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Ford fait la démonstration d'une voiture qui apprend
Des chercheurs de Ford testent une voiture hybride essence-électricité qui permet de deviner où vous allez chaque fois que vous tournez la clé.
Ils ont installé un logiciel qui s'appuie sur la technologie de prédiction développée par Google dans un SUV hybride rechargeable Ford Escape. Pour rendre la voiture plus économe en énergie, ce logiciel ordonne à l'ordinateur de la voiture de modifier la façon dont son moteur électrique tire l'énergie de la batterie et du générateur de gaz du véhicule pendant un trajet en fonction du trajet qu'un conducteur est censé effectuer.
Le système garde une trace de la façon dont une personne utilise sa voiture et construit un modèle prédictif dans le cloud, en utilisant la technologie de prédiction de Google, explique Ryan McGee, des laboratoires de recherche de Ford à Dearborn, dans le Michigan. Lorsque vous démarrez la voiture, elle demande à ce modèle : « Où allons-nous ensuite ? »
Le prototype de Ford utilise un service Google appelé l'API de prédiction pour créer, stocker et interroger ce modèle. Lorsque les données sont téléchargées sur le service, les algorithmes d'apprentissage automatique créent un modèle qui peut être utilisé pour prédire les futurs ajouts à l'ensemble de données.
Dans le cas du prototype Ford, la voiture utilise une connexion Internet sans fil pour fournir au service de prédiction l'emplacement actuel du véhicule et l'heure. Il reçoit en retour une liste classée des voyages probables. Sur la base de cette liste, le logiciel peut informer la voiture de modifier la façon dont son logiciel de gestion du moteur jongle entre la consommation de gaz et d'électricité au cours du voyage. Il peut utiliser de l'énergie électrique plus tôt dans le voyage, ou l'économiser pour la fin, en fonction des règles définies par le conducteur ou dérivées de l'expérience passée par le logiciel de la voiture, explique McGee.
Tracée: Cette capture d'écran montre le logiciel générant une liste de destinations probables. Le groupe motopropulseur d'une voiture hybride peut ajuster sa consommation d'énergie en conséquence, pour économiser du carburant dans les conditions de conduite sur cet itinéraire, ou pour répondre aux restrictions de pollution ou de bruit.
Si le trajet domicile-travail d'un conducteur contient une section vers la fin avec beaucoup de conduite urbaine en arrêt-démarrage, la voiture peut décider d'éviter d'utiliser sa batterie au début afin de gérer cette section plus efficacement plus tard. La voiture pourrait éventuellement tirer parti des conseils ou des règles des gouvernements locaux, dit McGee, et jongler avec ses sources d'alimentation afin de ne pas utiliser de gaz dans les zones de contrôle de la pollution.
Google a lancé son service de prédiction l'année dernière, mais cette semaine, la société l'ouvrira à tout le monde, et garantira même sa fiabilité moyennant des frais pour encourager son utilisation dans de vrais produits. Les ingénieurs de Google ont également rendu le système capable d'affiner un modèle existant à la volée, explique Travis Green, chef de produit pour le service. Vous pouvez ensuite diffuser des données d'entraînement, explique Green. Cela signifie que lorsqu'une personne conduit dans de nouveaux endroits, vous pouvez l'ajouter au modèle prédictif de ses habitudes.
McGee et ses collègues conduisent actuellement l'Escape modifié autour du campus de Ford à Dearborn, testant, entre autres, la rapidité avec laquelle le service de prédiction de Google peut apprendre les habitudes d'une personne. Il apprendrait probablement très rapidement mes déplacements quotidiens, dit McGee. Mais les schémas comme celui-là où je joue au football une fois par semaine en hiver sont plus complexes.