Vnímať množstvo rôznych podnetov súčasne, vedieť správne vyhodnotiť situáciu a reagovať na ňu… To je iba zopár príkladov toho, čo všetko musí náš mozog zvládať počas šoférovania. Pravdepodobne najväčšou výzvou pri vývoji autonómnych áut je naučiť ich rozmýšľať ako človek.
Stavebným prvkom ľudského nervového systému je neurón. Milióny neurónov spolu tvoria neurálnu sieť v centrálnom nervovom systéme človeka. Aby sa autonómne autá stali realitou, je potrebné vytvoriť umelú neurálnu sieť, ktorá dokáže vykonávať rovnaké úlohy ako táto ľudská biologická neurálna sieť.
### Simulácia ľudského zraku laserom
Ďalšou výzvou, pred ktorou počítačoví experti stoja, je schopnosť autonómneho auta vidieť. V tomto smere sú názory odborníkov nejednotné.
Niektorí tvrdia, že rovnako ako kamery, radary a ultrasonické senzory, ktoré už autá majú kvôli tempomatu, a tiež pokročilé asistenčné systémy, je dôležitý aj rozpoznávač svetla a regulátor odstupu vozidiel. Takéto zariadenie funguje ako radar s vysokým rozlíšením využívajúci laserové svetlo namiesto rádiových vĺn, aby skenoval scénu a vytvoril z nej presný HD obraz.
Nevýhodou takéhoto laserového rádiolokátora je jeho vysoká cena, ktorá je približne 60 000 libier. Nízkonákladové verzie by mohli vyjsť na 4 000 libier, čo je však stále priveľa za jeden komponent.
### Tesla to vidí inak
Na druhej strane sú zástancovia názoru, že takéto lokátory nie sú potrebné. K nim patrí aj spoločnosť Tesla a výskumní vedci z Cornellskej univerzity. Tí zistili, že počítače s umelou inteligenciou môžu skresliť obraz z kamery zobrazený spredu. Zmenou perspektívy v softvére viac zhora, teda z vtáčej perspektívy, dokázali vedci dosiahnuť podobnú presnosť lokalizácie ako laserové senzory.
Pritom použili lacné stereo kamery a umiestnili ich na obe strany predného skla.
Tesla to zdôvodňuje tým, že žiaden človek nie je vybavený laserovými projektormi na očiach, a že tajomstvo tkvie v lepšom pochopení spôsobu, akým neurálne siete identifikujú objekty a ako ich to naučiť.
Zatiaľ čo človek dokáže identifikovať objekt z jedného obrazu na prvý pohľad, počítač vidí iba maticu čísel identifikujúc umiestnenie a jasnosť každého pixela obrazu. Z tohto dôvodu potrebujú neurálne siete tisíce obrazov, aby sa naučili identifikovať objekt a každý z nich musí byť označený, aby bol identifikovateľný v akejkoľvek situácii.
### Súčasný stav vývoja “mozgu” do autonómnych áut
Za posledné tri roky sa Tesla snažila nadizajnovať takýto čip. Nový počítač môže byť namontovaný aj dodatočne a nájdete ho v nových Teslách od marca 2019. Pracovníci Tesly v súčasnosti zbierajú stovky tisíc obrázkov potrebných na trénovanie “mozgov” neurálnych sietí, zatiaľ však bez zapnutia autonómnych funkcií.
Podľa Elona Muska by mala byť kompletná sada prvkov autonómneho softvéru nainštalovaná do ich áut ešte tento rok a v roku 2020 plánuje testovať robotaxíky.
Výskumníci z Tesly uvádzajú, že autonómne auto potrebuje počítač s neurálnym sieťovaním, ktorý je schopný vykonať **minimálne 50 triliónov operácií za sekundu**. Na porovnanie, ľudský mozog dokáže zvládnuť za sekundu 10 triliónov operácií. Nový Tesla počítač spotrebuje menej ako 100 W, takže môže byť dodatočne namontovaný aj do súčasných vozidiel.
Okrem Tesly sa vývoju podobného “mozgu” pre autonómne autá venuje aj Bosh a NVIDIA s plánovaným dokončením už budúci rok.
Erik Stríž je motoristický novinár, redaktor denníka Autoviny.sk a redaktor časopisu auto motor a šport. Pripravuje témy, aktuality a testy automobilov. Zvýšenú pozornosť venuje legislatíve súvisiacej s dopravou a bezpečnosti.
Zaujíma vás riešenie dopravného problému alebo pre nás máte tip na článok? Napíšte na tip@motoristickynovinar.sk
