Выжимка интервью Дмитрия Долгова, co-CEO и долгое время до этого CTO Waymo, дочки Google по разработке систем для беспилотных автомобилей. Беспилотные такси Waymo ежегодно совершают 5 млн поездок.
🟡 Дмитрий родился и вырос в Москве, закончил МФТИ и получил степень PhD в Мичиганском университете. Он пришел в сферу беспилотных автомобилей в 2006 году, когда DARPA (агентсво пентагона, занимающееся финансированием научных исследований) объявило первый конкурс беспилотников. DAPRA объявило приз для команды, которая создаст лучший автономный автомобиль, который сможет проехать по трассе в пустыне. Все роботы провалились и не дошли до финиша, но это направило внимание ученых на проблему, и во втором подобном соревновании уже было несколько успешных авто, а победила команда Стэнфордского университета, частью которой был Дмитрий.
🟡 Уже лучше людей: Последние авто Waymo 5 поколения водят уже лучше, чем люди:
в 2 раза меньше аварий
в 4 раза меньше аварий с травмами для водителя/пассажиров
в 6 раз меньше аварий со срабатыванием подушек безопасности.
🟡 План развития: Такси Waymo работают в 4 городах США: Сан-Франциско. Финикс, Лос-Анжелес и Остин, Эти города выбирали с точки зрения технической сложности, потому что они достаточно простые по 3м параметрам: плотность вождения, скорость движения, погода. “мы выбрали среду, в которой мы смогли бы проверить достаточно гипотез чтобы снизить ключевые риски продукта"
🟡 О системе оценки: Основные проблемы беспилотного авто конечно всегда лежали в области ИИ технологий. Но, также важного было построить “движок” сбора данных и обучения модели, а также систему оценки эффективности технологии. “Как только у нас появилась система оценки из более чем 100 метрик, мы смогли более эффективно проводить эксперименты чтобы понять что работает”.
🟡 О сложности полной автономности: Для достижения полной автономности на масштабе необходимо хорошо справляться с большим количеством редких случаев и создать надежную систему оценки.
"сложность заключается в “длинном хвосте” (long tail - термин из статистики) редких случаев, которые вы не увидите за всю свою историю вождения или используя прототип…это мангалы, падающие с крыши машин, странно ведущие себя пешеходы, и тд, ваша система должна справляться со всеми такими случаями. Отчасти это решается просто количеством часов вождения машины в режиме обучения, но нужны и архитектурные решения - симуляции, синтетические (то есть собранные из реальных, но не настоящие) данные, представление (representation) сырых данных датчиков”.
🟡 О применении в других сферах: Долгов считает систему беспилотного вождения весьма универсальной, и добившись успеха в сфере беспилотных такси можно будет переиспользовать наработки для других сфер, таких как доставка и беспилотные грузовики. Возможно также использование в других платформах (тут наверняка был намек на гуманойдных и/или военных роботов). “Задачи во всех этих сферах одни и те же: понимание роботом среды вокруг себя, понимание своей позиции, принятие решений”.
🟡 О будущем: “За последние 20 лет, что я этим занимаюсь, мы прошли через ряд экзистенциальных вопросов: может ли мы достичь автономности, сможем ли мы построить систему оценки качества автономности, захотят ли люди этим пользоваться, сможет ли экономика продукта сходиться. Сейчас мы уверенно можем сказать, что мы ответили на все эти вопросы да. Дальше стоит задачи постепенного улучшения и распространения системы.”
🟡 О стратегии развития: При этом Дмитрий не верит в быстрый рост внедрения беспилотного авто ввиду необходимости завоевания общественного доверия.
Оригинал интервью: https://www.youtube.com/watch?v=d6RndtrwJKE
Подписывайтесь на нас в
телеграм: https://t.me/uleyai
вк: https://vk.com/uleyai