Problemele vehiculelor cu conducere autonomă și cum pot fi rezolvate – Lideri de opinie

Vehiculele autonome necesită mai mult decât inteligență artificială simplă. O mașină cu conducere autonomă primește date de la diverse surse, cum ar fi sonare, camere, radare, GPS și lidare, permițându-i să navigheze în orice mediu. Informațiile de la aceste dispozitive trebuie procesate rapid, iar volumul de date este masiv.

Informațiile de la senzori sunt procesate nu numai de computerul mașinii în timp real. Unele date sunt trimise către centre de date periferice pentru analiză suplimentară. Și apoi, printr-o ierarhie complexă, este redirecționat către diverse cloud-uri.

Inteligența artificială cu care este dotată vehiculul este crucială, dar și capacitățile de procesare ale calculatorului de bord, serverelor periferice și cloud-ului. Viteza de trimitere și primire a datelor de către mașină, împreună cu latența scăzută, sunt foarte importante.

Problema volumului de date

Chiar și mașinile obișnuite, cu un șofer în spatele volanului, generează din ce în ce mai multe date. Mașinile cu conducere autonomă pot genera aproximativ 1 TB de date pe oră. Acest volum de date este pur și simplu gigantic. Și reprezintă una dintre barierele în calea adoptării masive a conducerii autonome.

Din nefericire, toate datele unei mașini cu conducere autonomă nu pot fi procesate în cloud sau în centre de date periferice, deoarece acest lucru introduce o întârziere prea mare. Chiar și o întârziere de 100 ms poate face diferența dintre viață și moarte a unui pasager sau pieton. Mașina trebuie să răspundă la circumstanțele care apar cât mai repede posibil.

Pentru a reduce întârzierea dintre primirea informațiilor și răspunsul la acestea, o parte din informații sunt analizate de calculatorul de bord. De exemplu, noile modele Jeep sunt echipate cu un calculator de bord cu 25-50 de nuclee de procesare care deservește controlul de croazieră, monitorizarea punctelor orb, avertizarea obstacolelor, frânarea automată etc. Nodurile vehiculului comunică între ele prin intermediul unei rețele interne. Acest lucru se încadrează și în conceptul de calcul periferic, dacă considerăm calculatorul de bord ca un nod periferic al rețelei. Ca urmare, vehiculele fără echipaj formează o rețea hibridă complexă care combină centre de date centralizate, cloud-ul și multe noduri periferice. Acestea din urmă sunt situate nu numai în mașini, ci și în semafoare, posturi de control, stații de încărcare etc.

Aceste servere și centre de date din afara mașinii oferă toate asistențele posibile pentru conducerea autonomă. Acestea permit mașinii să „vadă” dincolo de raza senzorilor săi, să coordoneze încărcătura pe rețeaua de drumuri și să ajute la luarea deciziilor optime.

Interacțiunea cu altele și infrastructura

Sistemele GPS și de viziune computerizată oferă mașinilor cu conducere autonomă informații despre locația și împrejurimile imediate. Cu toate acestea, raza mediului calculat este în continuă creștere. Însă, o singură mașină poate colecta doar o cantitate limitată de informații. Prin urmare, schimbul de date este absolut necesar. Ca urmare, fiecare vehicul poate analiza mai bine condițiile de conducere pe baza setului de date mai semnificativ colectat de flota de vehicule autonome. Sistemele de comunicare vehicul-la-vehicul (V2V) se bazează pe rețele mesh create de vehiculele din aceeași zonă geografică. V2V este utilizat pentru schimbul de informații și trimiterea de semnale către alte vehicule, cum ar fi avertizări de distanță.

Rețelele V2V pot fi extinse pentru a partaja informații cu infrastructura de transport, cum ar fi semafoarele. Este deja oportun să vorbim despre comunicarea vehicul-la-infrastructură (V2I) aici. Standardele V2I continuă să evolueze. În Statele Unite, Administrația Federală a Drumurilor (FHWA) emite în mod regulat diverse ghiduri și rapoarte V2I pentru a îmbunătăți tehnologia. Beneficiile V2I se extind mult dincolo de securitate. Pe lângă îmbunătățirea siguranței, tehnologia vehicul-infrastructură oferă avantaje în ceea ce privește mobilitatea și interacțiunea cu mediul.

Șoferii care merg pe același traseu în fiecare zi își amintesc toate gropile de pe drum. Mașinile cu conducere autonomă învață și ele în mod constant. Mașinile cu conducere autonomă vor încărca informațiile disponibile și utile în centrele de date periferice, de exemplu, integrate în stații de încărcare. Stațiile de încărcare se vor baza pe algoritmi de inteligență artificială care vor ajuta la analiza datelor primite de la mașini și la oferirea de soluții posibile. Prin cloud, aceste date vor fi transmise altor vehicule fără echipaj din rețeaua comună.

Dacă acest model de schimb de date între toate mașinile cu conducere autonomă se va concretiza în câțiva ani, atunci putem aștepta exabyte (milioane de terabyte) de date pe zi. Conform diverselor estimări, de la sute de mii la zeci de milioane de mașini cu conducere autonomă pot apărea pe drumuri până la acea vreme.

5G, cheia succesului

Așa cum s-a menționat mai sus, mașinile cu conducere autonomă pot primi informații despre pietoni și cicliști nu numai de la senzorii lor, ci și prin schimbul de date cu alte mașini, semafoare și altă infrastructură urbană.

Mai multe proiecte de mașini conectate 5G există deja. Mașinile utilizează rețeaua 5G a operatorului de telefonie mobilă și tehnologia C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything) pentru a comunica cu alte mașini, cicliști și chiar semafoare. Acestea din urmă sunt echipate cu imagini termice care detectează pietonii care se apropie de intersecție; ca urmare, apare o avertizare pe tabloul de bord al mașinii. Cicliștii conectați sunt informați despre locația lor, ceea ce prevenirea situațiilor periculoase. În caz de vizibilitate redusă, mașinile parcate se aprind automat cu luminile de avertizare, notificând toate mașinile care se apropie de poziția lor.

Capacitățile rețelelor mobile 5G sunt de ajutor aici. Acestea oferă viteze rapide, latență foarte scăzută și capacitatea de a suporta un număr mare de conexiuni simultane. Mașinile cu conducere autonomă fără astfel de capacități de procesare a datelor nu vor putea executa multe sarcini mai repede decât un om. De exemplu, pentru a determina apariția unui pieton la intersecția cea mai apropiată. Mai mult, întârzierile trebuie să fie minime, deoarece chiar și o fracțiune de secundă de întârziere poate duce la un accident.

Marii producători de mașini, cum ar fi BMW, Daimler, Hyundai, Ford și Toyota, integrează deja tehnologia 5G în produsele lor. Miliarde de dolari au fost cheltuiți deja de operatorii de telefonie mobilă pentru construirea rețelelor 5G. Prin urmare, este momentul potrivit pentru a oferi vehiculelor un set de abilități care vor fi utile în operarea de zi cu zi.

Toate experimentele cu mașini cu conducere autonomă conectate 5G vor înceta dacă nu există o infrastructură 5G. Din nou, un vehicul fără echipaj poate genera 1 TB de date pe oră, deci rețeaua mobilă trebuie să fie pregătită să transfere aceste date.

Cum să procesați și să stocați exabyte de date

Nu toate tipurile de date necesită procesare imediată, iar calculatorul de bord are capacități de procesare și stocare limitate. Prin urmare, datele care pot „aștepta” trebuie să fie acumulate și analizate în centrele de date periferice, în timp ce unele dintre aceste date vor migra către cloud și vor fi procesate acolo.

Este responsabilitatea guvernelor locale și a producătorilor de mașini să capteze, să proceseze, să transfere, să protejeze și să analizeze datele despre fiecare mașină, ambuteiaj, pieton sau groapă. Unii arhitecți de orașe inteligente experimentează deja cu algoritmi de învățare automată care analizează datele de trafic mai eficient pentru a identifica rapid gropile de pe drum, a regla traficul și a răspunde instantaneu la accidente. Dintr-o perspectivă globală, algoritmii de învățare automată oferă recomandări pentru îmbunătățirea infrastructurii urbane.

Pentru a introduce conducerea autonomă completă în viața noastră, este necesar să se rezolve problema procesării și stocării unor volume uriașe de date. Fiecare zi, un vehicul fără echipaj poate genera până la 20 TB de date. Doar o mașină! În viitor, acest lucru poate duce la exabyte de date generate într-o singură zi. Pentru a stoca aceste date, este nevoie de o infrastructură de margine de înaltă performanță, flexibilă, sigură și fiabilă. Există și problema procesării eficiente a datelor.

Pentru ca calculatorul de bord să ia decizii în timp real, are nevoie de informații actualizate despre mediu. Datele vechi, cum ar fi informațiile despre locația mașinii și viteza cu o oră în urmă, nu mai sunt necesare în general. Cu toate acestea, aceste date sunt utile pentru îmbunătățirea ulterioară a algoritmilor de conducere autonomă.

Dezvoltatorii de sisteme de inteligență artificială trebuie să primească cantități mari de date pentru a antrena rețelele de învățare profundă: a identifica obiecte și mișcările lor prin camere, informații lidar și a combina optim informațiile despre mediu și infrastructură pentru a lua decizii. Pentru specialiștii în siguranța drumurilor, datele colectate de mașini imediat înainte de accidente sau situații periculoase pe drum sunt vitale.

Pe măsură ce datele sunt colectate de mașinile cu conducere autonomă și transferate de la acestea către centrele de date periferice, după care migrează către stocarea în cloud, problema utilizării unei arhitecturi de stocare a datelor optimizate și ierarhizate devine din ce în ce mai relevantă. Datele proaspete trebuie analizate imediat pentru a îmbunătăți modelele de învățare automată. Se necesită debit mare și latență scăzută. Discurile SSD și discurile HAMR de înaltă capacitate cu suport pentru tehnologii multi-discuri sunt cele mai potrivite pentru acest scop.

După ce datele au trecut prin etapa inițială de analiză, trebuie stocate mai eficient: pe discuri de stocare tradiționale de înaltă capacitate, dar cu costuri reduse. Aceste servere de stocare sunt potrivite dacă datele pot fi necesare în viitor. Datele vechi care nu sunt probabil să fie necesare, dar care trebuie păstrate din alte motive, pot fi mutate la nivelul de arhivare.

Datele vor fi procesate și analizate din ce în ce mai mult la margine, inaugurând era Industry 4.0, care schimbă modul în care utilizăm datele. Calculul la margine va permite procesarea datelor aproape de locul în care sunt colectate, și nu pe un server cloud tradițional, permițând analiza lor mult mai rapidă și răspunsul imediat la situații în schimbare. O rețea de schimb de informații de înaltă viteză între mașini și centrele de date periferice va ajuta la crearea conducerii autonome mai sigure și mai fiabile.

Concluzie

Sperăm că această analiză a aruncat o lumină asupra importanței datelor în domeniul conducerii autonome. Adoptarea masivă a vehiculelor fără echipaj implică colectarea unei cantități mari de date care trebuie procesate nu numai de calculatorul de bord, ci și de serverele de margine și cloud-ul. Infrastructura de procesare a datelor trebuie să fie pregătită dinainte.

Pe măsură ce adoptarea 5G se răspândește, mașinile cu conducere autonomă vor începe să genereze din ce în ce mai multe date, care vor fi analizate și utilizate pentru a face orașele inteligente o realitate. Realizarea acestui obiectiv nu va fi foarte ușoară, dar în final, vom deschide un capitol nou în istoria unui mijloc de transport atât de popular, cum ar fi mașina.

Mașinile cu conducere autonomă se află în fruntea tehnologiilor de inteligență artificială, comunicații și stocare a datelor. Pentru a atinge nivelul de conducere autonomă completă, este necesar să se continue dezvoltarea și îmbunătățirea acestor tehnologii.