Otonom Otomobil Şirketi İlk Önce Güvenlik Satıyor

18 Mart Pazar günü, Elaine Herzberg adlı 49 yaşındaki bir kadın bisikletini Tempe, Ariz'in tam kuzeyinde, bölünmüş bir otoyol olan Mill Avenue'de bisikletiyle gezdi ve yaklaşık 40 mil hızla seyahat eden bir Volvo SUV tarafından kafa kafaya çarptı . saat başı.

Ölüm, sıradan bir trajedi olurdu - geçen yıl sadece ABD'de otomobille 6.000 yaya öldürüldü; ancak bir şey için: Sürücü Uber Technologies Inc. tarafından oluşturulan bir yazılımdı . Bu, sürücünün neden olduğu ilk bilinen ölümdü. araba. Sürüş selamlayan uygulama şirketi ve ana çip tedarikçisi Nvidia Corp , süresiz olarak sınamayı durdurdu ve ABD Ulusal Taşımacılık Güvenliği Kurulu bir soruşturma yürüteceğini duyurdu. Uber işbirliği yapıyor.

Kudüs'te, Amnon Shashua kendi testlerine başladı. 57 yaşındaki İsrailli Şshua, Kudüs İbrani Üniversitesi ve Mobileye CEO'su profesördür . 1999 yılında kurduğu şirket, bir bilgisayar faresinin kabaca büyüklüğünde bir “sürücü destek sistemi” oluşturuyor. Bir arabanın dikiz aynasının arkasına takılan cihazın kamerası ve özel çipi, bir sürücünün ne zaman bir şeye çarpacağını tahmin etmesine izin veriyor ve gerekirse, sistem otomobilin frenlerine çarpıyor.

Mobileye, cipslerini 55 $ 'lık otomobil satıcılarına satıyor - tam sistem için 1000 $' lık satış bedelini ödeyeceksiniz - ve dünya çapında 27 milyon otomobilde zaten yoldalar. Bu benzersiz geniş dağıtım, geçen yıl Mobileye'yı 15 milyar dolar karşılığında satın aldığı Intel Corp.'un bir avantajıydı . Anlaşma, İsrail’deki en büyük kazanımı ve eski sürücüsüz araba bölümünü Mobileye’ya kattıran Amerikan yonga yapımcısı için önemli bir ayrılığa işaret etti. Intel CEO'su Brian Krzanich, “Kazanmak için gerekenleri yapacağız” diyor.

Şirketi ayırt eden diğer özellik ise, güvenlik konusundaki açık sözlü yaklaşımıdır. Kendi kendini süren arabalar için en çok usta olanlar, müşterileri ve düzenleyicileri korkutmak için teknolojinin olası aksaklıklarını tartışmaktan çekiniyorlar. Shashua bu endişeleri pazarlamasının merkezi haline getirdi.

Mart sonunda, Tempe polisi, aracın Herzberg'i öldürmeden hemen önce gördüklerini gösteren bir dashcam video yayınladıktan sonra, Shashua bilgisayar görüntü sisteminin nasıl tepki vereceğini görmek için videoyu Mobileye sistemiyle besledi. Intel'in “Deneyim Sayımları” başlığı altında yer alan bir makalesinde yazdığı gibi , yazılımı Herzberg'i bir yaya olarak tanımladı. Bir ay sonra Mobileye'nin merkezindeki bir röportajda, gri bir T-shirt ve kot pantolon giyen Shashua, Uber ve onun ana rakiplerinin - özellikle Alfabetik Inc.'in Waymo'su - bu tür işler yaptıklarını söyledi. Herzberg'in ölümü “kaçınılmaz” idi.

Bir trajediyi kendi kendini tanıtmak için bir fırsat olarak kullanmak konusunda iğrenç bir şey varsa, Shashua'yı ciddiye almanın sebepleri vardır. Mobileye, sürücü destek pazarının yaklaşık yüzde 70'ine sahip olduğu ve 2016 yılında Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi, sistemlere 2022 yılında ABD'de satılan tüm yeni araçlar için standart bir özellik kazandıracak bir anlaşma sağladı. Bu, 2025 yılına kadar toplam 28.000 kaza ve 12.000 yaralanmayı önleyecektir.

Shashua daha ileri gitmek istiyor. 2015 yılında, Mobileye otoyolda sürüş görevlerini üstlenebilecek daha gelişmiş sistemler satmaya başladı. Tesla Inc.'in Autopilot'u ilk böyle bir sistemdi ve Mobileye şimdi Cadillac'ın Süper Yolculuğu, Nissan'ın ProPilot'u ve Audi'nin Trafik Sıkışıklığı Yardımı'nı destekleyen donanım ve yazılım sağlıyor . Shashua ayrıca, Mobileye'nın gelecek yıllara kadar otomobil üreticilerine sunmaya başlayacağı tamamen kendi kendini süren bir paket geliştiriyor. BMW , Fiat Chrysler ve Çin'in NIO'ları bunu kullanmayı planlıyor.

“Bu tür işler ve işe yarayan şeyler arasında büyük bir fark var”

Nisan ayı sonlarında Shashua, bir gazeteciye ilk kez gösterdiği gibi, tam otonom prototipte bir sürüş için bir Bloomberg Businessweek muhabirine başvurdu . Bu, tartışmaya göre, yola hazır bir otonom aracın aslında nasıl görünebileceğiydi. Waymo ve Uber’in pahalı radarlar ve diğer sensörler ile donatılan bilim projeleri ve on binlerce dolar değerinde sunucu ve fişin sandıklarına doldurulması gibi çabalarını reddetti.

Bu şirketler maliyetlerinin düştüğünü ve daha pahalı modellerin mümkün olduğunu çünkü tüketici mülkiyeti modası geçmiş bir kavram olduğu için, çoğu otomobil, mil tarafından kiralanan paylaşılan bir taksiler filosunun parçası olacak. Shashua, nispeten ucuz bir sürücüsüz araba sunmaya kararlı. Onun prototipleri, şimdi Kudüs'te test edilen yarım düzine Ford Füzyonları, bu yıl içinde Kaliforniya'ya gelecek olan 30 otomobilin planlanmış bir filosunun parçası, radar ya da lidar (temelde radar, fakat lazerlerle) içermiyor. Tek sensörler, otomobilin gövdesi etrafında saklı 12 dijital kamera. Mobileye sonunda, bazı düşük maliyetli radarlar ve lidarlar eklemeyi planlıyor, ancak sadece bir kamera bozulursa yedek olarak. Gövde büyüklüğünde bir sunucu ve cips bankasında çalışmak yerine, prototip aynı düşük maliyetten sadece dördüne dayanıyor. Mobileye'nın mevcut sürücü destek sistemindeki özel işlemciler. Tüketiciler Shashua, her şey için 8000 dolardan daha az ödeyeceklerini söylüyor. “Yani bu, kimsenin sürücüsüz bir arabasına sahip olabileceği anlamına geliyor,” diyor, belki de ortalama otomobil alıcısının bütçesini abartıyor.

Mobileye'nın rakipleri genel olarak makinelerini geniş, iyi işaretlenmiş yollar ve düzenli trafik modelleri ile banliyölerde test ediyorlar. Shashua Kudüs'te, dar ve orta çağ yolları olan bir şehir ve iddialı olarak nitelenen bir sürüş kültürünü test ediyor. “Bu tür işler ve işe yarayan şeyler arasında büyük bir fark var” diyor. “Halkın bunu anladığını sanmıyorum.”

Sürücüsüz araçların iki temel şeyleri yapması gerekiyor: Yolda neler olduğuna bakın ve sonra bu bilgilere tepki verin. Shashua, 1980'lerden bu yana, arabaya girmeden çok önce, ilk bakışta bilgisayar vizyonu üzerinde çalıştı. Tel Aviv'de doğdu, bir yapay zeka doktora programına girmeden önce İsrail'in elit Weizmann Bilim Enstitüsü'nde bilgisayar bilimi okudu. MIT'de program.

1998 yılında, doktorasını kazandıktan beş yıl sonra, Shashua, başladığı bir şirketin başladığı Japonya'daki Nagoya'daydı, CogniTens, Toyota'nın kalitenin bir parçası olarak tamponları ölçmek için dijital fotoğrafçılık kullanarak Toyota Motor Corp için çalışıyordu. kontrol süreci. Bir toplantı sırasında, otomobillerin içindeki tek bir dijital kameranın, bir şeyi vurmak veya şeritlerinden sürüklenmek üzereyken insanları uyarmak için kullanılabileceğini bir kenara önerdi. Otomobil üreticisi şüpheci oldu ama araştırma yapmak için ona birkaç yüz bin dolar vermeyi kabul etti.

“Toplum bu araçları istemez, güvenli olmadıkları için değil, yararlı olmaları nedeniyle”

Son teknoloji AI tarafından bilgisayar vizyonundan daha fazla alan etkilenmez. Bugün, büyük veri setleri, birkaç hafta içinde engelleri ayırt etmek için yazılımı öğretebilir. O zamanlar, görebilecek bir bilgisayar kurmak zordu. Mobileye'nın mühendisleri, çoğunlukla Shashua'nın İbranice Üniversitesi ve MIT'den öğrencileri, tanımlamak için ihtiyaç duydukları araçların yol listelerini toplayarak başladı. “Kenar algılama ile başlıyorsunuz” diyor Mobileye'nın baş araştırma bilimcisi ve erken bir çalışanı olan Gideon Stein. “Ve sonra, bir aracın arkası gerçekten bir kutu, değil mi? Yani aradığım şey bir kare. Öyleyse diyorsun, 'Tekerlekler arasındaki o küçük çizgiyi görüyor musun? Bunun için bir detektör yapalım. “Süreç yıllarca sürdü.

Mobileye'nın erken kodlarından bazıları, daha yeni bilgisayar görüşü türlerine yedek olarak çalışıyor ve mesafeleri ölçüyor, ancak derin öğrenme algoritmaları ağır yüklerin çoğunu ele geçiriyor. Sri Lanka'daki 2.000'den fazla çalışandan oluşan bir ekip, açık yollardan toplanan yüz binlerce kilometre uzunluğundaki videonun üzerinde gözüküyor. (AI dünyasında bilindiği üzere, “zemin gerçeği”.) Bilgisayar ekranlarında, bir araba, kamyon, bisiklet, yaya gibi herhangi bir ürünün etrafında kutular çizerler ve etiketlerler. Daha sonra, bu veriler daha sonra bir otoyolda size geliyor olsa bile, daha önce görülmemiş benzer öğeleri güvenilir şekilde tanımlayabilmesi için daha sonra eğitilen bir sinir ağına beslenir.

Takımın en büyük sorunu, aracın açık olan yollarının bölümlerini tanımlamak için yazılımın yol işaretlerini ve diğer ipuçlarını okuma becerisini geliştirmektir. Yer gerçeği çalışanları, işaretlere, kaldırımlara, bisiklet şeritlerine ve diğer alanlara araçlarla ilgili sınırlamalar ekleyerek, aracın nereye gidebileceğini ve nereye gidemeyeceğini göstermek için yola çıkarlar. Her sahnede, bir dakika uzun klibin ek açıklamada bulunabileceği birçok öğe vardır. Üst düzey bir Mobileye araştırma yöneticisi olan Gaby Hayon, “Büyük bir kelime kitabı yazmak gibi” diyor.

Sürücüler, Hayon, bilinçsizce “sadece bir veri (araba, sağ şerit, 45 mil / sa) değil, geçmiş ve gelecek duygusunu içeren bir hikaye” oluşturur. Otomobilin doğru şeritte olduğunu ve yavaş bir dönüş yapacağını tahmin edebilirsin, yani çok daha yavaşlabilir ve frenlere basmanızı veya etrafta dolaşmanızı gerektirebilir. Zorluk, bilgisayarın aynı tahminde bulunabildiğinden emin olmak için yeterli veriyi beslemektir. “Algılayıcı modellerle yaptığımız şey” diyor Hayon, “hikayeleriniz için kelimeler oluşturuyor” diyor.