Slovák Andrej Karpathy, ktorý je v rámci spoločnosti Tesla riaditeľom divízie umelej inteligencie, vysvetľoval výhody a nevýhody ich systému autonómneho riadenia „Autopilot FSD“ a porovnal ho s úplne odlišným konkurenčným riešením Waymo od Googlu. Zameral sa pritom na problematiku škálovateľnosti.
Andrej Karpathy je jedným z najuznávanejších odborníkov na počítačovú víziu, umelú inteligenciu, neurónové siete a stratégie autonómneho riadenia. Ako riaditeľ divízie Tesla AI má na zodpovednosť oblasť, ktorá by mala byť pre spoločnosť Tesla oveľa dôležitejšia, ako sa zdá na prvý pohľad.
Veď podľa viacerých investorských spoločností môže byť „Tesla Robotaxi„, ktorá je niečím ako plne autonómnou službou typu Uber, najvýznamnejším zdrojom príjmov spoločnosti Tesla. Základným predpokladom však je, aby Tesla dotiahla svoj systém autonómneho riadenia „Autopilot Full-Self Driving“ (FSD) na plne autonómnu úroveň.
Tesla sa v tomto smere vybrala zdá sa časovo a „dátovo“ náročnejšou cestou. Tá jej však môže priniesť veľkú konkurenčnú výhodu. Andrej Karpathy v rámci svojho nedávneho seminára na tému škálovateľnosti autonómnych systémov riadenia okrem iného porovnal systém Tesly s konkurenčným systémom od spoločnosti Waymo, za ktorou stojí gigant Google, resp. od roku 2016 jeho materská spoločnosť Alphabet.
„Nemôžu sa od seba líšiť viac“
Andrej Karpathy uvádza, že aj keď sa vozidlá s oboma systémami môžu správať na ceste rovnako, ich technológie autonómneho riadenia sa od seba nemôžu líšiť viac, píše Tesmanian. Waymo využíva senzory, pričom najdôležitejší je radarový systém LiDAR a mapy s vysokým rozlíšením, ktoré sú „namapované“ na centimeter presne, čo vytvára ohraničené bezpečné prostredie.
Najskôr je teda potrebné dané prostredie, kde budú autonómne vozidlá jazdiť dôkladne zmapovať, a to napríklad vozidlami, ktoré prejdú konkrétnymi miestami určitých oblastí a zaznamenajú ich okolie. Karpathy hovorí, že vozidlo, ktoré napríklad prichádza na križovatku, vďaka tomu túto križovatku akoby vopred poznalo.
Prístup Tesly je zas založený na vízii. Používa pritom okrem iného rozsiahly kamerový systém, umelú inteligenciu a neurónovú sieť. Táto metóda je v princípe blízka tomu, ako riadi vozidlo človek, snaží sa však eliminovať všetky negatíva, ktoré sú spojené s „ľudským faktorom“.
Vozidlá sa tak musia naučiť rozpoznávať objekty a správanie na cestách. A to je veľmi náročné z hľadiska objemu dát a „vytrénovania“ neurónovej siete. Keď prichádza elektromobil Tesla na križovatku, systém FSD ju vidí prvýkrát, pričom sa musí zachovať principiálne podobne ako ľudský vodič.
Ako sme už uviedli, táto metóda je veľmi náročná na objem dát a zdokonaľovanie systému vyžaduje obrovské množstvo času. Spoločnosti Tesla by sa to však mohlo vyplatiť, pretože to prináša veľkú výhodu z hľadiska škálovateľnosti.
Aby fungoval systém od Waymo správne, musia byť všetky oblasti, kde môžu vozidla jazdiť dôkladne zmapované. Systém Tesla Autopilot FSD je síce náročný na strojové učenie, ak sa však naučí umelá inteligencia v rámci neurónovej siete všetko potrebné, fungovať môže po celom svete, pričom napríklad zmeny v rámci cestnej infraštruktúry by neboli problémom, keďže má vedieť reagovať na aktuálny stav a situácie v reálnom čase. A to rýchlejšie a efektívnejšie ako človek.
SÚVISIACE ČLÁNKY:
Hodnota Tesla Autopilot FSD sa môže vyšplhať nad 100 000 $, tvrdí Musk
Tesly si sa samé nájdu parkovacie miesto, potom čo vystúpite. „Čoskoro“
Bližšie k Robotaxi? Tesla zavádza funkciu pre zdieľanie svojich áut
2 komentáre
Autopilot smie ist sam, bez vodica, az vtedy, ak za kazdeho pocasia bude schopny riadit sa pokynmi policajta, ktore maju prednost pred dopravnym znacenim.
Samozrejmä a nielen policajta. Pokyny môže dávať hocikto, námatkou napríklad vodič odstaveného vozidla. O tom je článok, že mapový priestor nikdy nebude aktuálny a teda že Waymo kráča po veľmi tenkom ľade.
Na druhú stranu by som veril, že Alphabet, keď pocíti potrebu, náskok v AI Tesly rýchlo anuluje.