Perima vis daugiau funkcijų
Dirbtinis intelektas – viena karščiausių temų automobilių pasaulyje, kurios neįmanoma išvengti diskutuojant apie transporto industrijos progresą nepaisant to, ar esi tik entuziastas, ar šios srities ekspertas.
Planuojant pereiti prie aukštesnio autonomiškumo lygio, automobiliai visų pirma turi orientuotis aplinkoje, o tai lengviausiai pasiekiama pasitelkiant dirbtinio intelekto atšaka laikomus mašininio mokymosi algoritmus.
Dirbtinis intelektas kol kas nepasiekė tokio lygio, kad galėtų pagirti vairuotojo aprangą ar rekomenduoti geriausią kepyklą mieste. Taip yra todėl, kad pradinė daugumos tokių funkcijų paskirtis automobiliuose – užtikrinti eismo saugumą. Neatsitiktinai autonominės sistemos perima vis daugiau funkcijų ir dabar gali ne tik išlaikyti transporto priemonę eismo juostoje, bet ir palaikyti atstumą iki priekyje važiuojančio automobilio, atpažinti pėsčiuosius, dviratininkus ir paspirtukininkus, automatiškai stabdyti važiuojant tiek į priekį, tiek ir atgal.
Nepaisant to, dirbtinis intelektas vis dar vangiai skinasi kelią mieste, kur sunkiai įmanoma pažodžiui traktuoti eismo taisykles, nemoka važiuoti slidžia danga ir nesiorientuoja neturėdamas vietovės duomenų, tačiau technologijos sparčiai tobulėja ir įprastus taksi autonominiai automobiliai gali pakeisti ganėtinai greitai.
Šiuo atveju automobilių gamintojų gretose autonominio valdymo technologijų lydere vis dar laikoma „Tesla“. Tačiau autonomiškumo valdymo sistemų lenktynėse JAV įmonei netrūksta varžovų, tarp kurių yra ne tik didieji automobilių koncernai, bet ir tokios technologijų bendrovės kaip „Waymo“, „Mobileye“ ar „Oxbotica“.
Ypač aktyviai į šias lenktynes įsitraukusios Pietų Korėjo firmos. „Hyundai“ įmonių grupė netgi turi atskirą bendrovę „Motional“, kuri testuoja autonominius taksi. Koncernas atvirai skelbia savo ketinimus per artimiausius porą metų pranokti „Teslą“ autonominių technologijų pažanga. Šiuo metu korėjiečiai didžiausią dėmeįs skiria kompiuterinio skaičiavimo pajėgumų didinimui. O norint sparčiai apdoroti duomenis, itin svarbu, kad sklandžiai veiktų dirbtinio intelekto algoritmai.
Galioja griežti apribojimai
Mokslo ir technologijų parko „Tech Park Kaunas“ Inovacijų skyriaus direktorius Romanas Zontovičius atkreipia dėmesį, kad, kalbant apie šiuolaikiniuose automobiliuose naudojamas pažangias sistemas, reikėtų turėti omenyje, jog įprastai tam pritaikoma dirbtinio intelekto metodų klasė vadinama mašininiu mokymusi. Tai reiškia, kad įranga veikia pagal žmonių parašytus algoritmus, galiojant griežtiems apribojimams.
„Pavyzdžiui, automobiliui artėjant prie sankryžos, sistemos turi atpažinti šviesoforą, atskirti, kokios spalvos signalas dega ir pagal tai atlikti algoritme įrašytą veiksmą. Taip pat numatyta ir procesų seka, jei automobilio sistemos negali tinkamai užfiksuoti šviesoforo“, – aiškina technologijų ekspertas.
Nors diskusijose apie autonomiškumą užtikrinančių technologijų integraciją automobiliuose itin dažnai iškeliamos įvairios moralinės dilemos, anot pašnekovo, bent kol kas dirbtinio intelekto nereikėtų vertinti kaip mąstančios būtybės, kuri galėtų spręsti su etika susijusius klausimus. Dabartiniu momentu tokios sistemos veikia tik tiksliai pagal aprašytus algoritmus, nepaliekant vietos jokioms improvizacijoms.
„Autonominis automobilis neįvažiuos į sankryžą, jei nustatys, kad joje stovi kitos transporto priemonės. Sistemai įvertinus, kad toliau judėti į priekį nėra saugu, gali tekti prastovėti, kol išsisklaidys spūstis – nors ir visą valandą. Autonominis automobilis nepažeis taisyklių ir, jei kiti eismo dalyviai nesudarys palankių sąlygų, nė nekrustelės“, – galimą situaciją iliustravo R. Zontovičius.
Visgi, anot pašnekovo, net ir riboto pajėgumo mašininio mokymosi funkcijos šiuolaikiniams automobiliams yra labai svarbios. Tai leidžia autonominio valdymo sistemoms atpažinti skirtingus aplinkos objektus (kelio ribas, šviesoforo signalus, medžius, kitas transporto priemones, pėsčiuosius ir kt.). Naujos kartos sistemos netgi skirsto pėsčiuosius pagal ūgį, o užfiksavus „mažą žmogų“, taikomi griežtesni apribojimai.
„Dažniausiai maži yra vaikai, tad algoritme įrašomos papildomas atsargumo priemones numatančios taisyklės. Autonominis automobilis stengiasi apsaugoti kiekvieną žmogų, tačiau šalia vaikų jis elgiasi dar konservatyviau. Tarkime, prekybos centro aikštelėje suaugusį asmenį aptikęs automobilis tik sulėtėtų, o pastebėjęs mažylį – veikiausiai visiškai sustotų“, – apie išskirtinį tokių technologijų pragmatizmą kalba R. Zontovičius.
Tobulinami ir kompiuterinėse simuliacijose
Mašininis mokymas, R. Zontovičiaus nuomone, svarbus dar ir tuo, kad leidžia tobulinti technologijas ne tik eksploatuojant automobilius realiomis sąlygomis, bet ir atliekant kompiuterines simuliacijas. Štai Amerikos autonominio vairavimo technologijų vystytoja „Waymo“ gatvėse eksploatuoja kelis šimtus įvairiausiais davikliais aplipdytų bandomųjų transporto priemonių, tačiau net ir šiai įmonei kompiuterinių simuliacijų duomenys – nepaprastai svarbūs.
„Naudojant automobilius visą parą miesto gatvėse, galima sukaupti galybę duomenų, tačiau šis kiekis vis tiek yra gerokai mažesnis už simuliacijų rezultatus. Sunku pasakyti, kiek skiriasi šiais skirtingais būdais gaunamos informacijos srautai, bet, manau, kad iš simuliacijų gaunama 100 kartų daugiau duomenų“, – itin svarbų aspektą įvardija R. Zontovičius.
Šiuo atveju automobiliuose veikiančios mašininio mokymosi technologijos bandymų metu apdoroja iš įvairių šaltinių gaunamą informaciją. Pavyzdžiui, „Tesla“ tam pasirinko savitą metodą – atsisakė papildomų daviklių ir ėmė naudoti tik vaizdo kamerų perduodamus duomenis. Kiti gamintojai, įskaitant BMW, „Mercedes-Benz“, „Hyundai“ ar „Volkswagen“ koncerno įmones, pasikliauja įvairesniais įrangos komplektais.
„Abiem atvejais galima rasti argumentų: taip, papildomi davikliai suteikia daugiau duomenų, tačiau jie padidina ir gedimų riziką. Atsisakant lazerinių, ultragarsinių bei kitokių daviklių, netenkama svarbių duomenų, tačiau paties automobilio priežiūra tampa paprastesnė“, – komentuoja R. Zontovičius.
Nepaisant gamintojų pasirenkamos taktikos, jų daromas progresas vis tiek akivaizdus. Pavyzdžiui, „Tesla Model 3“ elektromobilis dar ne taip seniai stebino tuo, kad galėjo atvažiuoti iki vairuotojo. O štai dabar, išlipus iš automobilio, nuotoliniu būdu jau galima pastatyti ir „Volkswagen Touareg“, „Hyundai Tucson“ ar „Ford Kuga“ visureigius.
Vienintelis būdas užtikrinti eismo saugumą
Kai kurios autonominio valdymo funkcijos, kaip antai automatinis stabdymas netikėtose situacijose ar atstumo palaikymas iki kitų transporto priemonių, jau dabar gelbsti žmonių gyvybes. O pagal optimistinį scenarijų, anot technologijų eksperto R. Zontovičiaus, autonominiai automobiliai turėtų padėti išvengti 99 proc. mirčių keliuose.
„Kuo daugiau įprastų automobilių pakeisime autonominiais, tuo labiau sumažės eismo įvykių skaičius. Judėjimas bent pradiniame etape galbūt vyks šiek tiek lėčiau, bet žmonės bent jau be jokių incidentų galės patekti iš taško A į tašką B“, – šių technologijų progresą labiausiai skatinantį veiksnį apibrėžia R. Zontovičius.
Žvelgiant į serijinės gamybos susisiekimo priemones, kol kas pažangiausios yra „Tesla“ technologijos. JAV šio gamintojo automobilių autonominėms sistemoms netgi leidžiama atlikti posūkius. Tai reiškia, kad teoriškai visą kelią nuo Los Andželo iki San Fransisko vairuotojas gali būti tik saugumu besirūpinantis prižiūrėtojas. Europoje kol kas galioja griežtesni įstatymai ir autonominiams automobiliams neleidžiama atlikti posūkių be vairuotojo įsikišimo. Tiesa, vadinamo pirmojo ir antrojo autonomiškumo lygio sistemos – prisitaikantysis greičio ir eismo juostos palaikymas, automatinis statymas, pėsčiųjų, dviratininkų ir paspirtukininkų atpažinimas arba automatinis avarinis stabdymas, – diegiamos daugelyje naujų bei Europoje jau parduodamų automobilių. Norint patogiai naudotis šiomis technologijomis, dabar netgi nebūtina pirkti prabangaus S klasės „Mercedes-Benz“. Svarbiausios sistemos siūlomos ir daugumai pirkėjų prieinamuose miesto hečbekuose – „Hyundai i30“, „Volkswagen Golf“ ar „Ford Focus“.
Žvalgosi į aukštųjų technologijų įmones
Automobilių gamintojams informacinės technologijos ilgą laiką nebuvo prioritetinė sritis, todėl dabar bendrovės ieško partnerių. Galimi ir kitokie sprendimai: neretai didieji koncernai perima perspektyvių startuolių valdymą ir netgi taikosi į didesnes įmones. 2020 metais visą transporto industriją nustebino „Hyundai“, už beveik 1 mlrd. JAV dolerių įsigijusi kontrolinį inžinerijos ir robotikos firmos „Boston Dynamics“ akcijų paketą.
„Boston Dynamics“ savo robotuose naudoja tokius pat lidarus, kokie montuojami ir „Waymo“ autonominiuose automobiliuose. Galima suprasti, kodėl Korėjos koncernas norėjo įsitraukti į šios įmonės veiklą – tiek vaikštantiems robotams, tiek ir savarankiškai važinėjantiems automobiliams labai svarbu stebėti aplinką. Šiuo atveju skirtumas – minimalus“, – apie panašių technologijų taikymą skirtingose srityse kalba R. Zontovičius.
Siekiant pažangos autonominio valdymo technologijų ir robotikos srityse „Hyundai“ ir „Boston Dynamics“ 2022-ųjų pavasarį įkūrė naują šių sričių tyrimams skirtą institutą, į kurį drauge investavo 400 mln. JAV dolerių. Pietų Korėjos koncernas tikisi, jog tai leis paspartinti dirbtinio intelekto ir robotikos technologijų pažangą.
R. Zontovičius pastebi, kad didelių investicijų tam skirti negalinčios firmos turi ir kitą pasirinkimą – pasinaudoti tokių bendrovių kaip „Waymo“, „Zoox“ ar „Aurora“ sukurtais produktais. Ateityje tokių sistemų paklausa neišvengiamai didės, todėl šis veiklos modelis turėtų labai pasiteisinti.
