Почему искусственный интеллект должен заменить человека за рулем авто

Искусственный интеллект и автономное вождение — вторая по обсуждаемости в автомобилестроении тема после электромобилей

И когда речь идет об автопилотах, в первую очередь вспоминают о безопасности. Вместе с экспертами Bosch, которые занимаются разработкой систем «искусственный интеллект» и автономного вождения, разбираемся, как устроена техническая часть.

Лидары, камеры по контролю за дорогой и усталостью водителя — все эти датчики и сенсоры снижают на дороге риск аварии. С их технологическим развитием водитель передаст часть своих функций более продвинутому искусственному интеллекту. Эта технология не заменит человека, но поможет безопасно для себя и окружающий передвигаться на своем автомобиле.

Главная опора любого автопилота — это камеры, закрепленные на транспортном средстве. Именно благодаря им и искусственному интеллекту, во время поездки автомобиль “понимает”, что происходит на дороге и вокруг, анализирует и реагирует на ситуацию соответствующим образом. И камеру, и искусственный интеллект необходимо обучать.

Именно этим занимаются инженеры Bosch Матиас Бирк и Андреас Шульц, которые координируют работу 20 команд, вовлеченных в проект: они учат автомобили видеть.

В многофункциональной камере MPC3 для автомобилей с автопилотом, в разработке которой они участвовали, встроен ИИ для более надежного распознавания объектов. Их работа находится на перекрестке между невероятной теорией и очевидной практикой. По сути MPC3 — это большой шаг автономного транспорта вперёд за счёт искусственного интеллекта.

Что видит человек? Что видит камера? В чем отличия между зрением и интеллектом человека и смарт-камеры?

• Смотрю, не значит вижу.

Когда человек смотрит, то это не обязательно означает, что он понимает, что они видит. Есть так называемая ошибка looked-but-failed-to-see (“посмотрел, но не увидел”). Это когда водитель не заметил другое транспортного средство, с которым в итоге произошла авария, хотя оно находилось в зоне видимости. Видеокамера же, установленная за лобовым стеклом между обивкой кузова и зеркалом заднего вида, действительно видит все объекты очень четко, мгновенно откликаясь на любые препятствия со стороны. И она никогда не устает, в отличие от человека, внимание которого рассеивается с течением времени в пути.

• Скорость реакции

Многофункциональная камера сканирует дорогу, обрабатывая визуальную информацию с поразительной скоростью. Реагируя на препятствие на своем пути, автомобиль сильно тормозит. Скорость реакции человека — в разы ниже.

• Сбор данных, предсказание ситуаций.

Для разработки камеры команда Bosch использовала многопутевой подход. Инженеры и программисты компании создали программную архитектуру, сочетающую традиционные алгоритмы обработки изображений с методами искусственного интеллекта, и встроили ее в высокопроизводительную Системуу на кристалесо встроенным микропроцессором, которая обеспечивает точнейшую оценку и понимание сцены и ситуации и надежное распознавание объектов. Всего MPC3 использует три пути для идентификации объектов.

Путь 1. Классификация

Первый путь — традиционный подход, который уже используется. С помощью машинного обучения классификаторы обучены распознавать и классифицировать конкретных участников дорожного движения: транспортные средства и пешеходов.

Путь 2: Оптический поток

На втором пути камера подключается к оптическому потоку и к изображениям «структуры от движения» (structure-from-motion), чтобы обнаружить выступающие объекты, ограничивающие дорогу, такие как бордюрные камни. Она рассчитывает трехмерные структуры на основе соответствующих точек на снимках, последовательность движения которых отслеживается.

Разрешение разрешение изображений с камеры рекордно высокое. Если раньше это был 1 мегапиксель, то теперь примерно 2.5. Это позволяет нам обнаруживать объекты еще раньше и точнее. Угол обзора камеры увеличен примерно до 100 градусов, и это однозначно больше, чем может видеть человек при сфокусированном взгляде.

Путь 3: Искусственный интеллект

Третий путь приносит пользу искусственному интеллекту. Новое поколение многоцелевых камер может различать дорогу “из-за плеча” или идентифицировать неподвижные объекты — например, припаркованные на обочине автомобили.

Камера использует нейронные сети и семантическую сегментацию, которая присваивает каждый пиксель изображения определенной категории. Это огромное преимущество, так как позволяет автопилоту работать в нестандартных ситуациях. Плюс дорожная разметка уже больше не требуется для удержания автомобиля с автопилотом на верном пути.

Объединив все три пути при работе с автопилотом, у технических специалистов получается свести к минимуму любые ошибки. Для дорожного движения, когда ежегодно во всем мире в автомобильных авариях погибает более миллиона человек (18 000 в России), это особенно важно. Автопилот с умной камерой поможет водителям обезопасить и себя, и окружающих, сделав передвижение по городу или на трассе комфортным и увлекательным.