ENG
Мнение, Технологии

Решения для беспилотников найдутся в автоспорте

Алексей Аверин

Алексей Аверин

Технический директор Pure Storage

За последние пять лет разработки в сфере беспилотного транспорта шагнули далеко вперед. И если данные, получаемые от автомобилей, практически не изменились, то время на принятие решений на основе этих данных стало критичным. Все больше компаний включается в гонку по разработке беспилотного транспорта, и успех каждой во многом будет зависеть от качества телематических систем и скорости обработки и анализа информации, поступающей от многочисленных датчиков. В попытках войти на этот перспективный рынок десятки компаний вложили в сегмент в совокупности больше $10 миллиардов. Кардинально расстановку сил изменило появление искусственного интеллекта (ИИ) и сетей 5G. Чтобы ускорить появление автономных автомобилей на улицах города, стоит посмотреть, как с данными работает мир автоспорта, где технические инновации внедряются без промедления. 

Данные как топливо

Чтобы ИИ смог обучаться, ему необходимо обрабатывать огромный объем данных. Можно сравнить данные с топливом, необходимым для работы двигателя ИИ. Поставщиком же этих данных главным образом являются телематические системы. Телематика позволяет контролировать состояние автомобиля как единого «организма» — она отвечает за общую работу «мозга» и то, как машина «думает». Датчики и встроенные системы навигации позволяют авто ориентироваться на местности, планировать маршрут, реагировать на препятствия и сигналы светофора, распознавать людей и другие транспортные средства. Сотни разных датчиков позволяют все это делать быстро — и еще быстрее принимать решения.

Например, в гонках «Формулы 1» между квалификацией и провалом может быть всего одна тысячная секунды — это всего 6 сантиметров между соревнующимися болидами, поэтому решения также должны приниматься за доли секунды.

Гоночный болид может быть оснащен более чем 200 сенсорами, которые за время гонки собирают данные, равнозначные 300 Гб информации. Если сложить все данные, которые генерируются компанией, в неделю набирается 45 Тб. Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) достигли такого уровня, что мгновенно может быть обработан огромный объем данных. Использование ИИ и МО увеличивает точность обработки результатов анализа данных, поставляемых телематическими системами. При этом современные системы хранения данных позволяют обрабатывать полученную от датчиков информацию без ущерба для опытно-конструкторских работ и других процессов, необходимых для вывода новых автомобилей на рынок.

Как это работает 

Мы сотрудничаем с Mercedes-AMG Petronas Formula One Motorsport, которая использует в своей работе наши системы хранения данных. Команда собирает информацию с более чем 250 датчиков, установленных на автомобиле, и использует анализ собранных данных в режиме реального времени, чтобы получить преимущество в гонке. Какие данные обрабатываются: от телематических систем и самих гоночных команд, пре- и постгоночные результаты, итоги симуляций на трассе, информация о тестировании двигателя и все аэродинамические показатели. Команде крайне важно проводить тестовые заезды для симуляции различных условий — и на основании полученных данных принимать решения, как вести себя в реальных гонках. Также они используют наше решение для запуска последовательностей моделирования, основанных на больших объемах данных, полученных во время проведения прошлых гонок, в стремлении создать такой автомобиль, который сможет с большой вероятностью побеждать в будущих.

Переключение скоростей с 5G

Сети 5G сделают работу с данными еще быстрее, а главное, смогут сократить время отклика телематических систем. Одно из ключевых изменений, которое станет возможным благодаря 5G, — это возможность непрерывно захватывать и обрабатывать телематические данные вне зависимости от местонахождения автомобиля. Командам не придется возвращать автомобиль на базу для получения доступа к собранным данным, чтобы потом пустить их обработку. В условиях города непрерывная обработка данных позволит сделать движение беспилотного транспорта максимально безопасным. Технологии пакетной обработки, которые позволяли обрабатывать данные только после того, как они становились доступными к сохранению, останутся в прошлом. Более высокая производительность означает, что автомобили смогут проводить больше времени на дорогах, что в свою очередь предполагает обмен данными в гораздо больших объемах и в кратчайшие сроки. Обрабатывая все большие объемы данных, программное обеспечение беспилотного вождения будет продолжать учиться и совершенствоваться — уже для комфорта и безопасности на городских дорогах.

Вождение автомобиля будущего уже сегодня

ИИ предъявляет компаниям новые требования — данных становится все больше, и ИТ-инфраструктура должна идти в ногу со временем, легко адаптироваться и развиваться. Уже сейчас бизнесы, работающие в автосегменте, получают возможность принимать решения на основе технологий, которые были проверены на гоночных трассах.

  • Автострахование. Страховые компании могут пересчитывать стоимость полиса в зависимости от стиля вождения конкретного автовладельца. Получая от телематических систем данные, страховщик их анализирует и может корректировать тариф — увеличивать в случае повышенной опасности либо снижать, если водитель максимально осторожен за рулем. Также страховые компании могут предоставить автовладельцам возможность контролировать свое поведение на дорогах с помощью датчиков, чтобы водители могли увидеть свои ошибки и снизить риск аварий.
  • Безопасность. Телематика дает возможность водителям обзавестись дополнительными органами чувств — датчики и камеры заблаговременно предупредят об опасности появления «слепых зон», появлении пешеходов в неположенном месте или внезапном препятствии.

Для эффективной работы ИИ нужно получать данные в режиме реального времени и опираться на разработки прогнозной аналитики на основе MО. Скорость имеет огромное значение, поэтому важно исключить потерю информации от многочисленных датчиков и обеспечить ее эффективную обработку. В автомобильной отрасли это имеет решающее значение, в том числе для того, чтобы ученые по данным могли сосредоточиться на разработке технологий, которые позволят нам увидеть беспилотные транспортные средства на дорогах и не думать о базовой инфраструктуре хранения данных.

Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Загрузка...
Предыдущая статьяСледующая статья