ავტონომიური მანქანების ბაზარზე გასვლის სტრატეგია: „გაშვება სადმე“

ავტონომია რთულია. ბევრად უფრო რთული, ვიდრე თავდაპირველად ეგონათ. რამდენიმე მწარმოებელი ელოდა, რომ პირველი თვითმართვადი მანქანები გამოვა ბაზარზე 3-4 წლის წინ. ფაქტობრივად, იოჰან იუნგვირტი Volkswagen-იდან შეხვდა Focus Magazine-ს 2016 წლის აპრილში, ჩანთებს, ცისფერ ზამშის ფეხსაცმელს და სკეიტბორდს, რათა მოახსენა, რომ პირველი ავტონომიური მანქანები (AVs) იქნება. ბაზარზე 2019 წლისთვის. „შემეძლო ასეთი მანქანა მყავდეს, შვებულებაში წამიყვანოს. მანქანა მიდის, მე მეძინება - დილით კი სათხილამურო ტრასებზე კარგად დასვენებული მივდივარ. ამ ინტერვიუს მიმდებარე თვეებში Toyota-მ, GM-მა, BMW-მ და Ford-მა ასევე გამოაცხადეს დაგეგმილი განლაგება 2020 და 2021 წლებში.

შემდეგ კი რეალობამ დაამუხრუჭა. აღმასრულებელმა დირექტორებმა დაიწყეს ავტონომიური მანქანების მოლოდინების გადატვირთვა, მოსალოდნელი გაშვებების გაუქმება, ან, Ford's Mark Fields-ის შემთხვევაში, აღიარეს, რომ მათი შეფასებები განიცდიდა იმავე ოპტიმიზმის მიკერძოებას. აწუხებს ყველა პროექტის 97%.. ”ჩვენ გადაჭარბებულად შევაფასეთ ავტონომიური მანქანების ჩამოსვლა,” მან ცნობილია 2019 წელს დეტროიტის ეკონომიკურ კლუბში. ასეთი სირთულეები რეალურ ცხოვრებაში არაპროგნოზირებად ბუნებასთან დაკავშირებით ერთი წლით ადრე იწინასწარმეტყველა Google-ის კრის ურმსონმა.GOOG
2015 წლის TED მოხსენებაში. „ახლა, [ლოგიკისა და ალგორითმების ექსტრაპოლაცია] ყველაფერი კარგადაა იმ ნივთებისთვის, რაც ჩვენ ვნახეთ, მაგრამ, რა თქმა უნდა, თქვენ შეხვდებით ბევრ რამეს, რაც აქამდე არ გინახავთ მსოფლიოში. ასე რომ, სულ რაღაც ორი თვის წინ, ჩვენი მანქანები მოძრაობდნენ Mountain View-ზე და ეს არის ის, რაც ჩვენ შევხვდით: ... ქალი ელექტრო ეტლში, რომელიც გზაზე წრეებში მისდევს იხვი.”

ასე რომ, ნებისმიერი ავტონომიურით ბაზარზე მოხვედრა ხდება აღმასრულებელი კოშმარი: ან ისროლე მთვარეზე და შესაძლოა გაკოტრდე, როგორც S.tarsky Robotics-მა გააკეთა 2019 წელს, ან აირჩიეთ ბევრად უფრო ვიწრო სამიზნე.

კონცეფცია "სადღაც"

გეიმპლეი ათწლეულების განმავლობაში ქმნიდა ტერიტორიებს, სადაც მოთამაშეებს შეუძლიათ მართონ ან ნავიგაცია ვირტუალური გვირაბებითა და განსაზღვრული წესებით, რითაც დიზაინერებს საშუალებას აძლევს გაიგონ საზღვრები და გამოძერწონ ლოგიკა. Multiplayer Online Battle Arenas (MOBA), როგორიცაა League of Legions (2009, 2013) ან Fortnite (2017), აბსოლუტურად უფრო რთული გახდა Pole Position-ის (1982) დღეებიდან, ნაწილობრივ შემდეგ თამაშზე ხელახლა გამოყენებული სწავლების გამო.

ავტონომიური დიზაინები ანალოგიურად ვითარდება. წინასწარ დაწერილი ავტობუსის მარშრუტები. კოლეჯის კამპუსები. სამეზობლო სასურსათო მარშრუტები. ყველა არის ავტონომიის მაგალითი, რომელიც კვაზი-არენაზეა გაშვებული. „ჩვენ ვიღებთ უსაფრთხოების უზრუნველსაყოფად ნებისმიერ დროს მსოფლიოს ნებისმიერ წერტილში – რაც არის პრობლემების უსასრულო ნაკრები გადასაჭრელად და სინთეზირებით, როგორიცაა ტაქსის ან სამგზავრო მანქანის პრობლემა – და ჩვენ ამას ვამცირებთ „სადღაც“ პრობლემამდე. - აცხადებს გევინ ჯექსონი, ავტონომიური პროგრამული უზრუნველყოფის საერთაშორისო პროვაიდერის Oxbotica-ს აღმასრულებელი დირექტორი.

და ისინი არ არიან მარტონი. შვიდი განსხვავებული მწარმოებელი (მაგ., Starship Technologies, FedExFDX
) შექმნეს ბოლო მილის ავტონომიური ან ნახევრად ავტონომიური მანქანები ბოლო მილის მიწოდების პრობლემის გადასაჭრელად, მაგრამ ისწავლეთ 4 მილი/სთ სიჩქარით. 25-ზე მეტი მწარმოებელი ქმნიან რობო-შატლებს კოლეჯის, სამედიცინო და ა.შ. კამპუსებისთვის, რათა გაჰყვეს სკრიპტულ გზას რამდენიმე უცნობით. იმ რამდენიმე კომპანიასაც კი, რომლებმაც გამოაცხადეს რობოტაქსის სერვისები (მაგ., Waymo, Pony.ai, Baiduსასტარტო
) შემოიფარგლეს თავიანთი შეთავაზებები კონკრეტულ ადგილებში, მაგ., სან ფრანცისკო, პეკინი, ვუჰანი. მაგალითად, GM's Cruise-ის უახლესი რობოტაქსის განცხადება არის შემოიფარგლება 1/3-ით^rd სან ფრანცისკოს, რჩება 30 mph-ზე ქვემოთ, თავს არიდებს გზატკეცილებს, თავს არიდებს ექსტრემალურ ამინდს და მუშაობს მხოლოდ დღის გარკვეულ საათებში.

მიზეზი: განლაგება, სწავლა, გამეორება.

„ოქსბოტიკაში ჩვენ მივდივართ ბაზარზე ძალიან მიზანმიმართულად“, - ამბობს ჯექსონი. „ჩვენ ვაკვეთებთ ბაზარზე შესვლის წერტილებს იმ ინდუსტრიის მიხედვით, რომელსაც ვემსახურებით. BP, ალბათ, ჩვენი ყველაზე მრავალფეროვანი მომხმარებელია …მრავალი განსხვავებული სატრანსპორტო საშუალებით მათ სხვადასხვა ენერგეტიკულ ქარხნებში, დაწყებული გადამამუშავებელი ქარხნებიდან ქარის ელექტროსადგურებამდე. მაგრამ ისინი ასევე ახორციელებენ სატვირთო გადაზიდვას ჰაბიდან კვანძამდე, აეროპორტებში ლოგისტიკის და ბოლო მილის მიწოდების მიზნით. მათ აქვთ ძალიან მრავალფეროვანი მოთხოვნები საგზაო და გამავლობის მოთხოვნების შესაბამისად. ”

ასე რომ, იმის ნაცვლად, რომ მთელი ოკეანე ერთდროულად ადუღონ, პროვაიდერები მიდრეკილნი არიან შექმნან ერთი გამოსავალი და შემდეგ ააშენონ იქიდან. „თითოეულ ამ სცენარში ჩვენ ვიყენებთ მეტავერსიას ცნობილი და უცნობი შესაძლებლობების სინთეზისთვის, რათა მივცეთ უფრო მაღალი ხარისხის გარანტია, სანამ ავტონომიურად ვივლით ისეთ ადგილას, იქნება ეს ქალაქი, მაღარო, ფერმა თუ ქარხანა“, - ამბობს ჯექსონი.

The Somewhere's-ის შერწყმა

შეზღუდულ გარემოში სწავლის შემდეგ, სისტემას უნდა შეეძლოს ამ ალგორითმების ახალ სცენარებში ჩართვა. „პრობლემების სასრულ კომპლექტში, AV სისტემა ატარებს მთელ თავის გამოცდილებას ყოველ მოგზაურობაზე“, ამბობს ჯექსონი, „მაგრამ რა შეიძლება ითქვას სცენარებზე, სადაც AV სისტემას ნაკლები გამოცდილება აქვს? სწორედ აქ არის საჭირო უცნობი შესაძლებლობების პოვნა“.

ასე რომ, უფრო დიდი სტრატეგიის ნაწილია იმ უცნობი ზღვრული შემთხვევების სწავლა შესაბამისი გარემოსთვის. ზოგიერთმა მწარმოებელმა გზაზე გაიარა მასიური კვესტები და დაიპყრო მილიონობით მილის გზაზე ტესტირება და მონაცემთა შეგროვება. ფორდის აღმასრულებელმა დირექტორმა ტვიტერზე დაწერა არც თუ ისე დახვეწილი დარტყმა ტესლაშიTSLA
გასულ წელს ნათქვამია, „BlueCruise! ჩვენ გამოვცადეთ ის რეალურ სამყაროში, ასე რომ, მომხმარებლებს არ სჭირდებათ ეს“, რომელიც ერთდროულად იკვეხნიდა Ford-ის ძალისხმევით და დისპერსიებით ბეტა ტესტირების უსაფრთხოებასთან დაკავშირებულ სისტემებზე მომხმარებლებთან. მაშინ როცა სხვა პროვაიდერებმა იპოვეს ალტერნატიული გადაწყვეტილებები. "მეტავერსია არის უფრო უსაფრთხო გზა AV სისტემის დასასწავლად და ამ ზღვრული შემთხვევების აღმოსაჩენად", - ვარაუდობს ჯექსონი. „ეს არის მკვეთრად მოკლე ციკლი „სადღაც“ ფიქსირებულ მარშრუტზე მართვისას და „არსად“ შემთხვევით მარშრუტზე, რაც აჩქარებს დროს კომერციალიზაციამდე“.

ამ პეტაბაიტების მონაცემების შეგროვების შემდეგ, საბოლოო, არც თუ ისე უმნიშვნელო ნაბიჯი არის ამ მონაცემების გამოყენება დიზაინის თანდათანობით გასაუმჯობესებლად. ურმსონის გამჭრიახ საუბარში მან ისაუბრა არა მხოლოდ იხვის დევნილ ქალბატონებთან, არამედ საგზაო პოლიციის ჟესტიკულაციაზე, მოძრავ სამშენებლო ეკიპაჟებსა და პირველი რეაგირების მანქანებზე. ყველა ეს მონაცემი შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს ქვეყნიდან ქვეყნამდე ან გეოგრაფიიდან გეოგრაფიამდე, რაც მოითხოვს ალგორითმების ხელახალი დიზაინის და ტესტირებას. ზოგჯერ ეს მტკივნეული, ალგორითმის შექმნაა ახალი დაბრკოლებისთვის, რასაც მოჰყვება გრძელვადიანი მანქანით ნასწავლი კალიბრაცია და ხელახალი ტესტირება ველში. საინტერესოა, რომ Oxbotica იყენებს მოქმედი AV სისტემების მუშაობის მონაცემებს ხელოვნური ინტელექტის ძრავასთან ერთად, როგორც ვირტუალურ მოწინააღმდეგეს Oxbotica MetaDriver-ში, მის საკუთარ „მეტავერსიაში“, სისტემის ხელოვნური ინტელექტის შესამოწმებლად და საკუთარ დიზაინში ხვრელის გაკეთების მცდელობისთვის. „ჩვენ გავზომეთ ის, როგორც 35,000-ჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე ტრადიციული გადამოწმება და დადასტურება“, - ამტკიცებს ჯექსონი.

და ბოლოს, ასე ერიდებიან ეს კომპანიები გარეული ბატის (ან იხვის) დევნას და სადღაც გამოუშვებს პროდუქტს.