Autonomiczne samochody nauczą się jazdy w wirtualnej rzeczywistości. Testy na publicznych drogach musiałyby trwać nawet 500 lat, by dopuścić je do ruchu

Data publikacji: 2019-08-29, 06:00
Oryginalny tytuł wiadomości prasowej: Autonomiczne samochody nauczą się jazdy w wirtualnej rzeczywistości. Testy na publicznych drogach musiałyby trwać nawet 500 lat, by dopuścić je do ruchu
Kategoria: INNOWACJE

Nawet kilkaset lat mogłoby zająć testowanie samochodów autonomicznych, by wypracowały one modele zachowań zbliżone do ludzkich – twierdzą analitycy z RAND Corporation. Jednak dzięki szkoleniu w warunkach wirtualnej rzeczywistości czas ten można znacznie skrócić, a przy tym wyraźnie poprawić aspekty związane z bezpieczeństwem. W najbliższych latach rynek samochodów autonomicznych czeka dziesięciokrotny wzrost.

Nawet kilkaset lat mogłoby zająć testowanie samochodów autonomicznych, by wypracowały one modele zachowań zbliżone do ludzkich – twierdzą analitycy z RAND Corporation. Jednak dzięki szkoleniu w warunkach wirtualnej rzeczywistości czas ten można znacznie skrócić, a przy tym wyraźnie poprawić aspekty związane z bezpieczeństwem. W najbliższych latach rynek samochodów autonomicznych czeka dziesięciokrotny wzrost.

– Aby samochód inteligentny jeździł co najmniej z taką skutecznością jak człowiek, potrzebne jest do przejechania 18 mld km. Przy obecnych wysiłkach wszystkich firm zajmujących się tym tematem może to zająć nawet 500 lat. Nie mamy tyle czasu albo nie chcemy tyle na to czekać, dlatego coraz więcej firm skręca w stronę uczenia inteligentnych samochodów w wirtualnym świecie. Dzięki temu jesteśmy w stanie dużo szybciej tworzyć te mile, które samochód przejedzie – tłumaczy w rozmowie z agencją informacyjną Newseria Innowacje Marcin Jaśkiewicz, prezes zarządu Simteract.

Prekursorem w uczeniu autonomicznych aut jest Nvidia. Drive Constellation to oparty na chmurze system do testowania autonomicznych pojazdów za pomocą fotorealistycznej symulacji w wirtualnej rzeczywistości. Drive Constellation to platforma obliczeniowa, oparta na dwóch różnych serwerach. Pierwszy uruchamia oprogramowanie Nvidia Drive Sim do symulacji czujników pojazdu autonomicznego, takich jak kamery, LIDAR i radar. Generuje również fotorealne strumienie danych w celu stworzenia szeregu różnych środowisk testowych, w tym zjawisk naturalnych, takich jak burze, śnieg, duże olśnienie, słabe światło oraz różne rodzaje nawierzchni i terenu.

Nvidia Drive Pegasus z kolei jest komputerem samochodowym ze sztuczną inteligencją, który obsługuje oprogramowanie pojazdu autonomicznego i przetwarza symulowane dane tak, jakby były podawane z czujników w prawdziwym samochodzie.

– Inteligentny samochód to jest kompleksowe rozwiązanie, więc trzeba zastosować bardzo dedykowane rozwiązania do każdego aspektu tego, czym taki inteligentny samochód musi zajmować się na drodze. A jak wszyscy wiemy, będąc kierowcami, to nie jest taka prosta sprawa – dodaje Marcin Jaśkiewicz.

Doprowadzenie samochodu autonomicznego do sterowania z ludzką skutecznością jest konieczne zwłaszcza z uwagi na względy bezpieczeństwa. W ubiegłym roku Uber wstrzymał testy autonomicznego samochodu osobowego po tym, jak w Arizonie doszło do tragicznego wypadku z jego udziałem. W wyniku potrącenia przez autonomiczne auto zginęła rowerzystka, pomimo obecności nadzorującego je kierowcy. Obecnie Uber jest jedną z firm, które zdecydowały się na szkolenie samochodów autonomicznych w warunkach wirtualnej rzeczywistości.

– Coraz więcej firm na całym świecie, począwszy od największych producentów związanych z automotive, wielkich marek związanych z produkcją samochodów, przez firmy takie jak Uber, Google czy software’owych współpracujących z dużymi markami jak Aptiv, chce stworzyć symulatory do nauki jazdy dla inteligentnych samochodów, żeby przyspieszyć ten proces. Żebyśmy wszyscy nie musieli czekać 500 lat na to, żeby takim autonomicznym samochodem podjechać do pracy czy na kawę – mówi ekspert.

Swój wkład w szkolenie autonomicznych pojazdów mogą mieć również Polacy. Lubelska firma Simteract dostarcza Traffic AI, zaawansowany system będący inteligentną zewnętrzną biblioteką ruchu gotową do połączenia z danym projektem za pośrednictwem interfejsu API. Rozwiązanie pozwala na tworzenie zaawansowanych symulacji miast. Matematyczny model zachowania w ruchu oparty jest na inteligentnych algorytmach.

Tymczasem rynek autonomicznych pojazdów czeka w najbliższych latach dynamiczny rozwój.

– Będzie się bardzo dużo działo w branży autonomicznych aut. Prawdopodobnie znajdziemy się w miejscu, którego do końca nikt nie był w stanie przewidzieć. Warto być blisko tych rynków już na samym początku po to, żeby móc adaptować się i rozwijać właśnie w kierunkach, w których te rynki rozwijać się będą – przekonuje Marcin Jaśkiewicz.

Według Allied Market Research wartość światowego rynku autonomicznych samochodów ma w 2019 roku osiągnąć pułap ponad 54 mld dol. Do 2026 roku wzrośnie ona jednak do ponad 556 mld dol. Z kolei rynek VR i AR w 2017 roku był wyceniany na 11,35 mld dol. Do 2025 roku czeka go pięćdziesięciokrotny wzrost – do wartości 571,42 mld dol.

źródło: Biuro Prasowe
Załączniki:

Hashtagi: #INNOWACJE wirtualna rzeczywistość, pojazdy autonomiczne, samochód autonomiczny, uber, bezpieczeństwo ruchu drogowego, VR, VR w motoryzacji, uczenie maszynowe