Davor Andrić, globalni Tech Leader za autonomna vozila u AWS-u o tome gdje smo stigli s autonomijom

O autonomnim vozilima slušamo već neko vrijeme, doduše – sporadično, kako se iz Silicijske doline ili Sv. Nedjelje prolomi neka nova vijest ili izjava relevantnih aktera. Za one koji ne prate, najnoviji napisi u medijima su redom “vraćanje u stvarnost”, nakon niza obećanja svima je postalo potpuno jasno da potpuno autonomna vozila nisu tako blizu kako se čini.

Međutim, autonomija vozila itekako je stvaran pothvat u punom jeku – kako giganata poput Googlea, Tesle i General Motorsa tako i manjih igrača kao što su Comma.ai ili Nauto. Pothvat je to u kojem ulogu ne igraju “samo hardver i softver”, već cijeli operativni, sigurnosni i podatkovni sustav uz pomoć kojih spomenuto može raditi.

Ta utrka ima puno više prepona nego je to vidljivo i jasno široj javnosti, a mi ususret AI2Future konferenciji imamo izvrsnu priliku popričati s osobom koja nam o tome može reći više. Davor Andrić, Global Technology Leader for Autonomous Vehicles iz Amazon Web Services, zatvara ovogodišnje AI2Future izdanje kao keynote predavač u petak 14. listopada. U svom predavanju Andrić će se baviti pitanjem skaliranja razvoja AI sustava za autonomna vozila, a ako itko ima iskustva o tome pričati to je ovaj veteran u području koji je svojedobno osnovao i kao CTO vodio razvoj Robotic Drivea, AV cloud platforme pri DXC Technologyju.

Gdje sve zapinje autonomno vozilo danas?

Krenuli smo od početka, najvećih tehnoloških izazova u razvoju sustava autonomne vožnje. Andrić navodi kako postoje dva načina ulaska u područje, a svaki ima svoje specifične izazove.

Prvi, autonomni sustav pomoći u vožnji (Autonomous Driving Assistance System – ADAS) fokusiran je na blisku budućnost i ima primjenu u novim modelima koji nude neke od funkcionalnosti autonomne vožnje.

Na toj razini autonomije, gdje je čovjek još uvijek dužan preuzeti kontrolu kad je potrebno, odgovornost se tijekom automatizirane vožnje prenosi na proizvođača vozila (OEM). U tom segmentu prednjači Mercedes Benz koji ima novu S-klasu na 3. razini autonomije (op.e. nešto više o tome kako izgleda razvoj za njih možete saznati i od Visage Technologiesa). Značajni izazovi ADAS-a su kako implementirati funkcije sigurne vožnje te kako ih skalirati i podržavati nakon početka proizvodnje (SOP), budući da je sigurnost ključna za široku primjenu i prihvat u društvu.

Drugi dio priče su autonomna vozila (AV) za potpunu autonomiju, na kojima rade tvrtke poput Wayma, Arga i drugih. Andrić objašnjava kako su oni usmjereni na srednjoročne i dugoročne izazove za rješavanje budućnosti mobilnosti, za kretanje ljudi i robe.

Nakon ratova usredotočenih na uspostavljanje AV tehnologije, realnost pogađa ove tvrtke jer moraju pružiti potpunu autonomiju i skalirati svoj poslovni model – a čovjek više ne mora upravljati upravljačem. Ograničena računalna snaga značajan je izazov za treniranje, izgradnju i validaciju velikog skupa AI modela odgovornih za percepciju, identifikaciju scenarija i konteksta te planiranje putanje za takva vozila.

Na primjer, da bi se istreniralo 5-6 AI modela dubinskog učenja koji se koriste za sustav percepcije autonomnog vozila potreban je radni kapacitet više od 2000 GPU-a (op.e. grafičkih kartica) na više od 240 sati. Za testiranje izdržljivosti sustava percepcije pak potrebno je stotinu treninga i validacija.

Nećemo još skoro zaboraviti na volan, i to je u redu

Kako je spomenuo Andrić, ADAS već možemo naći u novijim modelima pojedinih proizvođača osobnih automobila, no potpunu autonomiju (Tier5) nećemo još skoro dočekati. Mnogi se pitaju je li moguće uopće doći do autonomije pete razine, a da pritom ne dođemo do AI prekretnice koja će nam to omogućiti.

Isporuka široke i sigurne autonomije potrajat će sigurno 3-5 godina, možda čak i dulje, s obzirom na mogućnosti računalstva, temeljnih teorija strojnog učenja (ML) za složene duboke neuronske mreže i raznolikosti scenarija vožnje. Ako se prekretnica odnosi na opću umjetnu inteligenciju (GAI) u tako specifičnom problemu, za to nikakvi pokazatelji i podaci nisu mogući ni danas ni u bliskoj budućnosti. Ali možda ćemo vidjeti primjenu specijaliziranih AI agenata za neka područja u AV-u, poput percepcije ili planiranja.

Tržište će se zasad zadovoljiti naprednim sustavima, što je u redu. ADAS je već poprilično evoluirao po broju funkcionalnosti koje nudi vozaču. No, da bi došli od ADAS-a do autonomnosti, Andrić objašnjava kako se proizvođači originalne opreme moraju uhvatiti u koštac sa skaliranjem AI sustava tako da ostanu sigurni i prihvatljivi.

To bi moglo biti teško u narednim godinama. Proizvođači osobnih automobila kreću se polako, ali su na pravom putu – u tome će im pomoći konsolidacija AV tržišta i predulaganja u vodeće AV tvrtke.

Što s petabajtima podataka o kojima ovisi autonomnost?

Kad je u pitanju skaliranje AI sustava, ključnu ulogu igra cloud, koji se s vremenom ispostavio kao jedini održiv (čitaj isplativ) način za skaliranje i upravljanje AV-om.

Izgradnja, provjera valjanosti i upravljanje AV-om kao AV platformom od ključne je važnosti. Cloud nudi fleksibilnost, skalabilnost, prisutnost na više lokacija, cjenovne performanse i usluge za implementaciju i upravljanje AV radnim opterećenjima u backendu. Fokusiranje na bilo koji oblak nije prijetnja uobičajenim OEM-ovima ili Tier-1 poslovanjima, zapravo je korisno da oni surađuju.

Andrić je na jednom drugom predavanju ove godine (tech.AD Europe) istaknuo kako je teško postići agilnost i fleksibilnost u razvoju kad je u pitanju obrada podataka “teška” nekoliko stotina petabajta. Zamolila sam ga da nas uvede u prirodu tih podataka te načina njihova prikupljanja i obrade kako bi dobili bolji dojam – zašto je cloud za AV-ove tako ključan.

Svi AV podaci su vremenski, nestrukturirani i dolaze od senzora na vozilu. Količina neobrađenih podataka senzora, s 4-6 GB u jednoj sekundi i 10-20 TB po kratkoj sesiji vožnje, najveća je zapažena u poslovnom poslovanju. Nekoliko stotina vozila na testu izdržljivosti generiraju 10-20 PB neobrađenih podataka tjedno; naši korisnici trebaju pohraniti 200-300 PB i obraditi ih u downstream aplikacijama.

Količina podataka raste kroz obradu senzora, transformacije, ekstrakciju metapodataka i ponovnu obradu valjanosti i verifikacije, pokrivajući sigurnosno testiranje temeljeno na scenariju.

Metapodaci pak opisuju vrijedne podatke i daju smisao neobrađenim podacima o objektima, scenama i scenarijima koji se zatim koriste za budući razvoj i provjeru valjanosti.

U konačnici, cloud omogućuje upravljanje, izdvajanje, pretraživanje i posluživanje podataka potrebnih za razvoj i provjeru valjanosti voznih funkcija, a upravo to i mi omogućujemo našim klijentima i partnerima, objašnjava Andrić na primjeru AWS-a.

I da zaključimo s ključnim pitanjem.

Kad će to sve obični čovjek dočekati?

Već niz godina na tržištu možemo pronaći različite napredne sustave za pomoć u vožnji (ADAS), ali scena potpuno autonomnih vozila koji zuje uokolo još se čini nestvarna. Osim tehnoloških prepreka, tu je i pristupačnost takvih rješenja za široke mase.

Nekoliko čimbenika igra ulogu u tome da troškovi razvoja padnu kako bi vozila budućnosti svima bila dostupnija. Davor pojašnjava situaciju u industriji odnosno na tržištu:

Iako se tržišna konsolidacija AV/ADAS-a ubrzala u posljednje dvije godine, AV tvrtke nisu ispunile očekivanja, no ADAS, kojeg predstavljaju OEM-ovi i Tier1 kompanije, hvataju korak s AV-om. Na razvojnoj razini, raspon ADAS funkcija za vožnju ubrzano raste, osiguravajući sve veću sigurnost i udobnost tijekom vožnje, a Waymo, Cruise i Argo potiču evoluciju autonomnih vozila primjenom u gradovima.

Troškovi istraživanja i razvoja smanjit će se kako prelazimo na softverski definirana vozila (SDV), a troškovi hardvera i softvera po komponenti smanjivat će se kako se broj AV vozila bude povećavao i njihov proizvodni proces pojednostavljivao. Jedni od ključnih čimbenika će biti vrijeme potrebno za skaliranje i izgradnja izvora rastućih prihoda nakon početka proizvodnje (SOP).

Možda nam trenutno ni robotaksiji ni samovozeći kamioni ne zvuče nevjerojatno s obzirom na ono što se obećavalo pa se nije ispunilo, ali tržište AV/ADAS sustava u primjeni vrijedit će stotine milijardi dolara u sljedećih pet do deset godina i to se neće promijeniti, zaključuje Andrić:

AV je stvarnost, proces traje dulje nego što se obećalo, ali dolazimo do toga.

Zanima li vas konkretno kako ćemo doći do te stvarnosti, sutra i prekosutra imate priliku saznati na AI2Future konferenciji!