211service.com
Un plan ambitieux pour construire un Borg autonome
Les voitures autonomes pourraient remplir les routes beaucoup plus tôt si les constructeurs automobiles pouvaient mettre de côté leurs rivalités et partager les données qui apprendraient aux ordinateurs comment conduire en toute sécurité.
Mobileye , une société israélienne qui fournit du matériel informatique et des logiciels de pointe à de nombreux constructeurs automobiles pour permettre aux voitures de repérer des objets sur la route, développe actuellement des moyens d'entraîner les voitures à se conduire elles-mêmes. L'effort consiste à fournir aux ordinateurs d'énormes quantités de comportements de conduite dans une vaste simulation très réaliste, afin qu'ils puissent apprendre à conduire par eux-mêmes. Et Mobileye vise à ce que différents clients contribuent les données que leurs véhicules collectent.
Si vous souhaitez exploiter de très nombreuses voitures, vous devez exploiter autant de constructeurs automobiles que possible, déclare Amnon Shashua, cofondateur et CTO de Mobileye. Shashua explique que son entreprise a mis au point une solution qui permettra aux constructeurs automobiles de contribuer tout en gardant le contrôle sur leurs données.
La technologie de Mobileye est au cœur de nombreux systèmes actuellement développés par les constructeurs automobiles, de sorte que ses projets affecteront l'émergence des systèmes de conduite autonome. C'est également une période critique pour la technologie, car les constructeurs automobiles peinent à passer de systèmes expérimentaux à des systèmes commerciaux hautement fiables. De nombreux véhicules autonomes expérimentaux suivent des règles qui ont été programmées manuellement, et il peut être difficile de tenir compte de toutes les éventualités possibles. L'approche de Mobileye représente une nouvelle direction. Shashua dit que Mobileye annoncera plusieurs accords avant la fin de l'année, le premier avec Volkswagen.
Mobileye a été au centre d'une controverse sur les limites de l'automatisation des véhicules ces derniers mois. Sa technologie de vision est utilisée dans le système de pilotage automatique de Tesla, qui a été impliqué dans un accident mortel en Floride qui fait actuellement l'objet d'une enquête par la National Highway Transportation Safety Administration (voir Tesla Crash Will Shape the Future of Automated Cars). Tesla a apparemment programmé un comportement de conduite automatisé dans ses véhicules en utilisant une image de la route capturée par le système Mobileye. Tesla et Mobileye se sont séparés après que le constructeur automobile a laissé entendre que le système de vision était en cause lorsque son véhicule, fonctionnant en mode pilote automatique, s'est écrasé dans un camion qui traversait l'autoroute. Mobileye a riposté, affirmant qu'il avait soulevé des inquiétudes quant à l'utilisation du système de vision pour permettre une conduite semi-automatisée.
De nombreux produits existants de Mobileye utilisent des réseaux d'apprentissage en profondeur formés pour reconnaître avec précision les informations visuelles. Ces réseaux sont alimentés par des images annotées à la main et ont été utilisées pour construire des systèmes de véhicules capables de reconnaître les panneaux de signalisation ou de suivre le véhicule devant afin de maintenir une distance de sécurité. Pour permettre une automatisation complète, l'entreprise prévoit de former des réseaux utilisant le comportement de conduite avec une approche appelée apprentissage par renforcement, qui implique l'expérimentation du réseau et le renforcement des résultats positifs (dans ce cas, conduire en toute sécurité). L'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour former un ordinateur à faire quelque chose qui serait difficile à programmer, et il promet de faciliter la prise en compte de tous les différents scénarios qu'une voiture pourrait rencontrer sur la route.
Le plus gros problème sera de persuader les constructeurs automobiles de travailler ensemble. Il est tout à fait logique que les constructeurs automobiles partagent des données, en particulier pour un problème comme celui-ci où une grande quantité de données diverses est nécessaire. dit Karl Iagnaema, PDG d'une startup appelée nuTonomie , qui teste des taxis automatisés à Singapour. En règle générale, cependant, les dirigeants ne souhaitent pas mettre en commun leurs ressources, de peur de diluer leur avantage. Cela rend difficile le partage des ressources.
Puisqu'il n'est pas pratique de faire apprendre les voitures sur la vraie route, Mobileye a développé des simulations réalistes en utilisant des données du monde réel qu'elle a collectées. À l'intérieur de ces simulations, des algorithmes informatiques peuvent expérimenter différentes façons de naviguer dans les situations de trafic. Le plan est que différents constructeurs automobiles alimentent les données de comportement de conduite des capteurs dans ce réseau d'apprentissage partagé.
L'idée d'utiliser des simulations informatiques pour la formation sur les véhicules gagne certainement en popularité parmi les chercheurs (voir Self-Driving Cars Can Learn a Lot by Playing Grand Theft Auto). Shashua dit qu'il espère que la plate-forme de simulation que son entreprise développe pourrait servir de référence pour tester et vérifier les algorithmes de conduite autonome.