Wayve: الذكاء الاصطناعي المدمج يعيد صياغة تطوير السيارات ذاتية القيادة

يعيد الذكاء الاصطناعي المدمج والتعلّم على الطرق الفعلية صياغة تطوير السيارات ذاتية القيادة اليوم، بحسب ما قاله أليكس كيندال، الرئيس التنفيذي لشركة Wayve، في مقابلة مع توم ماكنزي من Bloomberg.

كيف يعمل نهج الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة

يقوم المسار التقليدي لتطوير المركبات ذاتية القيادة على كتابة الشيفرة يدوياً: قاعدة لكل موقف، مثل ماذا تفعل السيارة عند الإشارة الحمراء، وكيف تتجاوز سيارة متوقفة، وكيف تصطف في مساحة ضيقة. يصوغ المهندسون القواعد لسيناريوهات متوقعة، ثم يختبرون السيارة على السيناريوهات نفسها. وهو نهج ضيق النطاق وبطيء.

اختارت Wayve طريقاً مختلفاً تماماً. فبدلاً من البرمجة الصارمة، زوّدت سياراتها بذكاء اصطناعي مدمج ينظر إلى الطريق الفعلي كما يفعل السائق، ويتعلّم من المواقف الحقيقية، ويتحسّن باستمرار. تجمع الكاميرات وأجهزة الليدار والرادارات بيانات الفيديو، وتعالجها الشبكة العصبية في الزمن الحقيقي، وتتخذ قرارات الانعطاف والتسارع والكبح.

ومفتاح هذا النهج ألا تُحبس السيارة في بيئة خاضعة للرقابة لأغراض التدريب، بل أن تُطلق في شوارع حقيقية بين أشخاص حقيقيين. قد يبدو ذلك محفوفاً بالمخاطر، لكن Wayve تؤكد أن السيارة تتعلّم بهذه الطريقة أسرع بملايين المرات مما تتعلّمه في محاكاة مثالية. فكل رحلة درس، وكل مواجهة مع سيناريو جديد تحسّن النموذج.

لماذا يسرّع هذا النهج توسيع نطاق سيارات الأجرة الروبوتية

تكمن المشكلة الرئيسية في النهج التقليدي في التكيّف مع المدن الجديدة. فلكل مدينة خصوصيتها: طرق وإشارات ومناخ وسلوك سائقين مختلف. وفي التطوير اليدوي تقضي الشركات سنوات في تكييف السيارة مع لندن، ثم سنوات أخرى مع سان فرانسيسكو.

أما مع نهج الذكاء الاصطناعي، فتتكيّف السيارة بنفسها. تُطلق في لندن لمدة شهر، فتتعلّم خصائص الطرق اللندنية وسلوك المشاة والمناخ. ثم تنتقل إلى سان فرانسيسكو فتتكرر الدورة، لكن بسرعة أكبر بكثير، لأن المعرفة بكيفية التعلّم أصبحت مدمجة في النموذج أصلاً.

ويمنح ذلك Wayve ميزة كبيرة:

• يتعلّم الذكاء الاصطناعي المدمج من كل رحلة، فلا حاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة ذات تعليقات توضيحية يدوية
• تُرسل التحديثات عبر الهواء إلى جميع السيارات في وقت واحد
• لا يتطلب التوسع إعادة برمجة لكل مدينة
• تصبح سيارات الأجرة الروبوتية مجدية اقتصادياً في وقت أبكر

نشرت Wayve سيارات أجرة ذاتية القيادة في لندن، وتتوسع في أسواق جديدة. وتعتمد منافسات مثل Tesla وCruise نهج ذكاء اصطناعي مشابهة، لكن Wayve تراهن على هذا الاتجاه أكثر من الجميع بوضوح، إذ تتخلى عن المحاكاة ومجموعات البيانات الكبيرة الموسومة.

ماذا يعني ذلك

إذا نجح الذكاء الاصطناعي المدمج على نطاق واسع، فستنتقل المركبات ذاتية القيادة من مرحلة التجربة العلمية إلى الصناعة. وهذا يعني أن سيارات الأجرة الروبوتية ستتوافر في عدد أكبر من المدن في وقت أبكر مما توقعه المحللون. وستنخفض الأسعار، لأن الشركات لن تحتاج إلى إنفاق ملايين الدولارات على التكيّف مع كل منطقة.