แอนดรูว์ สไตน์ นักวิศวกรซอฟต์แวร์ Waymo – ซีรี่ส์สัมภาษณ์

แอนดรูว์ สไตน์ เป็นนักวิศวกรซอฟต์แวร์ที่เป็นผู้นำทีมการรับรู้สำหรับ Waymo Via ซึ่งเป็นความพยายามในการส่งมอบสินค้าอัตโนมัติของ Waymo Waymo เป็นบริษัทพัฒนเทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติที่เป็นบริษัทสาขาหนึ่งของ Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) Inc บริษัทแม่ของ Google

สิ่งใดที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่ AI และหุ่นยนต์?

ฉันชอบสร้างสิ่งที่ “ทำอะไรบางอย่าง” มาตั้งแต่ฉันยังเป็นเด็ก ศิลปะและงานฝีมืออาจเป็นเรื่องที่สนุก แต่ความหลงใหลที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของฉันคือการทำงานกับสิ่งประดิษฐ์ที่มีหน้าที่การทำงานในบางวิธี ส่วนโปรดของฉันในรายการ Mister Rogers’ Neighborhood คือการถ่ายทำวิดีโอเกี่ยวกับเข็มขัดและอุปกรณ์ทำงานอัตโนมัติในโรงงานอัตโนมัติ โดยที่เราจะเห็นขวดและผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ถูกเติม ถูกประกอบ ถูกติดฉลาก และขนส่ง ฉันเป็นแฟนของเลโก้และของเล่นอื่นๆ ที่ใช้ในการสร้าง จากนั้น ด้วยความสำเร็จในการแข่งขันการออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ (CAD) ผ่าน Technology Student Association ในระดับมัธยมต้นและปลาย ฉันจึงได้รับงานหลังเลิกเรียนในการทำ CAD ให้กับบริษัทสตาร์ทอัพขนาดเล็กชื่อ Clipper Manufacturing ที่นั่น ฉันทำการออกแบบโรงงานสำหรับเครื่องจัดเรียงอัตโนมัติขนาดใหญ่และอุปกรณ์เข็มขัดที่เกี่ยวข้องสำหรับการซักและจัดเรียงชุดยูนิฟอร์มสำหรับอุตสาหกรรมเสื้อผ้าปลีก จากนั้น ฉันก็เข้าเรียนที่ Georgia Tech เพื่อศึกษาวิศวกรรมไฟฟ้า โดยที่ฉันเข้าร่วม IEEE Robotics Club และเรียนบางคลาสในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ สิ่งเหล่านี้นำไปสู่การเข้าเรียนที่ Robotics Institute ของ Carnegie Mellon University สำหรับหลักสูตรปริญญาเอกของฉัน หลายคนจากเพื่อนร่วมงานปริญญาเอกของฉันจาก CMU เป็นเพื่อนร่วมงานที่ใกล้ชิดมาตั้งแต่นั้น ทั้งที่ Anki และที่ Waymo

คุณเคยทำงานเป็นหัวหน้าวิศวกรที่ Anki ซึ่งเป็นบริษัทหุ่นยนต์ใหม่ๆ คุณได้ทำงานในโครงการใดบ้างที่ Anki?

ฉันเป็นพนักงานเต็มเวลาคนแรกในโครงการ Cozmo ที่ Anki โดยที่ฉันมีโอกาสเริ่มต้น仓庫โค้ดจากศูนย์และเห็นผลิตภัณฑ์จนถึงการขนส่งหุ่นยนต์ที่มีชีวิตชีวาและน่ารักกว่าหนึ่งล้านชิ้นเข้าสู่บ้านของคน ฉันทำงานในหลายส่วนของผลิตภัณฑ์เหล่านั้น แต่ฉันรับผิดชอบหลักในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สำหรับการตรวจจับใบหน้า การจดจำใบหน้า การประมาณค่าโครงสร้าง 3 มิติ การกำหนดตำแหน่ง และด้านอื่นๆ ของการรับรู้ ฉันยังพอร์ต TensorFlow Lite เพื่อทำงานบนระบบปฏิบัติการที่ฝังตัวของ Vector และช่วยในการติดตั้งโมเดลการเรียนรู้ลึกเพื่อทำงานบนหุ่นยนต์สำหรับการตรวจจับมือและบุคคล

ฉันยังสร้างระบบการแสดงภาพดวงตาของ Cozmo และ Vector ซึ่งทำให้ฉันมีโอกาสทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมแอนิเมชั่นที่มีความสามารถและสร้างสรรค์มากของ Anki ซึ่งเป็นเรื่องที่สนุกมาก

ในปี 2019 Waymo ได้รับสมัครคุณและผู้เชี่ยวชาญด้านหุ่นยนต์อีก 12 คนจาก Anki เพื่อปรับใช้เทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติสำหรับแพลตฟอร์มอื่นๆ รวมถึงรถบรรทุกพาณิชย์ คุณมีปฏิกิริยาแรกอย่างไรต่อโอกาสในการทำงานที่ Waymo?

ฉันรู้จักวิศวกรหลายคนในปัจจุบันและในอดีตที่ Waymo และแน่นอนว่าฉันรู้จักชื่อเสียงของบริษัทในฐานะผู้นำในด้านการขับขี่อัตโนมัติ ฉันชอบความสร้างสรรค์ของการทำงานกับของเล่นและผลิตภัณฑ์ทางการศึกษาสำหรับเด็กๆ ที่ Anki แต่ฉันก็รู้สึกตื่นเต้นที่จะเข้าร่วมบริษัทที่ใหญ่กว่าซึ่งทำงานในพื้นที่ที่มีผลกระทบต่อสังคม เพื่อดูว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์และความปลอดภัยดำเนินการอย่างไรในระดับองค์กรและความซับซ้อนทางเทคนิค

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่าวันทำงานที่ Waymo เป็นอย่างไรสำหรับคุณ?

บทบาทส่วนใหญ่ของฉันในปัจจุบันเน้นไปที่การชี้นำและเติบโตของทีมเมื่อเราระบุและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการขนส่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมวิศวกรอื่นๆ ที่ Waymo ซึ่งหมายความว่าวันของฉันใช้เวลาพบปะกับทีมของฉัน ผู้นำด้านเทคนิคคนอื่นๆ และผู้จัดการผลิตภัณฑ์และโปรแกรมเมื่อเราวางแผนแนวทางด้านเทคนิคและองค์กรในการพัฒนาและปรับใช้ระบบขับขี่อัตโนมัติของเรา ซึ่งเรียกว่า Waymo Driver และขยายความสามารถของมันไปยังรถบรรทุกที่เติบโตของเรา นอกจากนี้ เนื่องจากเรากำลังจ้างงานอยู่ ฉันจึงใช้เวลาสignificant ในการสัมภาษณ์ผู้สมัคร

คุณสามารถพูดได้หรือไม่ว่ามีอะไรที่เป็นเอกลักษณ์ในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และ AI ที่ต้องเผชิญกับการขนส่งอัตโนมัติสำหรับรถบรรทุกเมื่อเทียบกับการขับขี่อัตโนมัติ?

แม้ว่าเราจะใช้เทคโนโลยีหลักเดียวกันตลอดทั้งรถของเรา แต่ก็มีความพิจารณาใหม่ๆ ที่เฉพาะเจาะจงกับการขนส่งที่เราต้องคำนึงถึง ประการแรกและสำคัญที่สุด คือโดเมนนั้นต่างออกไป เมื่อเปรียบเทียบกับรถยนต์ผู้โดยสาร รถบรรทุกใช้เวลาอยู่บนถนนสูง tốcมากกว่า ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่มีความเร็วสูง เนื่องจากรถบรรทุกมีมวลมากกว่า จึงชะลอการเร่งและเบรกช้ากว่ารถยนต์ ซึ่งหมายความว่า Waymo Driver ต้องมองเห็นสิ่งต่างๆ จากไกลออกไป นอกจากนี้ การก่อสร้างถนนสูง tốcใช้เครื่องหมายและป้ายที่แตกต่าง และอาจเกี่ยวข้องกับการข้ามไปยัง “ด้านที่ไม่ถูกต้อง” ของถนน มีกฎหมายเฉพาะสำหรับถนนสูง tốc เช่น การย้ายออกสำหรับยานพาหนะที่หยุดอยู่บนไหล่ทาง และอาจมีหลายเลนที่มีการจราจรติดขัดที่ต้องนำทาง นอกจากนี้ การมีจุดบอดที่อาจใหญ่กว่าเนื่องจากรถพ่วงเป็นอีกความท้าทายหนึ่งที่เราต้อง克服

Waymo เริ่มทดสอบรถบรรทุกอัตโนมัติขนาดใหญ่ ในเท็กซัส โดยมีคนขับฝึกอยู่บนรถ ในจุดนี้ คุณหวังว่าจะเรียนรู้อะไรจากการทดสอบเหล่านี้?

รถบรรทุกของเราทดสอบในพื้นที่ที่เราทำงาน (AZ / CA / TX / NM) เพื่อให้ได้ประสบการณ์และข้อมูลที่มีความหมายในสถานการณ์ต่างๆ ที่เราอาจพบขณะขับรถบนถนนสูง tốc กระบวนการนี้ทำให้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ของเราทำงานได้ ซึ่งช่วยให้เราสามารถเรียนรู้วิธีการปรับปรุงและปรับใช้ Waymo Driver ของเราให้เหมาะสมกับโดเมนการขนส่ง

เมื่อดูที่เท็กซัสโดยเฉพาะ ดัลลัสและฮูสตันเป็นที่รู้จักในฐานะศูนย์กลางการขนส่งสินค้าที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ การดำเนินงานใน môi trườngนี้ เราสามารถทดสอบ Waymo Driver ของเราในถนนที่มีความหนาแน่นสูงและเส้นทางการจัดส่งสินค้า และเข้าใจว่าคนขับรถบรรทุกและรถยนต์ผู้โดยสารคนอื่นๆ พฤติกรรมอย่างไรบนเส้นทางเหล่านี้ และปรับปรุงวิธีการที่ Waymo Driver ของเราตอบสนองและตอบรับในพื้นที่การขับขี่ที่ยุ่งเหยิงเหล่านี้ นอกจากนี้ยังช่วยให้เราทดสอบในสถานที่ที่มีสภาพอากาศที่ไม่เหมือนใครซึ่งสามารถช่วยให้เราขยายความสามารถของเราในพื้นที่นั้นได้

คุณสามารถพูดได้หรือไม่ว่าเกี่ยวกับ Waymo Open Dataset ซึ่งรวมถึงข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลที่มีฉลาก และประโยชน์ต่อ Waymo สำหรับการแบ่งปันชุดข้อมูลที่มีค่านี้?

ที่ Waymo เรากำลังแก้ไขปัญหาที่ยากที่สุดบางอย่างที่มีอยู่ในด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร เพื่อช่วยให้ชุมชนการวิจัยสามารถพัฒนาการรับรู้ของเครื่องจักรและเทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติ เราได้เผยแพร่ Waymo Open Dataset ซึ่งเป็นหนึ่งในชุดข้อมูลการขับขี่อัตโนมัติที่ใหญ่ที่สุดและหลากหลายที่สุดที่มีอยู่ต่อสาธารณะ ชุดข้อมูลนี้มี 1,950 ส่วนของข้อมูลเซ็นเซอร์ที่มีความละเอียดสูงและครอบคลุมสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ตั้งแต่ศูนย์กลางเมืองที่หนาแน่นไปจนถึงภูมิประเทศชานเมือง และรวมถึงข้อมูลที่รวบรวมระหว่างวันและคืน ในเดือนมีนาคม 2020 เราได้เปิดตัว Waymo Open Dataset Challenges เพื่อให้ชุมชนการวิจัยสามารถทดสอบความเชี่ยวชาญและดูสิ่งที่คนอื่นๆ กำลังทำอยู่

ในความคิดเห็นส่วนตัวของคุณ คุณคิดว่าจะใช้เวลานานเท่าใดจนกว่าอุตสาหกรรมจะบรรลุความสามารถอัตโนมัติระดับ 5 ที่แท้จริง?

เราทำงานนี้มาเกิน 10 ปีแล้ว และเรามีประสบการณ์จากสิ่งนี้เพื่อให้รู้ว่าเทคโนโลยีนี้จะมาถึงโลกของเราแบบขั้นตอนต่อขั้นตอน เทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัตินั้นซับซ้อนมาก และเรามาถึงจุดนี้ได้เพราะความก้าวหน้าในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่การรับรู้ของฮาร์ดแวร์ไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่องจักร นั่นเป็นเหตุผลที่เรากำลังใช้แนวทางที่ค่อยเป็นค่อยไปในการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้กับโลก เราเชื่อว่านี่เป็นวิธีที่ปลอดภัยที่สุดและรับผิดชอบที่สุด และเรายังได้รับฟังความคิดเห็นจากผู้โดยสารและหุ้นส่วนของเราว่าพวกเขาคำนึงถึงแนวทางที่รอบคอบและวัดผลนี้ที่เรากำลังดำเนินการเพื่อนำเทคโนโลยีนี้มาใช้อย่างปลอดภัยในุมชนของพวกเขา

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Waymo Via