מערכת נהיגה אוטונומית ליכולת של נהג אנושי, מחשבים יצטרכו לנסוע בערך 11 מיליארד מיילים, אמר לנו אטסמון.
זוהי בעיית המחשוב הקשה ביותר שבה נתקל העולם אי פעם.
נתון זה מחושב על סמך 1.09 הרוגים לכל 100 מיליון מיילים שנסעו ב-2015. "לכן, כדי לומר שלמכונה יכולה להיות ביצועים בטוחים כמו לאדם עם 95 אחוז ביטחון, תצטרך לאמת ל-11 מיליארד מיילים", אמר אטסמון.
מלבד הזמן הדרוש כדי להגיע למטרה זו, יש גם את ההוצאות שיש לקחת בחשבון. נכון לעכשיו, העלות למייל להפעלת מכונית אוטונומית עומדת על מאות דולרים - מה שחשב זמן הנדסה, איסוף ותיוג נתונים, עלויות ביטוח, והזמן של נהג לשבת בתא הטייס מכונית. תכפיל את זה ברף של 11 מיליארד מייל, והיקר העצום הקשור באימון מכוניות אוטונומיות מתברר.
אימות הוא המפתח, ותאונות האחרונות שבהן היו מעורבים כלי רכב אוטונומיים מראות שבדיקות נתונים ותרחישי אימון לא שלמים עלולים להוכיח קטלניות. בדוגמה אחת פחות קיצונית, מעבורת בנהיגה עצמית בלאס וגאס ניווטה בסביבות 0.6 מייל לשעה, אבל זה התנגש במשאית (ג'ף זורשמייד, שותף עצמאי ב-Digital Trends, היה שם כשזה קרה). איש לא נפגע, אבל התרחיש התמוה קרה בגלל שהמשאית נמשכה קדימה, ואז נסוגה כשניסתה לחנות. הסיבה להתרסקות, לפי עצמון, היא שהמעבורת לא קיבלה תוקף למצב מסוג זה, והיא לא ידעה מה לעשות - אז היא המשיכה קדימה לאט והתרסקה.
סימולציה טובה יותר ללמידה עמוקה יותר
הפתרון הנוכחי של התעשייה לגשר על הפער של 11 מיליארד מייל למערכות אוטונומיות להגיע לנהיגה אנושית היכולת היא לפתח סימולציות כדי לאפשר למכוניות ללמוד מהר יותר על ידי שילוב של למידה עמוקה עם וירטואלי סביבה.
"הדמיה היא הדרך למיליארדי מיילים", אמר הואנג ב-GTC. בסוף השנה שעברה חשפה Waymo בבעלות אלפבית את Carcraft, הגישה שלה ללמידה באמצעות סימולציה.
Cognata משתמשת בהתקדמות העדכנית ביותר בגרפיקה ובחומרת חיישנים כדי ליצור דגמים דמויי חיים ומציאותיים יותר של העולם עבור מכוניות אוטונומיות ללמוד מהם. עבור מוח המחשוב של מכונית בנהיגה עצמית, זה כמו להיכנס למשחק וידאו שעוצב על פי המציאות בעולם, וזה יכול להוביל לתרחישי נהיגה מציאותיים יותר לבדיקה ואימות נהיגה במכונית נתונים. החברה מיפתה לאחרונה ערים נבחרות, כמו סן פרנסיסקו, באמצעות נתונים מ-GIS - מצלמות בחדות גבוהה ו אלגוריתמים ממוחשבים מתוחכמים שעוברים על תמונות לוויין ותצוגות רחוב, וכתוצאה מכך נוצרת סצנה פוטו-ריאליסטית.
סימולציה היא הדרך למיליארדי קילומטרים.
כדי לשפר עוד יותר סימולציות, Nvidia, וכמה משותפותיה, משתמשות בנתונים מחיישנים של כלי רכב אוטונומיים כדי לבנות מפות בחדות גבוהה יותר. כשכלי רכב אוטונומיים יוצאים לכביש, המכונות הללו לא יסתמכו רק על הנתונים הזמינים באמצעות הכשרה, אלא גם לתרום לאיסוף נתונים על ידי שיתוף הנתונים שהוא תפס מה-LIDAR, ה-IR, המכ"ם והמצלמה שלו מערכים.
כאשר הנתונים שנלכדו זה עתה משולבים באמצעות למידה עמוקה עם מערכי נתונים קיימים באיכות נמוכה, זה יגרום לרחובות ולכבישים להיראות מציאותיים יותר. Cognata טוענת שהאלגוריתמים שלה יכולים לעבד את הנתונים בדרך להביא פרטים בצללים ובהדגשות, בדומה ל HDR תמונה מהמצלמה של הטלפון החכם שלך, כדי ליצור סצנה באיכות גבוהה.
Cognata - סימולטור נהיגה אוטונומי למידה עמוקה
בעוד שסימולציה היא כלי מצוין, Atsmon ציין שיש לה פגמים משלה. זה פשוט מדי, וכדי שנהיגה אוטונומית תהיה מציאותית, היא חייבת ללמוד ממקרי קצה. Cognata טוענת כי נדרשות רק כמה קליקים כדי לתכנת במקרה קצה כדי לאמת רכבים אוטונומיים עבור תרחישי נהיגה חריגים יותר. חברות הבונות רכבים אוטונומיים יצטרכו להיות חרוצות בחיפוש אחר מקרי קצה שיכולים להערים על מכוניות בנהיגה עצמית, ויצירתיות ביצירת פתרונות עבורן.
כאשר נהיגה עצמית נכשלת
הבטיחות היא כל כך חשובה לכלי רכב אוטונומיים עד ש-Nvidia רואה בה את הדבר החשוב ביותר עבור התעשייה. כאשר דברים נכשלים, מקרי מוות עלולים להתרחש, כפי שהוכח לאחרונה כאשר אובר אוטונומית פגע והרג הולך רגל באריזונה.
"אני יכול להבטיח לך ש[אובר] מרוסקת באותה מידה ממה שקרה."
כשנשאל בפגישת עיתונאים על התרסקות אובר - אובר היא שותפה של Nvidia - הואנג דחה את שיתוף הנסיעות החברה להערות, ואמרה כי "אנחנו צריכים לתת לאובר הזדמנות להבין מה קרה ולהסביר מה קרה קרה."
"אני יכול להבטיח לך ש[אובר] מרוסקת באותה מידה ממה שקרה", הוסיף הואנג.
מכיוון ש-Nvidia מפתחת פתרון מקצה לקצה לנהיגה אוטונומית, שותפים שונים - מאובר ועד טויוטה ומרצדס בנץ - עשויים להשתמש בכל או חלק מהמערכת. "יש כ-370 חברות ברחבי העולם שמשתמשות בטכנולוגיות שלנו בדרך כלשהי." בתערוכה הכריזה Nvidia גם על Orin, מחשב הדור הבא של פלטפורמת ה-DRIVE שלה.
בני אדם כגיבוי
בעוד שמכוניות בנהיגה עצמית נעשות חכמות יותר עם הזמן, הואנג עדיין מאמין שתמיד צריך להיות גיבוי אנושי, גם במקרים שבהם מכונית מתוכננת ללא מושב נהג. כדי להשיג זאת, Nvidia הציגה את ה-Holodeck שלה במהלך השנה המרכזית של GTC, המאפשרת לנהג מרוחק לשלוט במכונית פיזית בזמן אמת באמצעות מציאות מדומה.
"זה טלפורטציה", אמר הואנג, והדגיש שזה אפשרי באמצעות ההשקעות המוקדמות של Nvidia במציאות מדומה.
כונן NVIDIA—הדגמה של GTC 2018
במהלך ההדגמה, טים, הנהג, אותר במקום מרוחק. כשהוא מרכיב זוג משקפי מציאות מדומה, הוא ירגיש כאילו הוא במכונית פיזית, מה שיאפשר לו להרגיש את המכונית ולראות את הפקדים ולוח המחוונים של המכונית. ממקום מרוחק זה ובעזרת אוזניות ה-VR שלו, הוא יכול היה להשתלט על רכב אוטונומי, ולאפשר לו לנהוג ברכב ולהחנות אותו.
זה כמו מה שהצבא עושה במשך זמן מה - מאפשר למפעילי מל"טים להטיס מל"טים בלתי מאוישים ממקום מרוחק. אבל במקרה של Nvidia, עם העוצמה של VR, הנהג ירגיש שהוא נוכח פיזית בתא הטייס. החברה מאמינה שסימולציה המופעלת על ידי ה-GPU שלה תהפוך בסופו של דבר מכוניות אוטונומיות לכמעט בלתי ניתנות לטעויות, אבל עד להן, ה-Holodeck יכול לעזור לבני אדם להשגיח על ציי נהיגה עצמית.
המלצות עורכים
- מכוניות אוטונומיות מבולבלות מהערפל של סן פרנסיסקו
- פורד ופולקסווגן סוגרים את יחידת המכוניות האוטונומיות של ארגו AI
- עובד לשעבר של אפל מודה באשמה בחטיפת סודות של אפל קאר
- השוטרים מבולבלים כשהם עוצרים מכונית ריקה בנהיגה עצמית
- איך טנדר כחול גדול משנת 1986 סלל את הדרך למכוניות בנהיגה עצמית
