Статьи

04 июня 2018

Как российское бездорожье поможет искусственному интеллекту водить машины лучше, чем люди

Tesla врезался в отбойник; Uber не увидел пешехода. Это происходит потому, что для автопилота окружающий мир — это плоская картинка.

Одна из важных задач беспилотного движения — это детекция дорожной сцены и создание достаточно мощных и недорогих вычислителей для автомобилей. Нужно научиться безошибочно выделять объекты на дорожной сцене. Когда с видеокамеры изображение приходит на компьютер, для него окружающий мир — это плоская картинка. Дальше разработчики пытаются научить компьютер различать движущиеся объекты, их направление, их форму — под разными углами освещенности и в разных погодных условиях.

Использование радара совместно с камерой. Именно радар помогает точно определять расстояние до объектов ночью или в слякоть. Он излучает радиосигнал и регистрирует его отражение. По нему вычисляется расстояние.

Раньше машина сначала видела, потом думала, потом видела другим датчиком, потом снова думала, потом видела третьим датчиком, потом снова думала. Это давало нестабильный результат. Чтобы научиться анализировать данные из нескольких источников одновременно, в компании заимствовали принцип нейрофизиологии — low level data fusion, низкоуровневое смешивание данных. Человеческий мозг работает по этому принципу. Комбинация камеры и радара выигрывает и в стоимости. Их можно устанавливать в серийные автомобили — и цена будет конкурентоспособной. Многие компании на рынке беспилотных систем используют дорогой обвес в экспериментальных прототипах, например лидары (Light Identification Detection and Ranging). Их цена сопоставима с ценой автомобиля.

Чтобы существенно снизить аварийность, беспилотники должны научиться выделять мелкие детали в дорожной сцене: сигналы поворота, колеса, различать человека по подъему ноги. Эти детали позволяют моделировать «интуицию» в нейросети автомобиля, прогнозировать дорожную ситуацию.

Важно распознавать автомобили в потоке на дороге, мелкие детали и мелкие объекты участников дорожной сцены — автомобилей, велосипедистов, пешеходов, а также определять изменение их относительного положения в пространстве. Эти данные помогают предсказать развитие дорожной ситуации на следующие несколько секунд. Например, определенное изменение угла поворота бокового зеркала автомобиля или угла поворота колеса говорит о возможном начале перестроения и дает возможность предоставить системе новые сценарии развития дорожной сцены. То же самое можно понять по движению колена или головы человека, находящегося в непосредственной близости от дорожного полотна. Такие инновации воспринимаются как чудо, но на самом деле — никакого волшебства, просто серьезная оптимизация нейронных сетей глубокого обучения.

Российские дорожные проблемы стали конкурентным преимуществом российского ИИ: Задачи, которые ставят наши дороги, — максимально сложные. Очень много нарушений от самих участников дорожного движения, плохая инфраструктура, сложные погодные условия. На таком материале учить алгоритмы идеально, потому что если они работают в таких условиях, то на культурных европейских водителях и на идеальных американских дорогах все это сработает еще лучше.

Другое преимущество — видеорегистраторы. В России они разрешены, их любят и умеют ими пользоваться. Cognitive Technologies развернули краудсорсинговую платформу: десятки тысяч волонтеров присылают данные, на которых обучается нейросеть. Такие видеозаписи — бесценный источник информации. Видеорегистраторы дают редкие события: когда лось выбегает на дорогу, когда комета пролетает, или когда какая-то авария случается. Такие редкие ситуации и нестандартное поведение участников движения в этих случаях невозможно смоделировать. А отработка таких режимов — важнейший фактор безопасности движения. Важное направление беспилотные комбайны. Они снизят издержки сельского хозяйства, потому что сможет работать круглосуточно и качественно, не будет халтурить и ошибаться. Поле — это не дорога общего пользования, и для него не нужна сертификация. Поэтому автономные комбайны появятся раньше автомобилей, года через два.

А автомобили будут умнеть так же, как умнеет айфон: вы скачиваете новую прошивку, и машина получит новые функции. Не будет такого момента, когда вы проснетесь и за окном у вас стоит беспилотная машина. Ваша машина будет становиться все более и более беспилотной.

По материалам hightech.fm