Глава компании AImotive из Венгрии считает, что ее технология автопилотрирования является более эффективной, чем у коллег из более крупной и известной Waymo. Business Insider пишет, что секрет компании в камерах и специальных алгоритмах для них. Именно из-за камер технология обещает быть дешевле и при этом эффективнее.
Большинство крупных компаний в своих прототипах беспилотных автомобилей используют лидары — сложную систему лазеров, которая помогает робомобилю ориентироваться в пространстве. Такой подход у Waymo, Uber, GM. Но глава AImotive Ласло Кишонти считает, что лидары не нужны беспилотникам. Ориентацию в пространстве могут обеспечить и обычные камеры, почти такие же, как в современных смартфонах. Существенное преимущество такого подхода — доступность и дешевизна. Камеры в самых разных комплектациях представлены на рынке, при этом они в десятки раз дешевле лидаров. Лазерные системы беспилотников достигают по стоимости $80 тысяч. Кишонти использует систему из 10 камер по $15 каждая. Цена лидаров падает, но это пока не делает их доступными.
Ученые перестали понимать, как работает ИИ
Технологии
«Люди водят машину, используя только мозг и глаза, им не нужны лидары», — говорит Кишонти, очевидно, полагая что настоящий ИИ не должен уступать человеку в этом вопросе. При этом некоторые эксперты считают эту затею «очень плохой идеей». Например профессор электротехники в Университете Карнеги-Меллона Радж Раджкумар, который возглавляет проект по беспилотному вождению. «Такому беспилотнику придется работать под влиянием множества условий. И обязательно настанет тот момент, когда он не справится». Так, камеры не справляются с туманом, сами по себе не способны определять расстояния до ближайших объектов — это может сделать вычислительная система, но не всегда точно. Да и история знает случай, когда камеры вводили беспилотные автомобили в заблуждение, вызывая столкновение.
Кишонти знаком со всеми обвинениями в адрес своей технологии, но уверен в ее будущем. Он настаивает на том, что абсолютно все вождение сегодня полагается на визуальные знаки, а чтобы избежать проблем нужно просто научить камеру делать то же, что человек. Если система теряет в видимости, то, как и человек в таком случае, она должна просто снизить скорость или остановиться. Чтобы доказать свою идею, компания уже запустила тестовые программы в нескольких точках мира, в том числе в Калифорнии. Здесь система тестируется в заездах около офиса, не выезжая на городские дороги. Масштабные городские тесты назначены в начале следующего года. Технология будет готова через 2 года говорит Кишонти.
Компания использует и другие пути для удешевления производства и ускорения разработки. Так, ее специалисты решили отказаться от традиционных CPU и GPU и разрабатывают собственный чип для автопилота. С другой стороны AImotive пытается ускорить тесты, используя виртуальную симуляцию. Компания гоняет свою систему по виртуальному миру, испытывая различные сценарии быстрее, чем в реальном мире. Кишонти говорит, что зря Waymo хвастается, что ее беспилотники проехали 4 млн миль. Вероятнее всего, большая часть из этих миль была бесполезна для развития, потому что не представляла никаких реальных проблем для ИИ. Система не училась, а просто проезжала милю за милей, без проблем и сложных сценариев. Поэтому он думает, что у его компании есть шанс догнать и обогнать Waymo.
Новый ИИ Nvidia создает пугающе убедительные фейковые видео
Кейсы
Ранее мы подробно писали о том, как устроена система AImotive. Напомним, стартап не разрабатывает робомобиль полностью — он работает только над надстройкой, которая превращает обычный автомобиль в беспилотный.