Andrew Stein, Kỹ sư Phần mềm Waymo – Loạt Phỏng vấn

Andrew Stein là một Kỹ sư Phần mềm dẫn đầu nhóm nhận thức cho Waymo Via, nỗ lực giao hàng tự động của Waymo. Waymo là một công ty phát triển công nghệ lái xe tự động và là một công ty con của Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) Inc, công ty mẹ của Google.

Điều gì thu hút bạn đến AI và robot?

Tôi luôn thích tạo ra những thứ “làm được việc gì đó” từ khi còn rất nhỏ. Nghệ thuật và thủ công có thể rất thú vị, nhưng niềm đam mê lớn nhất của tôi là làm việc trên những sáng tạo không chỉ có chức năng mà còn có thể hoạt động. Những phần yêu thích nhất của tôi trong chương trình Mister Rogers’ Neighborhood là những đoạn phim về dây chuyền sản xuất và bộ phận tự động trong các nhà máy tự động, nơi tôi thấy các chai và sản phẩm khác được填 đầy, dán nhãn và vận chuyển. Tôi là một người hâm mộ lớn của Lego và các đồ chơi xây dựng khác. Sau đó, nhờ thành công trong các cuộc thi Thiết kế Trợ giúp Máy tính (CAD) thông qua Hiệp hội Sinh viên Công nghệ ở trường trung học và trung học, tôi đã có được một công việc bán thời gian làm CAD cho một công ty khởi nghiệp nhỏ, Clipper Manufacturing. Tại đó, tôi thiết kế bố cục nhà máy cho một bộ phân loại robot khổng lồ và thiết bị băng chuyền liên quan đến giặt và sắp xếp đồng phục cho ngành công nghiệp bán lẻ. Từ đó, tôi đã đi đến Georgia Tech để học kỹ thuật điện, nơi tôi tham gia Câu lạc bộ Robot IEEE và tham gia một số lớp học về Thị giác Máy tính. Những điều đó cuối cùng đã dẫn tôi đến Viện Robot tại Đại học Carnegie Mellon để lấy bằng tiến sĩ. Nhiều đồng nghiệp sau đại học của tôi từ CMU đã trở thành những người bạn thân thiết kể từ đó, cả tại Anki và hiện tại tại Waymo.

Trước đây bạn đã làm việc như một kỹ sư dẫn đầu tại Anki, một công ty khởi nghiệp robot. Một số dự án mà bạn đã có cơ hội làm việc tại Anki là gì?

Tôi là người được thuê toàn thời gian đầu tiên cho dự án Cozmo tại Anki, nơi tôi đã có đặc quyền bắt đầu kho mã từ đầu và thấy sản phẩm đó được giao đến hơn một triệu robot giống như người thật vào các ngôi nhà. Công việc đó đã chuyển sang sản phẩm tiếp theo của chúng tôi, Vector, là một phiên bản khác, tiên tiến và tự chứa hơn của Cozmo. Tôi đã làm việc trên nhiều phần của những sản phẩm đó, nhưng chủ yếu chịu trách nhiệm về thị giác máy tính cho phát hiện khuôn mặt, nhận dạng khuôn mặt, ước tính tư thế 3D, định vị và các khía cạnh khác của nhận thức. Tôi cũng đã chuyển TensorFlow Lite sang chạy trên hệ điều hành nhúng của Vector và giúp triển khai các mô hình học sâu để chạy trên robot cho phát hiện tay và người.

Tôi cũng đã xây dựng hệ thống kết xuất mắt cho Cozmo và Vector, điều đó đã cho tôi cơ hội làm việc đặc biệt gần gũi với nhiều thành viên tài năng và sáng tạo trong đội ngũ hoạt hình của Anki, điều đó cũng rất thú vị.

Vào năm 2019, Waymo đã thuê bạn và 12 chuyên gia robot khác từ Anki để thích nghi công nghệ lái xe tự động với các nền tảng khác, bao gồm xe tải thương mại. Phản ứng ban đầu của bạn đối với cơ hội làm việc tại Waymo là gì?

Tôi biết nhiều kỹ sư hiện tại và trước đây tại Waymo và chắc chắn đã biết về danh tiếng của công ty như một nhà lãnh đạo trong lĩnh vực xe tự động. Tôi rất thích sự sáng tạo khi làm việc trên đồ chơi và sản phẩm giáo dục cho trẻ em tại Anki, nhưng tôi cũng rất hào hứng khi tham gia một công ty lớn hơn đang làm việc trong một không gian có tác động lớn đến xã hội, để xem cách phát triển phần mềm và an toàn được thực hiện ở quy mô tổ chức và mức độ phức tạp kỹ thuật này.

Bạn có thể thảo luận về một ngày làm việc tại Waymo như thế nào?

Phần lớn vai trò của tôi hiện tại tập trung vào việc hướng dẫn và phát triển đội ngũ của tôi khi chúng tôi xác định và giải quyết các thách thức cụ thể cho xe tải trong sự hợp tác chặt chẽ với các đội kỹ thuật khác tại Waymo. Điều đó có nghĩa là các ngày của tôi được dành cho việc họp với đội ngũ của tôi, các kỹ sư dẫn đầu khác và các nhà quản lý sản phẩm và chương trình khi chúng tôi lên kế hoạch cho các phương pháp kỹ thuật và tổ chức để phát triển và triển khai hệ thống tự lái của chúng tôi, gọi là Waymo Driver, và mở rộng khả năng của nó cho đội xe tải đang phát triển của chúng tôi. Ngoài ra, vì chúng tôi đang tích cực tuyển dụng, tôi cũng dành rất nhiều thời gian để phỏng vấn các ứng viên.

Một số thách thức độc đáo về thị giác máy tính và AI mà xe tải tự động phải đối mặt so với xe tự động là gì?

Mặc dù chúng tôi sử dụng cùng một công nghệ cốt lõi trên tất cả các phương tiện của mình, nhưng có một số yếu tố mới cần xem xét cụ thể cho xe tải mà chúng tôi phải tính đến. Trước hết và quan trọng nhất, lĩnh vực này khác biệt: so với xe khách, xe tải dành nhiều thời gian hơn trên đường cao tốc, là môi trường có tốc độ cao. Do có nhiều khối lượng hơn, xe tải chậm hơn trong việc tăng tốc và phanh so với xe hơi, điều đó có nghĩa là Waymo Driver cần phải nhận thức được mọi thứ từ rất xa. Hơn nữa, xây dựng đường cao tốc sử dụng các dấu hiệu và biển báo khác nhau và thậm chí có thể liên quan đến việc vượt qua phân cách sang “bên trái” của đường; có các luật cụ thể cho đường cao tốc như di chuyển sang bên cho các phương tiện dừng trên vai đường; và có thể có nhiều làn đường kẹt xe để điều hướng. Có một điểm mù tiềm năng lớn hơn do một chiếc rơ-moóc gây ra là một thách thức khác mà chúng tôi cần phải vượt qua.

Waymo gần đây đã bắt đầu thử nghiệm một đội xe tải nặng tự động ở Texas với các tài xế được đào tạo trên xe. Tại thời điểm này, những điều mà Waymo hy vọng sẽ học được từ những thử nghiệm này là gì?

Xe tải của chúng tôi được thử nghiệm trong các khu vực chúng tôi hoạt động (AZ / CA / TX / NM) để có được kinh nghiệm và dữ liệu có ý nghĩa trong tất cả các tình huống khác nhau mà chúng tôi có thể gặp phải khi lái xe trên đường cao tốc. Quá trình này thực hiện phần mềm và phần cứng của chúng tôi, cho phép chúng tôi học cách chúng tôi có thể tiếp tục cải thiện và thích nghi Waymo Driver của mình cho lĩnh vực xe tải.

Đặc biệt là ở Texas: Dallas và Houston được biết đến là một phần của các trung tâm hàng hóa lớn nhất ở Mỹ. Hoạt động trong môi trường đó, chúng tôi có thể thử nghiệm Waymo Driver của mình trên các đường cao tốc dày đặc và các làn đường vận chuyển, hiểu rõ hơn về cách các tài xế xe tải và xe hơi khác hành xử trên những tuyến đường này và tiếp tục tinh chỉnh cách Waymo Driver của chúng tôi phản ứng và phản hồi trong những khu vực lái xe bận rộn này. Ngoài ra, nó cũng cho phép chúng tôi thử nghiệm tại một nơi có điều kiện thời tiết độc đáo có thể giúp chúng tôi thúc đẩy khả năng của mình trong lĩnh vực đó.

Bạn có thể thảo luận về Bộ dữ liệu Mở Waymo, bao gồm cả dữ liệu cảm biến và dữ liệu đã được gắn nhãn, và lợi ích của việc chia sẻ bộ dữ liệu quý giá này cho Waymo?

Tại Waymo, chúng tôi đang giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất trong học máy. Để hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu trong việc đạt được tiến bộ trong nhận thức máy và công nghệ lái xe tự động, chúng tôi đã phát hành Bộ dữ liệu Mở Waymo, là một trong những bộ dữ liệu tự lái công khai lớn nhất và đa dạng nhất. Có sẵn miễn phí cho các nhà nghiên cứu tại waymo.com/open, bộ dữ liệu bao gồm 1.950 đoạn dữ liệu cảm biến độ phân giải cao và bao phủ nhiều môi trường khác nhau, từ trung tâm thành phố dày đặc đến các phong cảnh ngoại ô, cũng như dữ liệu được thu thập trong ngày và đêm, vào lúc bình minh và hoàng hôn, trong ánh nắng và mưa. Vào tháng 3 năm 2020, chúng tôi cũng đã ra mắt Thử thách Bộ dữ liệu Mở Waymo để cung cấp cho cộng đồng nghiên cứu một cách để kiểm tra chuyên môn của họ và xem những gì người khác đang làm.

Theo quan điểm cá nhân của bạn, sẽ mất bao lâu để ngành công nghiệp đạt được sự tự động hóa cấp độ 5 thực sự?

Chúng tôi đã làm việc trên điều này trong hơn mười năm nay và vì vậy chúng tôi có lợi thế của kinh nghiệm đó để biết rằng công nghệ này sẽ đến với thế giới từng bước một. Công nghệ lái xe tự động rất phức tạp và chúng tôi đã đến nơi chúng tôi đang ở ngày hôm nay vì những tiến bộ trong nhiều lĩnh vực, từ cảm biến phần cứng đến học máy. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận逐渐 để giới thiệu công nghệ này vào thế giới. Chúng tôi tin rằng đó là cách an toàn nhất và có trách nhiệm nhất, và chúng tôi cũng đã nghe từ những người lái xe và đối tác của mình rằng họ đánh giá cao cách tiếp cận thận trọng và có suy nghĩ này mà chúng tôi đang thực hiện để triển khai công nghệ này một cách an toàn trong cộng đồng của họ.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Waymo Via.