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Tesla pourrait remplacer les yeux du pilote automatique par quelque chose de beaucoup plus avancé
De quoi sera capable le nouveau cerveau de Tesla ?
Le constructeur automobile a annoncé la semaine dernière qu'il n'utiliserait plus un système de vision fourni par MobileEye, une société israélienne qui fournit la technologie à de nombreux constructeurs automobiles. Cela survient quelques semaines après que la National Highway Traffic Safety Administration a annoncé qu'elle enquêtait sur un accident mortel survenu alors que l'une des voitures de Tesla fonctionnait en mode Autopilot, un système conçu pour permettre la conduite automatisée sous la supervision d'un conducteur. On ne sait pas pourquoi Tesla abandonne MobileEye, mais l'une des raisons pourrait être l'émergence de nouvelles approches de la conduite automatisée.
MobileEye fournit ce qui équivaut à un système avancé de reconnaissance d'images, capable d'identifier les panneaux de signalisation ou les obstacles, tels que d'autres voitures ou des piétons, sur la route devant vous. La société a déclaré qu'elle utilisait l'apprentissage en profondeur, une technique d'apprentissage automatique populaire basée sur la formation d'un réseau à plusieurs couches de neurones simulés pour reconnaître les entrées à l'aide d'un grand nombre d'exemples de formation.
Tesla n'a pas divulgué publiquement le fonctionnement de sa technologie de conduite semi-automatisée, mais il prend très probablement des informations du système MobileEye ainsi que des données de capteurs radar et à ultrasons, et les utilise pour prendre des décisions de conduite.
Tesla peut simplement concevoir son propre système de vision, conçu uniquement pour la conduite automatisée. La société a refusé de commenter, mais elle a développé une expertise en vision artificielle, recrutant des experts dans ce domaine.
Historiquement, les systèmes de conduite automatisés utilisaient des règles codées à la main par des ingénieurs pour reconnaître les obstacles et prendre des décisions critiques sur la route. Cependant, les règles sont de plus en plus remplacées par l'apprentissage automatique, un moyen d'apprendre à un système comment se comporter en utilisant des masses de données. L'apprentissage en profondeur, en particulier, sera utilisé pour former les voitures non seulement à voir mais aussi à conduire correctement. Les systèmes à venir utiliseront l'apprentissage automatique pour faire plus que simplement reconnaître des objets sur la route - par exemple, il pourrait être capable d'identifier la distance à un obstacle ou même sa trajectoire. Il est également possible que l'apprentissage automatique aide à la planification des mouvements d'une voiture et même au contrôle de ses systèmes de conduite.
Nvidia, qui fournit du matériel à de nombreux constructeurs automobiles, dont Tesla, a présenté un système qui utilise l'apprentissage en profondeur pour tout contrôler sur un prototype autonome. Il s'agissait toutefois d'un prototype purement expérimental et ne reflétait pas nécessairement une future offre Nvidia. Le fabricant de matériel a refusé de commenter cet article.
Ignmar Posner , chargé de cours à l'Université d'Oxford et expert dans l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes robotiques, y compris les véhicules autonomes, affirme que l'apprentissage en profondeur prendra probablement une interprétation de scène plus complexe dans les futurs systèmes de conduite.
'Je pense que les applications de la conduite autonome s'élargiront à mesure que de nouvelles modalités de détection seront introduites, comme le radar et le lidar, et que différentes sorties seront requises', déclare Posner. 'Imaginez, par exemple, un système qui apprend à anticiper les actions d'un conducteur à l'avance et vérifie si celles-ci sont sûres.'
Certaines startups travaillent déjà sur des systèmes de conduite basés sur l'apprentissage en profondeur plus avancés qui pourraient devenir disponibles dans le commerce d'ici peu.
Drive.ai, une entreprise créée par un groupe de chercheurs en IA de l'Université de Stanford, développe un système de conduite automatisé sophistiqué qu'elle proposera à terme aux constructeurs automobiles. Comme le système de Nvidia, Drive.ai utilise l'apprentissage en profondeur pour plus d'éléments de conduite automatisée, y compris la reconnaissance d'images et des éléments de planification et de contrôle des mouvements. En avril de cette année, Drive.ai a reçu une licence pour tester des véhicules autonomes sur la route en Californie, la 13e entreprise à recevoir une telle autorisation.
'Nous avons réalisé que la conduite est cette application étonnante de l'apprentissage en profondeur, et bien faite, c'est un moyen de changer le monde', déclare Carol Reiley, roboticienne et cofondatrice de Drive.ai. 'Il s'agit d'une approche de la conduite très axée sur les données et l'apprentissage en profondeur.
Après des années de progrès lents et réguliers, l'industrie automobile évolue désormais à un rythme extraordinaire, les moteurs à combustion et les vilebrequins devenant moins importants que les ordinateurs, les capteurs et le code (voir ' Redémarrer l'automobile '). Qu'une entreprise comme Drive.ai, composée d'informaticiens et d'experts en IA, soit sur le point d'introduire une nouvelle technologie clé pour les constructeurs automobiles, en dit long sur cette transformation. Mais il est également essentiel que ce type d'expertise imprègne le monde de l'automobile, car les techniques d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage en profondeur sont fondamentalement différentes (voir « Si une voiture sans conducteur tourne mal, nous ne saurons jamais pourquoi »).
Reiley explique qu'il s'agit d'un domaine d'intérêt majeur pour Drive.ai. 'Avec la conduite autonome, la sécurité est si critique', dit-elle. «L'une des choses auxquelles nous réfléchissons beaucoup est de savoir comment tester les systèmes d'apprentissage en profondeur de manière semi-transparente. Que les gens puissent au moins comprendre les entrées et avoir les sorties attendues.
Drive.ai entre sur un marché concurrentiel. Google teste depuis un certain temps des voitures autonomes, dans le but de proposer à terme cette technologie aux constructeurs automobiles. Apple serait également en train de développer un système de conduite automatisée, soit pour son propre véhicule, soit pour un produit qui serait proposé aux constructeurs automobiles existants.
Posner de l'Université d'Oxford affirme que les capacités de détection nouvelles et améliorées développées pour les véhicules automatisés devraient conduire à de meilleurs robots mobiles pour de nombreux environnements industriels, tels que l'exploitation minière et la logistique des entrepôts. 'Ce point est souvent manqué', déclare Posner. 'Les voitures autonomes ne présentent vraiment qu'un petit sous-ensemble des domaines d'application que cette technologie touchera.'