AI i budućnost autonomne vožnje

O konceptu autonomne vožnje donedavno se govorilo samo u domenu naučne fantastike. Ta mogućnost danas postaje opipljiva stvarnost zahvaljujući prvenstveno napretku u oblasti vještačke inteligencije (AI). Moderna AI rješenja služe kao okosnica samovozećih vozila i omogućavaju im da sagledavaju i analiziraju okruženje, donose pravovremene odluke i upravljaju složenim saobraćajnim situacijama.

Kakva je tačno uloga vještačke inteligencije u autonomnoj vožnji? Od poboljšanja ukupne sigurnosti do novih dimenzija mobilnosti, vještačka inteligencija transformira način na koji vozila rade i na koji ljudi komuniciraju u saobraćaju. Autonomna vozila oslanjaju se na AI za tumačenje podataka sa senzora, kamera, radara i lidara, omogućavajući vozilima da „vide i razumiju” svoje okruženje. AI obrađuje ogromnu količinu podataka u realnom vremenu, omogućavajući vozilu da donosi odluke – ubrzava, koči, upravlja i reagira na dinamičke uslove bez ljudske intervencije.

Šta sve AI radi u automobilu

Funkcije u kojim je vještačka inteligencija od ključnog značaja su sljedeće:

1. Percepcija i integracija senzora

Autonomna vozila opremljena su paketom senzora koji bilježe ogromne količine „sirovih” podataka. AI algoritmi vrše integraciju podataka sa senzora, kombinirajući informacije pribavljene od kamera, lidara, radara i ultrazvučnih senzora kako bi kreirali sveobuhvatan pogled na okolinu vozila u radijusu od 360 stepeni. Taj proces omogućava vozilu da precizno identificira objekte, pješake, druga vozila, saobraćajne znakove i oznake traka na kolovozu.

Na primjer, Teslin sistem autopilota koristi napredne neuronske mreže za obradu vizuelnih podataka, omogućavajući automobilu da otkrije linije traka, obližnje automobile i potencijalne prepreke. Waymo, s druge strane, koristi kombinaciju AI zasnovane na lidaru i kameri kako bi ostvario mapiranje životne sredine u visokoj rezoluciji.

2. Planiranje rute i donošenje odluka

Algoritmi za planiranje putanje vođeni vještačkom inteligencijom pomažu autonomnim vozilima da odrede optimalnu rutu do odredišta uzimajući u obzir uslove u saobraćaju, postojeće opasnosti na putu i druge sigurnosne faktore. Prošireno učenje (engl. Augmented Learning) kao podskup vještačke inteligencije tu igra ključnu ulogu, omogućavajući vozilima da uče iz prethodnih iskustava kako bi donosila bolje odluke kada se nađu u sličnoj situaciji. To je ključna prednost u odnosu na mobilne aplikacije koje danas koristimo u automobilima.

Ti algoritmi su trenirani i da obrađuju rubne slučajeve – rijetke ili neočekivane situacije koje je teško predvidjeti. Kompanije kao što su NVIDIA i Baidu razvijaju AI sisteme koji koriste ogromne skupove podataka i simulacijska okruženja da obuče autonomna vozila za rukovanje takvim anomalijama.

3. Sistemi upravljanja i planiranje kretanja

Nakon što sistem vještačke inteligencije odredi najbolju putanju, na scenu stupaju algoritmi upravljanja kako bi izvršili glatke i sigurne manevre. Ti sistemi osiguravaju preciznu kontrolu nad ubrzavanjem, kočenjem i upravljanjem, omogućavajući tečno i predvidivo kretanje. AI poboljšava te sisteme kontrole kontinuiranim prilagođavanjem promjenljivim uslovima na putu (kiša, zimski uslovi i slično) i optimizacijom performansi vozila.

4. Mašinsko učenje i neuronske mreže

Duboko učenje (engl. Deep Learning) predstavlja podskup mašinskog učenja i od ključnog je značaja za obuku AI sistema u autonomnim vozilima. Neuronske mreže omogućavaju vozilu da prepozna obrasce i poboljša svoje performanse tokom vremena. Kompanije kao što su Waymo, Tesla i Cruise LLC primjenjuju modele dubokog učenja kako bi poboljšale detekciju objekata, semantičku segmentaciju i predviđanje ponašanja. Ti modeli su obučeni na milionima kilometara stvarnih i simuliranih podataka o vožnji.

Najvažniji izazovi u autonomnoj vožnji vođenoj vještačkom inteligencijom

Uprkos značajnom napretku u tehnologiji i brzini obrade informacija, još uvijek postoje veliki izazovi koje AI mora prevazići da bi potpuno autonomna vožnja postala stvarnost. To su:

1. Rubni slučajevi i nepredvidivi scenariji

Sistemi vještačke inteligencije moraju biti u stanju da se nose s nepredvidivim situacijama, kao što su iznenadno stupanje pješaka na kolovoz, nepredvidivo ponašanje ljudi za volanom, udarne rupe ili neuobičajeni vremenski uslovi, poput iznenadnih ljetnih oluja. Obuka vještačke inteligencije da na odgovarajući način reagira na svaki zamislivi scenario veoma je kompleksan zadatak, jer zahtijeva opsežan skup podataka koji obuhvata rijetke događaje.

2. Regulatorni i etički problemi

Primjena autonomnih vozila vođenih vještačkom inteligencijom postavlja i neka složena etička i regulatorna pitanja. Na primjer, kako bi autonomno vozilo trebalo utvrđivati sigurnosne prioritete u neizbježnoj saobraćajnoj nesreći? Treba li zaštititi svoje putnike po svaku cijenu ili smanjiti ukupnu štetu? Vlade i regulatorna tijela se bore s uspostavljanjem okvira za rješavanje tih dilema.

3. Privatnost i sigurnost podataka

Autonomna vozila generiraju i obrađuju ogromne količine podataka, što izaziva zabrinutost za privatnost podataka i sveukupnu kibernetičku sigurnost. Zaštita osjetljivih informacija, kao što su podaci o lokaciji i lični podaci, je ključni izazov za programere vještačke inteligencije.

4. Javno povjerenje i usvajanje

Izgradnja povjerenja javnosti u autonomna vozila je od suštinskog značaja za njihovu široku primjenu. Teške nesreće koje uključuju samovozeće automobile, poput nedavne nesreće u Seattleu, izazvale su zabrinutost u vezi s pouzdanošću tih sistema. Da bi stekle povjerenje, kompanije moraju pokazati da se vještačka inteligencija može nositi sa svim izazovima boravka na cesti tako da dostigne ili čak prevaziđe sigurnost koju pruža ljudsko biće za volanom.

Prednosti AI-ja u autonomnoj vožnji

Uprkos izazovima, AI nudi brojne prednosti koje obećavaju da će se evolucija prijevoza nastaviti u tom smjeru.

1. Poboljšana sigurnost

AI ima potencijal da znatno smanji učestalost saobraćajnih nezgoda, od kojih je većina izazvana ljudskim greškama. Autonomna vozila opremljena naprednom vještačkom inteligencijom mogu reagirati brže od ljudskih vozača, izbjegavati sudare i održavati sigurnu udaljenost, čineći puteve sigurnijim za sve učesnike u saobraćaju.

2. Povećana efikasnost i manje zagušenja u saobraćaju

Autonomna vozila s vještačkom inteligencijom mogu optimizirati protok saobraćaja kroz međusobnu komunikaciju i razmjenu podataka sa sistemima za praćenje saobraćaja. Takvom koordinacijom se mogu veoma efikasno smanjiti gužve u saobraćaju, skratiti vrijeme putovanja i smanjiti potrošnja goriva.

3. Poboljšana dostupnost i mobilnost

Autonomna vožnja može osigurati veću mobilnost za osobe koje ne mogu voziti, kao što su starije osobe ili osobe s invaliditetom. Vozila s vještačkom inteligencijom mogu ponuditi usluge prijevoza na zahtjev, poboljšavajući pristupačnost i udobnost za sve korisnike.

4. Uticaj na životnu sredinu

AI može optimizirati performanse vozila tako da smanje potrošnju goriva i emisiju štetnih plinova. Pored toga, afirmacija hibridnih i električnih autonomnih vozila može doprinijeti smanjenju emisije stakleničkih plinova, podržavajući globalne napore u borbi protiv klimatskih promjena.

Kompanije koje prednjače u AI tehnologijama

Nekoliko kompanija je na čelu razvoja AI tehnologija za autonomnu vožnju. Neki od ključnih igrača na tom polju su:

• Tesla. Teslini sistemi autopilota i potpuno samostalnog upravljanja (FSD) se u velikoj mjeri oslanjaju na vještačku inteligenciju, posebno na računarski vid i neuronske mreže. Tesla prikuplja podatke iz svoje ogromne flote vozila u svrhu neprekidnog poboljšavanja vlastitih AI modela, omogućavajući tokom vremena sve naprednije autonomne mogućnosti.
• Waymo. Podružnica kompanije Alphabet bila je pionir u autonomnoj vožnji. Waymo za svoj sistem vještačke inteligencije koristi kombinaciju dubokog učenja, proširenog učenja i simulacijske obuke za navigaciju u složenim urbanim sredinama. Njegova taksi služba s autonomnim vozilima koja djeluje u Phoenixu (Arizona, SAD) služi kao dobra prezentacija potencijala te tehnologije.
• NVIDIA. Kompanija koja je dobrim dijelom svoje historije bila poznata pretežno po grafičkim karticama za kućne računare danas razvija veoma napredne AI platforme i hardver koji pokreću mnoge autonomne sisteme u vozilima. Platforma DRIVE pruža sveobuhvatna AI rješenja, uključujući percepciju, mapiranje i kontrolu, što je čini ključnim igračem u industriji.
• Cruise LLC. Uz podršku General Motorsa, kompanija Cruise se fokusira na razvoj autonomnih vozila za uslugu dijeljenja vožnje. Njeni sistemi vještačke inteligencije dizajnirani su za rad u urbanim sredinama, a kompanija je provela opsežna testiranja u velikim gradovima, poput San Francisca.
• Baidu. Kineski Baidu je lider u AI za autonomnu vožnju kroz svoju Apollo platformu. Baiduov pristup otvorenog koda omogućava programerima širom svijeta da daju doprinos i ostvare korist od njegovog napretka na polju AI-ja.

Budućnost AI-ja u autonomnoj vožnji

Kako se AI nastavlja razvijati i prožimati sve više različitih djelatnosti, budućnost autonomne vožnje izgleda obećavajuće. Trendovi u ovoj oblasti na koje treba obratiti pažnju su:

1. Napredak AI hardvera

Razvoj moćnijeg i energetski efikasnijeg AI hardvera, kao što su prilagođeni AI čipovi i računarski uređaji, omogućit će autonomnim vozilima da brže obrađuju podatke i donose tačnije odluke.

2. 5G i V2X komunikacija

Uvođenje širokopojasnih 5G mreža će poboljšati komunikaciju vozila s okolinom (engl. Vehicle-To-Everything, V2X), omogućavajući autonomnim vozilima da u realnom vremenu komuniciraju međusobno, sa saobraćajnom infrastrukturom i s pješacima.

3. Upravljanje voznim parkom na bazi vještačke inteligencije

AI će igrati ključnu ulogu u upravljanju voznim parkom autonomnih vozila za dijeljenje vožnje i kompanijsku logistiku. AI algoritmi mogu optimizirati operacije voznog parka, smanjiti vrijeme zastoja i poboljšati korisničku uslugu.

4. Kontinuirano učenje i ažuriranje

Autonomna vozila će imati koristi od kontinuiranog učenja, gdje se AI modeli ažuriraju u realnom vremenu na osnovu novih podataka. Bežična (engl. Over-the-air, OTA) ažuriranja će omogućiti vozilima da dobiju najnovija poboljšanja softvera bez potrebe za fizičkim održavanjem.

* * *

Gledano u cjelini, AI se izdvaja kao nova pokretačka sila u automobilskoj industriji. Od poboljšanja percepcije i donošenja odluka do unapređenja sigurnosti i efikasnosti, AI iz korijena mijenja način na koji vozila funkcioniraju tokom svakodnevne eksploatacije. Ako se postojeći izazovi uspješno prevaziđu, prednosti autonomnih vozila vođenih vještačkom inteligencijom – veća sigurnost, povećana mobilnost i smanjen uticaj na životnu sredinu – bit će isuviše važne da bi se mogle zanemariti.