Wayve تثبت: AI المدمجة تعيد تشكيل تطوير السيارات ذاتية القيادة

الذكاء الاصطناعي المدمج والتعلم على الطرق الحقيقية هو ما يعيد تشكيل تطوير المركبات المستقلة اليوم، وفقاً لرئيس الرئيسي التنفيذي لشركة Wayve أليكس كندال في مقابلة مع توم ماكنزي من بلومبرج.

كيفية عمل نهج الذكاء الاصطناعي للمركبات المستقلة

الطريقة التقليدية لتطوير السيارات المستقلة هي كتابة الكود يدويًا. كل قاعدة لكل موقف: ماذا تفعل عند إشارة حمراء، كيفية الالتفاف حول سيارة متوقفة، كيفية الانتظار في مساحة ضيقة. يصف المهندسون قواعد للسيناريوهات المتوقعة ثم يختبرون المركبة في تلك السيناريوهات نفسها. ضيق وطويل.

اختارت Wayve طريقًا مختلفًا تمامًا. بدلاً من البرمجة الصارمة، جهزوا مركباتهم بذكاء اصطناعي مدمج يراقب الطرق الحقيقية مثل السائق، ويتعلم من المواقف الحقيقية، ويتحسن باستمرار. تجمع الكاميرات وأجهزة الليدار والرادار بيانات الفيديو، وتعالج الشبكات العصبية هذه البيانات في الوقت الفعلي وتتخذ قرارات بشأن الانعطاف والتسارع والكبح. المفتاح لهذا النهج هو عدم حصر المركبة في بيئة خاضعة للرقابة للتدريب، بل نشرها على شوارع حقيقية مع أشخاص حقيقيين. يبدو خطيرًا، لكن Wayve تؤكد أن المركبة تتعلم بملايين المرات بشكل أسرع بهذه الطريقة مما تتعلمه في المحاكاة المثالية. كل رحلة هي درس. كل لقاء مع سيناريو جديد يحسن النموذج.

لماذا يعجل هذا بتوسع سيارات الأجرة الروبوتية

المشكلة الرئيسية للنهج التقليدي هي التكيف مع المدن الجديدة. كل مدينة فريدة من نوعها: طرق مختلفة، علامات، مناخ، سلوك السائقين. مع التطوير اليدوي، تنفق الشركات سنوات في تكييف السيارة مع لندن، ثم سنوات إضافية مع سان فرانسيسكو. مع نهج الذكاء الاصطناعي، تتكيف المركبة بنفسها. نشرها في لندن لمدة شهر—ستتعلم جميع خصائص طرق لندن وسلوك المشاة والمناخ. ثم سان فرانسيسكو—وتتكرر الدورة، لكن أسرع بكثير، لأن معرفة كيفية التعلم مدمجة بالفعل في النموذج. هذا يعطي Wayve ميزة هائلة:

• الذكاء الاصطناعي المدمج يتعلم من كل رحلة—لا توجد حاجة لمجموعات بيانات ضخمة مع تعليقات يدوية
• تُرسل التحديثات عبر الهواء إلى جميع المركبات في نفس الوقت
• لا يتطلب التوسع إعادة برمجة لكل مدينة
• تصبح سيارات الأجرة الروبوتية قابلة للاستمرارية الاقتصادية في وقت أبكر

نشرت Wayve بالفعل سيارات أجرة مستقلة في لندن وتتوسع إلى أسواق جديدة. يستخدم منافسون مثل Tesla و Cruise نهجًا مشابهًا للذكاء الاصطناعي، لكن Wayve تراهن بوضوح أكثر على هذا، وتتخلى عن المحاكاة ومجموعات البيانات الموسومة اليدوية الكبيرة.

ما يعني هذا

إذا عمل الذكاء الاصطناعي المدمج على نطاق واسع، فإن المركبات المستقلة تنتقل من التجربة العلمية إلى الصناعة. هذا يعني أن سيارات الأجرة الروبوتية ستكون متاحة في عدد أكبر من المدن في وقت أبكر مما توقعه المحللون. ستنخفض الأسعار لأن الشركات لن تحتاج إلى إنفاق ملايين التكيف مع كل منطقة.