Boaz Mizrachi, medstifter og teknisk direktør i Tactile Mobility – Intervju-serie

Boaz Mizrachi, medstifter og teknisk direktør i Tactile Mobility. Boaz er en erfaren teknolog og iværksætter med over tre årtiers erfaring i signalbehandling, algoritme-forskning og systemdesign i bil- og netværksindustrien. Han har også ledelseserfaring som medstifter og direktør for ingeniørarbejde i Charlotte’s Web Networks, en verdensledende udvikler og markedsfører af højhastighedsnetværksudstyr (opkøbt af MRV Communications), og som leder af systemdesigngruppen i Zoran Microelectronics (opkøbt af CSR).

Tactile Mobility er en global leder inden for taktil data-løsninger, der driver fremgang i mobilitetsindustrien siden 2012. Med hold i USA, Tyskland og Israel specialiserer virksomheden sig i at kombinere signalbehandling, AI, big data og indlejret beregning til at forbedre smarte og selvstændige køretøjsystemer. Deres teknologi giver køretøjer mulighed for at “føle” vejen ud over at “se” den, og optimerer kørselsbeslutninger i realtid og skaber nøjagtige, crowdsourced-kort over vejforhold. Gennem deres VehicleDNA™ og SurfaceDNA™-løsninger betjener Tactile Mobility bilproducenter, kommuner, flådemestre og forsikringsselskaber, og banevej for integration af taktil sansning i moderne mobilitet.

Kan du fortælle os om din rejse fra at være medstifter af Charlotte’s Web Networks til at stifte Tactile Mobility? Hvad inspirerede dig til at gå ind i bil-teknologi-branchen?

Efter at have medstiftet Charlotte’s Web Networks, gik jeg over i en stilling hos Zoran Microsystems, hvor jeg fungerede som systemarkitekt og senere som leder af systemgruppen, med fokus på design af ASIC’er og print til hjemmeunderholdningssystemer, set-top-bokse og mere. Derefter fik en samtale med en ven mig til at gå en ny vej.

Han stillede et tankevækkende spørgsmål om, hvordan man kan optimere køretøjspræstation under kørsel fra punkt A til punkt B med minimal brændstoforbrug, når man tager hensyn til faktorer som vejr, vejforhold og køretøjsmuligheder. Dette fik mig til at dykke dybt ind i bilbranchen og stifte Tactile Mobility for at løse disse kompleksiteter. Vi startede som en inkubator-støttet startup i Israel og voksede til en virksomhed med missionen at give køretøjer mulighed for at “føle” vejen.

Hvad var nogle af de første udfordringer og gennembrud, du oplevede, da du stiftede Tactile Mobility?

En af vores største tidlige udfordringer var at generere realtids-indsigter på grund af køretøjs begrænsede ressourcer. Køretøjer havde allerede grundlæggende sensorer, men de manglede indsigt i væsentlige parametre som nuværende køretøjsvægt, dækhelbred og overfladegreb. Vi løste dette ved at implementere ny software i køretøjs eksisterende motorstyringsenhed (ECU), som gav os mulighed for at generere disse indsigt gennem “virtuelle sensorer”, der var forbundet med den nuværende køretøjsopsætning og ikke krævede ekstra hardware.

Men brugen af ECU til at få de indsigt, vi havde brug for, fremkom med lige så mange problemer som løsninger. En ECU er en lavpris-computer med meget begrænset hukommelse. Dette betød, at vores software oprindeligt skulle være inden for 100 KB, en usædvanlig begrænsning i dagens software-verden, især med den tilføjede kompleksitet af at forsøge at integrere maskinlæring og neurale netværk. At skabe disse kompakte digitale sensorer, der kunne være i ECU, var et gennembrud, der gjorde os til pionerer på området.

Tactile Mobilitys mission er ambitiøs – at give køretøjer en “følelse af berøring”. Kan du forklare visionen bag dette koncept?

Vores vision handler om at fange og udnytte data fra køretøjsers onboard-sensorer for at give dem en følelse af taktil bevidsthed. Dette indebærer at oversætte data fra eksisterende sensorer til at skabe “taktile pixel”, der, ligesom visuelle pixel, kan danne et samlet billede eller “film” af køretøjs taktil oplevelse på vejen. Forestil dig, at blinde mennesker fornemmer deres omgivelser baseret på berøring – dette er lignende med, hvordan vi ønsker, at køretøjer skal føle vejen, forstå dens tekstur, greb og potentielle farer.

Hvordan fungerer Tactile Mobilitys AI-drevne køretøjsensorer til at fange taktil data, og hvad er nogle af de unikke indsigt, de giver om både køretøjer og veje?

Vores software opererer inden for køretøjs ECU, hvor den kontinuerligt indsamler data fra forskellige hardware-sensorer som hjulhastighedssensor, accelerometer, styre- og bremse-systemer. Ideelt set vil der også være dæk-sensorer, der kan indsamle information om vejen. Disse data behandles derefter for at skabe realtids-indsigter, eller “virtuelle sensorer”, der formidler information om køretøjs last, greb og endda dækhelbred.

For eksempel kan vi detektere en glat vej eller slidte dæk, hvilket forbedrer kørselsikkerhed og køretøjspræstation. Systemet giver også mulighed for tilpasningsfunktioner som justering af afstanden i adaptiv fartregulering baseret på den nuværende friktionsniveau eller underretning af chauffører om, at de skal tillade mere afstand mellem deres bil og bilerne foran dem.

Tactile Mobilitys løsninger giver køretøjer mulighed for at “føle” vejforhold i realtid. Kan du forklare, hvordan denne taktil feedback fungerer, og hvilken rolle AI og cloud-computing spiller i denne proces?

Systemet indsamler og behandler kontinuerligt data fra køretøjs hardware-sensorer, hvor AI og maskinlæring anvendes til at konvertere disse data til konklusioner, der kan påvirke køretøjs drift. Denne feedback-løkke underretter køretøjet i realtid om vejforhold – som friktionsniveauer på varierende overflader – og transmitterer disse indsigt til cloud. Med data fra millioner af køretøjer genererer vi omfattende kort over vejoverflader, der angiver farer som glatte områder eller olieudsivninger, og skaber en sikrere og mere informeret kørselsoplevelse.

Kan du beskrive, hvordan VehicleDNA™ og SurfaceDNA™-teknologierne fungerer, og hvad der adskiller dem i bilindustrien?

VehicleDNA™ og SurfaceDNA™ repræsenterer to grene af vores taktil “sprog”. SurfaceDNA™ fokuserer på vejoverfladen, hvor den indfanger attributter som friktion, hældning og farer, der opstår gennem dæk-sensorer og andre eksterne sensorer. VehicleDNA™ modellerer på den anden side de specifikke egenskaber af hvert køretøj i realtid – vægt, dæktilstand, affjedringsstatus og mere (kendt i branchen som “digital tween” af chassis). Disse teknologier giver sammen en klar forståelse af køretøjs præstationsgrænser på enhver given vej, og forbedrer sikkerhed og effektivitet.

Hvordan fungerer den onboard-grebsestimationsteknologi, og hvilken indvirkning har den haft på selvstændig kørsel og sikkerhedsstandarder?

Grebsestimationsteknologien er afgørende, især for selvstændige køretøjer, der kører i høje hastigheder. Traditionelle sensorer kan ikke pålideligt måle vejgreb, men vores teknologi gør det. Den vurderer friktionskoefficienten mellem køretøjet og vejen, hvilket underretter køretøjs grænser for acceleration, bremsning og sving. Denne indsigt er essentiel for selvstændige biler for at opfylde eksisterende sikkerhedsstandarder, da den giver en realtidsforståelse af vejforhold, selv når de ikke er synlige, som i tilfældet med sort is.

Tactile Mobility samarbejder aktivt med partner-OEM’er som Porsche og kommuner som Detroit. Kan du dele mere om disse samarbejder og hvordan de har hjulpet med at udvide Tactile Mobilitys indvirkning?

Jeg kan ikke afsløre specifikke detaljer om vores samarbejder, men jeg kan sige, at arbejdet med originaludstyr-fabrikanter (OEM’er) og kommuner har været en lang, men belønningssværdig proces.

Generelt kan OEM’er udnytte vores data til at generere kritiske indsigt i køretøjspræstation over forskellige terræner og vejrforhold, hvilket kan informere forbedringer i sikkerhedsfunktioner, kørselsteknologier og køretøjsdesign. Kommuner kan på den anden side bruge aggregerte data til at overvåge vejforhold og trafikmønstre i realtid, og identificere områder, der kræver øjeblikkelig vedligeholdelse eller udgør sikkerhedsrisici, som glatte veje eller huller.

Hvad tror du er de næste store udfordringer og muligheder for bilindustrien i forhold til AI og taktil sansning?

Udfordringen ved at opnå præcision i selvstændige køretøjer er sandsynligvis den mest vanskelige. Mennesker er generelt mere tilgivende over for menneskelige fejl, fordi det er en del af kørslen; hvis en chauffør begår en fejl, er de bevidste om risikoen. Men med selvstændig teknologi kræver samfundet meget højere standarder. Selv en fejlrate, der er meget lavere end menneskelige fejl, kunne være uacceptabel, hvis det betyder, at en software-fejl kunne føre til en dødelig ulykke.

Dette skaber en stor udfordring: AI i selvstændige køretøjer må ikke kun matche menneskelig præstation, men også overgå den, og opnå ekstremt høje niveauer af pålidelighed, især i komplekse eller sjældne kørselsituationer. Så vi må sikre, at alle sensorer er nøjagtige og transmitterer data inden for en tidsramme, der giver mulighed for en sikker respons.

Derudover er cybersikkerhed altid en bekymring. Køretøjer i dag er forbundet og stadig mere integreret med cloud-systemer, hvilket gør dem til potentielle mål for cyber-trusler. Selv om branchen er i stand til at bekæmpe truslerne, kunne enhver brud have alvorlige konsekvenser. Jeg tror dog, at branchen er godt udstyret til at løse dette problem og tage foranstaltninger for at forsvare sig mod nye trusler.

Privatliv er også et varmt emne, men det er ofte misforstået. Vi har set mange historier i nyhederne om, at smarte biler spionerer på chauffører og så videre, men virkeligheden er meget anderledes. På mange måder spejler smarte biler situationen med smartphones. Som forbrugere ved vi, at vores enheder indsamler enorme mængder af data om os, og denne data bruges til at forbedre vores oplevelse.

Med køretøjer er det lignende. Hvis vi ønsker at nyde godt af crowdsourced kørselsinformation og den kollektive visdom, der kan forbedre sikkerheden, må individer bidrage med data. Tactile Mobility og andre virksomheder er dog bevidste om behovet for at håndtere denne data ansvarligt, og vi har procedurer på plads for at anonymisere og beskytte personlige oplysninger.

Til sidst, hvad er dine lange sigtede mål for Tactile Mobility, og hvor ser du virksomheden i de næste fem til ti år?

 Vores mål er at fortsætte med at integrere Tactile Mobilitys software i flere OEM’er globalt, og udvide vores tilstedeværelse i køretøjer forbundet til vores cloud. Vi forventer at fortsætte med at tilbyde nogle af de mest præcise og betydningsfulde indsigt i bilindustrien i de næste ti år.

Tak for det gode interview. Læsere, der ønsker at lære mere, kan besøge Tactile Mobility.