Боаз Міцрахі, співзасновник і технічний директор Tactile Mobility – Серія інтерв’ю

Боаз Міцрахі, співзасновник і технічний директор Tactile Mobility. Боаз – ветеран-технолог і підприємець, який має понад три десятиліття досвіду у сфері обробки сигналів, дослідження алгоритмів та системної інженерії в автомобільній та мережевій індустрії. Він також володіє лідерськими навичками як співзасновник і директор інженерного відділу в компанії Charlotte’s Web Networks, світовому лідері у розробці та маркетингу високошвидкісного мережевого обладнання (придбано компанією MRV Communications), а також як менеджер групи системного дизайну в компанії Zoran Microelectronics (придбано компанією CSR).

Tactile Mobility – глобальний лідер у сфері тактильних даних, який рухає розвиток автомобільної індустрії з 2012 року. З командами в США, Німеччині та Ізраїлі компанія спеціалізується на поєднанні обробки сигналів, штучного інтелекту, великих даних та вбудованої інформатики для вдосконалення розумних та автономних транспортних засобів. Її технологія дозволяє транспортним засобам “чувствувати” дорогу, окрім того, щоб “бачити” її, оптимізуючи рішення щодо водіння в реальному часі та створюючи точні, кроудсорсовані карти дорожніх умов. За допомогою своїх рішень VehicleDNA та SurfaceDNA Tactile Mobility обслуговує виробників автомобілів, муніципалітети, менеджерів флоту та страховиків, піонеруючи інтеграцію тактильного чуття в сучасну мобільність.

Розкажіть нам про свій шлях від співзаснування компанії Charlotte’s Web Networks до заснування Tactile Mobility. Що спонукало вас перейти в сфері автомобільних технологій?

Після співзаснування компанії Charlotte’s Web Networks я перейшов на посаду в компанії Zoran Microsystems, де обіймав посаду системного архітектора та пізніше менеджера групи систем, зосереджуючись на розробці ASIC та плат для домашніх розважальних систем, приставок та іншого. Потім розмова з другом спонукала мене до нового шляху.

Він поставив питання про те, як оптимізувати роботу транспортного засобу при русі з точки А в точку Б з мінімальною витратою палива, враховуючи такі фактори, як погода, дорожні умови та можливості транспортного засобу. Це змусило мене глибоко зануритися в автомобільну сферу, заснувавши Tactile Mobility для вирішення цих складностей. Ми розпочали як стартап, підтриманий інкубатором в Ізраїлі, і врешті-решт виросли в компанію, яка має на меті дати транспортним засобам можливість “чувствувати” дорогу.

Які були деякі з перших проблем і проривів, які ви пережили під час заснування Tactile Mobility?

Однією з наших основних перших проблем була генерація висновків у реальному часі, враховуючи обмежені ресурси транспортного засобу. Транспортні засоби вже мали базові сенсори, але їм бракувало висновків щодо таких важливих параметрів, як поточна вага транспортного засобу, стан шин та зчеплення поверхні. Ми вирішили цю проблему, реалізувавши нове програмне забезпечення в існуючому двигуні контрольної одиниці (ECU) транспортного засобу, яке дозволило нам генерувати ці висновки за допомогою “віртуальних сенсорів”, які підключалися до поточної конфігурації транспортного засобу та не вимагали додаткового апаратного забезпечення.

Однак використання ECU для отримання висновків, які нам були потрібні, створило стільки ж проблем, скільки і відповідей. ECU – це низькобюджетний, малий комп’ютер з дуже обмеженою пам’яттю. Це означало, що наше програмне забезпечення спочатку мало вміщуватися в межах 100 КБ, що є незвичайним обмеженням у сучасному світі програмного забезпечення, особливо з урахуванням доданої складності спроб інтеграції машинного навчання та нейронних мереж. Створення цих компактних цифрових сенсорів, які могли б поміститися в ECU, стало проривом, який зробив нас піонерами в цій галузі.

Місія Tactile Mobility амбіційна – дати транспортним засобам “чуття дотику”. Розкажіть нам про бачення цієї концепції.

Наше бачення полягає в захопленні та використанні даних від сенсорів транспортного засобу для надання їм тактильної свідомості. Це включає в себе переклад даних від існуючих сенсорів для створення “тактильних пікселів”, які, подібно до візуальних пікселів, можуть утворити цілісну картину або “фільм” тактильного досвіду транспортного засобу на дорозі. Уявіть собі сліпих людей, які відчувають своє оточення на основі дотику – це подібно до того, як ми хочемо, щоб транспортні засоби відчували дорогу, розуміючи її текстуру, зчеплення та потенційні небезпеки.

Як працюють сенсори транспортного засобу, що працюють на штучному інтелекті, для захоплення тактильних даних, і які є деякими з унікальних висновків, які вони надають про транспортні засоби та дороги?

Наше програмне забезпечення працює в межах ECU транспортного засобу, безперервно захоплюючи дані від різних апаратних сенсорів, таких як датчик швидкості колеса, акселерометри та системи керування та гальмування. Ідеально, будуть також сенсори шин, які можуть зібрати інформацію про дорогу. Ці дані обробляються для створення висновків у реальному часі, або “віртуальних сенсорів”, які передають інформацію про вагу транспортного засобу, зчеплення та навіть стан шин.

Наприклад, ми можемо виявити слизьку дорогу або зношені шини, що покращує безпеку водіння та продуктивність транспортного засобу. Система також дозволяє адаптивні функції, такі як регулювання відстані в адаптивному круїз-контролі на основі поточного рівня зчеплення або інформування водіїв про необхідність збільшення відстані між їхнім автомобілем та автомобілями попереду.

Рішення Tactile Mobility дозволяють транспортним засобам “чувствувати” дорожні умови в реальному часі. Розкажіть нам, як працює ця тактильна зворотня зв’язок і яку роль відіграють штучний інтелект та хмарні обчислення в цьому процесі.

Система безперервно збирає та обробляє дані від апаратних сенсорів транспортного засобу, застосовуючи штучний інтелект та машинне навчання для перекладу цих даних у висновки, які можуть впливати на роботу транспортного засобу. Цей зворотній зв’язок інформує транспортний засіб у реальному часі про дорожні умови – такі як рівні зчеплення на різних поверхнях – та передає ці висновки в хмару. З даними від мільйонів транспортних засобів ми генеруємо повні карти дорожніх поверхонь, які вказують на небезпеки, такі як слизькі ділянки або розлив нафти, для створення безпечнішого та інформованого досвіду водіння.

Розкажіть нам про те, як працюють технології VehicleDNA та SurfaceDNA, і що відрізняє їх в автомобільній індустрії.

VehicleDNA та SurfaceDNA представляють дві гілки нашої тактильної “мови”. SurfaceDNA зосереджується на дорожній поверхні, захоплюючи атрибути, такі як зчеплення, нахил та небезпеки, які виникають через сенсори шин та інші зовнішні сенсори. VehicleDNA, з іншого боку, моделює конкретні характеристики кожного транспортного засобу в реальному часі – вагу, стан шин, стан підвіски та інше (відоме в галузі як “цифровий твін” шасі). Ці технології разом забезпечують чітке розуміння меж продуктивності транспортного засобу на будь-якій даній дорозі, підвищуючи безпеку та ефективність.

Як працює технологія оцінки зчеплення на борту, і який вплив вона мала на автономне водіння та стандарти безпеки?

Технологія оцінки зчеплення є важливою, особливо для автономних транспортних засобів, які рухаються на високих швидкостях. Традиційні сенсори не можуть надійно оцінити дорожнє зчеплення, але наша технологія це робить. Вона оцінює коефіцієнт тертя між транспортним засобом та дорогою, який інформує про межі транспортного засобу в прискоренні, гальмуванні та повороті. Цей рівень висновків є важливим для автономних транспортних засобів, щоб вони могли відповідати існуючим стандартам безпеки, оскільки він надає висновок про дорожні умови в реальному часі, навіть коли вони не видно, як у випадку з чорним льодом.

Tactile Mobility активно співпрацює з партнерами-OEM, такими як Porsche, та муніципалітетами, такими як місто Детройт. Розкажіть нам про ці співпраці та про те, як вони допомогли розширити вплив Tactile Mobility.

Хоча я не можу розкрити конкретні деталі про наші співпраці, я можу сказати, що робота з виробниками оригінального обладнання (OEM) та муніципалітетами була довгою, але винагороджуваною.

У загальному, OEM можуть використовувати наші дані для отримання критичних висновків про продуктивність транспортного засобу на різних територіях та погодних умовах, які можуть інформувати покращення функцій безпеки, технологій допомоги при водінні та дизайну транспортного засобу. Муніципалітети, з іншого боку, можуть використовувати агреговані дані для моніторингу дорожніх умов та трафіку в реальному часі, визначаючи області, які потребують негайного обслуговування або становлять ризик для безпеки, такі як слизькі ділянки або ями.

Що, на вашу думку, є наступними основними проблемами та можливостями для автомобільної індустрії в сфері штучного інтелекту та тактильного чуття?

Проблема досягнення точності в автономних транспортних засобах, ймовірно, є найбільш складною. Люди загалом більш терпимі до людської помилки, оскільки це частина водіння; якщо водій допускає помилку, вони знають про ризики, пов’язані з цим. Однак з автономною технологією суспільство вимагає значно вищих стандартів. Навіть рівень помилок, який значно нижчий за людську помилку, міг би бути неприйнятним, якщо б це означало, що програмна помилка могла б привести до фатальної аварії.

Це створює велику проблему: штучний інтелект в автономних транспортних засобах не тільки повинен відповідати людській продуктивності, але й значно перевищувати її, досягнувши надзвичайно високих рівнів надійності, особливо в складних або рідкісних ситуаціях водіння. Тому нам потрібно забезпечити, щоб усі сенсори були точними та передавали дані в часовому інтервалі, який дозволяє безпечну реакцію.

Крім того, кібербезпека завжди є проблемою. Транспортні засоби сьогодні підключені та все більше інтегровані з хмарними системами, що робить їх потенційними цілями для кіберзагроз. Хоча галузь прогресує у своїй здатності протистояти загрозам, будь-який порушення могло б мати серйозні наслідки. Однак я вважаю, що галузь добре обладнана для вирішення цієї проблеми та для прийняття заходів для захисту від нових загроз.

Конфіденційність також є гарячою темою, але вона часто неправильно зрозуміта. Ми бачили багато історій у новинах最近, які намагаються стверджувати, що розумні автомобілі шпигують за водіями тощо, але реальність зовсім інша. У багатьох аспектах розумні автомобілі віддзеркалюють ситуацію зі смартфонами. Як споживачі, ми знаємо, що наші пристрої збирають величезну кількість даних про нас, і ці дані використовуються для покращення нашого досвіду.

З автомобілями все подібно. Якщо ми хочемо отримати користь від кроудсорсингової інформації про водіння та колективної мудрості, яка може покращити безпеку, окремі особи повинні внести свій внесок у дані. Однак Tactile Mobility та інші компанії обізнані про необхідність відповідальності при обробці цих даних та встановлюють процедури для анонімізації та захисту особистої інформації.

Що стосується можливостей, ми зараз працюємо над розробкою нових віртуальних сенсорів, які можуть надати ще глибші висновки про продуктивність транспортного засобу та дорожні умови. Ці сенсори, які спонукаються як ринковими потребами, так і запитами від OEM, займаються такими проблемами, як зниження витрат та покращення безпеки. Коли ми інновуємо в цій сфері, кожен новий сенсор приносить транспортним засобам ще один крок до того, щоб бути більш адаптивними та безпечними в реальних умовах.

Інша значна можливість полягає в агрегації даних з тисяч, якщо не мільйонів, транспортних засобів. За роки, коли Tactile Mobility та інші компанії поступово встановлюють своє програмне забезпечення в більше транспортних засобів, ці дані надають багатство висновків, які можуть бути використані для створення передових “тактильних карт”. Ці карти не тільки візуальні, як ваша поточна програма Google Maps, але можуть включати дані про дорожнє зчеплення, тип поверхні та навіть небезпеки, такі як розлив нафти або чорний лід. Цей формат “кроудсорсингової” картографії надає водіям реальні, гіперлокалізовані висновки про дорожні умови, створюючи безпечніші дороги для всіх та суттєво покращуючи системи навігації.

Крім того, є неозорі можливості в інтеграції тактильних даних з хмарними обчисленнями. Хоча смартфони надають велику кількість даних про користувачів, вони не можуть отримати доступ до даних, специфічних для транспортного засобу. Дані, зібрані безпосередньо з апаратного забезпечення транспортного засобу – те, що ми називаємо VehicleDNA – надають значно більше інформації.

Відповідно, використовуючи ці дані, специфічні для транспортного засобу, в хмарі, розумні автомобілі зможуть надавати безпрецедентний рівень точності в відчутті та реакції на своє оточення. Це може привести до розумніших міст та дорожніх мереж, оскільки транспортні засоби будуть спілкуватися з інфраструктурою та один з одним, щоб поділитися висновками в реальному часі, врешті-решт забезпечуючи більш зв’язаний, ефективний та безпечний мобільний екосистему.

Нарешті, які є ваші довгострокові цілі для Tactile Mobility, і де ви бачите компанію за наступні п’ять-десять років?

Наша мета – продовжувати інтегрувати програмне забезпечення Tactile Mobility в більше OEM по всьому світу, розширюючи нашу присутність у транспортних засобах, підключених до нашої хмари. Ми очікуємо продовжувати надавати деякі з найбільш точних та суттєвих висновків в автомобільній індустрії протягом наступного десятиліття.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Tactile Mobility.