DiffSim Trinity е проект, който подобрява начина, по който се обучават алгоритмите за автономно шофиране. Автономните автомобили са превозни средства със специализиран софтуер, който във всеки момент преценява как да управлява колата, така че да достигне крайната дестинация на пътника. Това каза Асен Начков, докторант в INSAIT, в предаването „UpDate“ по Bloomberg TV Bulgaria с водещ Антоанет Василева.

От „закономерности“ към достъпна динамика в симулацията

„Параметрите на управлението се изразяват в ускорение, забавяне и ъгъл на движение“, коментира гостът. За да бъдат те коректни, автономният автомобил трябва да разпознава статистически закономерности. Като пример Начков посочи, че при червен светофар колата трябва да спре или поне да не ускорява, а ако навигацията казва, че трябва да се завие надясно и пътят е чист, колата трябва да завие надясно.

„Обучението на подобни системи обикновено се случва в симулатори – софтуер, който възпроизвежда исторически пътни ситуации“, обясни гостът. В тази среда автономните автомобили се учат да имитират човешкото управление максимално точно, включително да свързват пътни знаци и правила с конкретни реакции.

Според събеседника ключово е как симулаторът превръща решението на алгоритъма в реалистично движение. Когато моделът „реши“ да ускори, симулаторът трябва да изчисли новата позиция на колата и да опише резултата от управлението след кратък интервал. Тази връзка между управление и движение е критична, но при много симулатори подобни изчисления не са достъпни за автономния автомобил по време на обучението.

„DiffSim Trinity адресира именно този дефицит“, коментира гостът. Проектът използва симулатор, разработен от Waymo, която Начков определи като една от водещите компании в САЩ в областта на автономните автомобили. Специфичното при технологията е симулацията, която моделира връзката между управлението на автомобила и неговото движение – динамиката на средата. Това, по думите му, дава повече информация, върху която автономните системи могат да се обучават.

Waymax като платформа и аргументът за по-безопасно движение

В инженерната основа на проекта стои Waymax – симулатор, разработен от Waymo. Начков обясни, че платформата е сравнително нова и удобна за изследователска работа: не е тежък софтуер и се паралелизира лесно на много видеокарти. Това я прави подходяща за по-големи изчислителни процеси.

Събеседникът свърза подобреното обучение пряко с безопасността и изведе аргумента, че автономните автомобили имат потенциал да бъдат по-безопасни от човешкото управление, защото алгоритмите не страдат от умора и спад на концентрацията при дълго монотонно шофиране.

Аргументът е, че автономните автомобили биха били по-безопасни от неавтономите, които ги управляваме ние. Причината е, че тези алгоритми, които управляват автомобила, не се изморяват. Не губят фокус.

Начков допълни, че начални данни и анализи на катастрофи с автономни автомобили подкрепят тезата: тежките инциденти с жертви или тежки щети са значително по-малко от тези при човешко управление. „Това създава причина да се вярва, че технологията може да бъде по-безопасна“, отбеляза събеседникът.

Три статии, разговори с Waymo и поглед към България

По думите на госта DiffSim Trinity е съвкупност от три академични статии с различна насока. Първата е била представена преди два месеца и половина в Китай, а втората и третата предстои да бъдат представени в Сингапур „следващата седмица“, обясни гостът. Според него резултатите вече са достъпни и екипът започва да събира идеи как да надгради проекта.

Отзвукът досега е позитивен и има интерес от студенти и изследователи. Според оценка му проектът е сравнително новаторски, защото изследва възможностите и ограниченията на диференцируемата симулация с приложение в автономните автомобили.

Индустриалният разговор също е започнал: Начков заяви, че се води дискусия с Waymo и се обсъждат колаборации. Той припомни, че Waymo е започнала като вътрешен проект за автономни коли на Google и през 2016 г. става самостоятелна компания, притежавана от Alphabet.

По-широкото внедряване, според събеседника, е по-трудно от самата интеграция на алгоритмите. Той посочи фактори от страна на компаниите – нужда от големи капиталови инвестиции и сертификация за сигурност при пускане на нова флотилия – както и фактори от страна на градските управления: доколко са отворени към иновации и готови да позволят технологията да пренастрои икономическата структура на транспортния пазар.

За България Начков каза, че има потенциал заради силна традиция в компютърните науки, но внедряването зависи от правилна политика и от компаниите, които реално развиват технологиите. Той добави, че конкурентното предимство е по-скоро в научния капацитет: в България има много талант, включително в институти като Insight, които по думите му са „център за талант“.

За конференцията в Сингапур гостът обясни, че целта му е да чуе истински мнения от изследователи и да събере идеи за подобрения. Той уточни, че форматът е стандартен и новите разработки се представят пред всички участници. Екипът вече работи по следващ проект, който използва тези идеи и гради над тях.

Вижте целия коментар във видеото.

Всички гости на предаването „UpDate“ може да гледате тук.

Още по темата

Nvidia набира служители в Китай, за да развива автономни автомобили

Рано е Бъфет да будува заради автономните коли на Tesla

Tesla ще срещне в Китай силна конкуренция при автономните коли, част 2

Tesla ще срещне в Китай силна конкуренция при автономните коли, част 1