Branża autonomicznych pojazdów (AV) przechodzi dynamiczny rozwój technologiczny, a wraz z nim rośnie potrzeba standaryzacji wytycznych, które zapewnią bezpieczeństwo zarówno samych pojazdów, jak i ich interakcje z pojazdami kierowanymi przez ludzi. W miarę jak technologie zyskują na złożoności i popularności, regulacje i innowacje muszą iść w parze, aby zagwarantować bezpieczne wdrożenie tej technologii na drogach.
Wydarzenia w branży AV podczas NVIDIA AI Summit
Podczas tegorocznego NVIDIA AI Summit w Waszyngtonie, eksperci branżowi dyskutowali na temat aktualnych wyzwań i perspektyw związanych z bezpieczeństwem autonomicznych pojazdów, zarówno z punktu widzenia regulacyjnego, jak i technologicznego. W rozmowie udział wzięli: Danny Shapiro, wiceprezes ds. motoryzacji w NVIDIA, Mark Rosekind, były administrator National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), oraz Marco Pavone, dyrektor ds. badań nad autonomicznymi pojazdami w NVIDIA.
Shapiro, otwierając dyskusję, zwrócił uwagę na poważny problem, jakim są wypadki drogowe powodowane przez błąd ludzki. Statystyki są alarmujące – ludzkie błędy są głównym źródłem wypadków, co pokazuje, jak istotne jest wprowadzenie zaawansowanych technologii, które mogą zmniejszyć te liczby.
„NVIDIA pracuje nad poprawą bezpieczeństwa na drogach od ponad dwóch dekad,” powiedział Shapiro. Firma współpracuje z przemysłem motoryzacyjnym, opracowując systemy wspomagania kierowcy (ADAS) oraz technologie w pełni autonomicznej jazdy.
Technologiczne podejście NVIDIA do autonomicznej jazdy
Podejście NVIDIA do rozwoju autonomicznych pojazdów opiera się na integracji trzech kluczowych elementów: komputerów do trenowania sztucznej inteligencji, symulacji w celu testowania i walidacji oraz komputerów w pojazdach, które w czasie rzeczywistym przetwarzają dane z czujników, podejmując decyzje dotyczące bezpiecznej jazdy. Takie podejście umożliwia ciągły cykl rozwoju oprogramowania, co pozwala na nieustanną poprawę wydajności i bezpieczeństwa autonomicznych pojazdów.
Mark Rosekind podkreślił, że w Stanach Zjednoczonych istnieje patchwork regulacji dotyczących autonomicznych pojazdów. Agencje federalne koncentrują się na aspektach technicznych pojazdów, podczas gdy każdy stan indywidualnie reguluje kwestie związane z operatorem, takie jak edukacja kierowców, ubezpieczenia oraz licencje.
Z kolei Marco Pavone omówił nowoczesne narzędzia, które pozwalają badaczom na zupełnie nowe podejście do rozwoju autonomicznych pojazdów. Postęp w dziedzinach takich jak sztuczna inteligencja generatywna oraz neural rendering otwiera nowe możliwości w zakresie symulacji, które mogą znacząco poprawić bezpieczeństwo pojazdów.
Symulacje jako klucz do testowania autonomicznych pojazdów
Rozwój technologii symulacyjnych odgrywa kluczową rolę w testowaniu autonomicznych pojazdów. Symulacje pozwalają na tworzenie złożonych scenariuszy, które mogą „testować” pojazdy w trudnych, potencjalnie niebezpiecznych sytuacjach, zapewniając ich odpowiednią reakcję na różnorodne zagrożenia. NVIDIA wykorzystuje modele bazowe, takie jak modele języka wizji, które wspierają twórców oprogramowania autonomicznego w budowaniu bardziej zaawansowanych i odpornych systemów.
Podczas panelu dyskusyjnego poruszono także ważną kwestię ogłoszoną podczas NVIDIA AI Summit przez organizację non-profit MITRE, która zapowiedziała partnerstwo z Mcity przy Uniwersytecie Michigan. Celem tej współpracy jest rozwój platformy walidacyjnej dla autonomicznych pojazdów, zarówno w wirtualnym, jak i fizycznym środowisku testowym.
Platforma ta będzie wykorzystywać narzędzia symulacyjne Mcity oraz cyfrowy bliźniak rzeczywistego obiektu testowego Mcity. Dzięki współpracy z MITRE, twórcy autonomicznych pojazdów będą mogli przeprowadzać szczegółowe testy w wirtualnym środowisku przed wdrożeniem pojazdów na prawdziwe drogi. Platforma ta korzysta z aplikacji programistycznych NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX, co umożliwia dokładne symulacje fizycznych sensorów.
Rola symulacji w zapewnianiu bezpieczeństwa
Symulacja to kluczowy element w procesie testowania pojazdów autonomicznych. Jak podkreślał Pavone, symulacje pozwalają na testowanie pojazdów w różnorodnych, często niebezpiecznych warunkach, co jest trudne do zrealizowania w rzeczywistym świecie na taką skalę. Symulacje pozwalają także na powtarzalne testy, co znacznie zwiększa możliwość sprawdzenia, jak pojazd zachowa się w różnych scenariuszach.
Shapiro podsumował dyskusję, mówiąc: „To piękno symulacji – jest powtarzalna, kontrolowalna. Możemy kontrolować warunki pogodowe, zmieniać porę dnia, a także wprowadzać różnorodne zagrożenia. Po stworzeniu symulacji możemy ją uruchamiać wielokrotnie, a w miarę rozwoju oprogramowania możemy upewnić się, że problem został rozwiązany i dostosować go w razie potrzeby.”
Wspólny cel: redukcja wypadków drogowych
Dyskusja zakończyła się przypomnieniem, że wspólnym celem zarówno firm technologicznych, jak i regulatorów jest zmniejszenie liczby wypadków i obrażeń na drogach. Autonomiczne pojazdy, dzięki zaawansowanym systemom sztucznej inteligencji i symulacjom, mogą odegrać kluczową rolę w realizacji tego celu.
Autonomiczne technologie nie są już przyszłością, ale stają się rzeczywistością, a partnerstwa takie jak to między MITRE a Mcity przyczyniają się do wypracowania standardów i narzędzi, które pozwolą na ich bezpieczne wdrożenie.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o zaangażowaniu firmy NVIDIA w poprawę bezpieczeństwa na drogach, zapraszamy do zapoznania się z raportem na temat bezpieczeństwa autonomicznych pojazdów.
