Mi a három fő oka annak, hogy az önvezető autók előtt még hosszú az út?
A nemrégiben két ember halálát okozó Tesla baleset újraélesztette az „önvezető” technológiák képességeiről és biztonságosságáról szóló vitákat.
A Tesla autók „autopilot” rendszerrel rendelkeznek, amely figyeli a forgalmat, és az útjelzéseket, emellett a cég nemrég állt elő egy fejlettebb „teljes önvezetés” rendszerrel, amely automatikus navigációt, a közlekedési jelzések felismerését és még sok mást ígér.
A vizsgálatok szerint senki nem ült a Tesla vezető ülésében a baleset pillanatában. A cég vezetője, Elon Musk pedig azt állítja, hogy nem használtak önvezető funkciókat az ütközéskor. Ennek ellenére újra felmerült a kérdés, hogy mennyire biztonságosak ezek a technológiák.
A szakértők az autonóm jármű technológia öt szintjét különböztetik meg, a 0. szinttől (hagyományos jármű automatizáció nélkül) az 5. szintig (olyan jármű, amely önállóan el tud végezni mindent, amit egy emberi vezető).
A jelenleg a piacon elérhető automata vezetési megoldások esetében szükség van az emberi beavatkozásra. Azaz az ilyen járművek az automatizáció 1. (vezető segítése, pl. az autó sávban tartása, vagy sebesség fenntartása), vagy 2. szintjén (részleges automatizáció, pl. kormányzás, vagy sebesség kontrollja) állnak. Ez azt jelenti, hogy a vezető folyamatos figyelmére van szükség, hogy bármikor átvehesse az irányítást.
Forrás: The Conversation
A 3. szintű autonóm járművek már önállóan meg tudnak hozni néhány döntést, de a vezetőnek továbbra is ébernek kell maradnia, és átvennie az irányítást, ha a rendszer nem képes rá. Az utóbbi években előfordultak balesetek 2. és 3. szintű járműveknél is. Ezeket nagyrészt emberi hibának illetve annak tulajdonították, hogy ezeket az automata funkciókat összetévesztették a teljes önvezetéssel. Az autógyártókat és a szabályozókat sokszor kritizálták azért, hogy nem teszik elég ellenállóvá ezeket a rendszereket, a figyelmetlen vezetők általi helytelen használattal szemben.
Az automatizáció magasabb szintjén az embernek nem feltétlenül kell részt vennie a vezetési feladatokban. A vezető hatékonyan helyettesíthető a mesterséges intelligencia önvezető szoftverével. Ezen a szinten a jármű meghatározott helyen és időben képes átvenni a vezetési feladatot. A legjobb példa erre a Google Waymo robotaxi projektje. Más cégek is értek el jelentős eredményeket a területen, de azok a járművek nem érhetők el a nagyközönség számára.
Az 5. szintű rendszerek a valóban autonóm járművet jelentik, amelyek bárhol, bármikor tudnak önállóan közlekedni. A 4.-ről az 5. szintre fejlesztés nagyságrendileg nehezebb, mint a korábbi szinteken való előrelépés, és még évekbe telhet az elérése. Bár a szükséges technológiák gyorsan fejlődnek, de egyelőre nagy kihívás egy olyan jármű megalkotása, mely biztonságosan és szabályosan képes közlekedni emberi beavatkozás nélkül. A három fő akadály a technológia, a szabályozás és az elfogadottság.
Az önvezető szoftver a jól automatizált járművek kulcsfontosságú megkülönböztető jellemzője. A szoftver gépi tanulási algoritmusokon és mély tanulási ideghálózatokon alapul, amelyek virtuális neuronok millióit tartalmazzák, amelyek utánozzák az emberi agyat.
Az ideghálók nem tartalmaznak kifejezett „ha X történik, akkor csinálj Y” programozást. Inkább arra vannak kiképezve, hogy felismerjék és osztályozzák az objektumokat, a videók és képek millióinak példáival, valós vezetési körülmények alapján.
Minél változatosabb és reprezentatívabb az adat, annál jobban felismerik és reagálnak a különböző helyzetekre. Az ideghálók kiképzése olyasmi, mint amikor megfogjuk a gyermek kezét, az úton való átkeléskor, és megtanítjuk őket tanulni folyamatos tapasztalatok, ismétlések és türelem révén.
Bár ezek az algoritmusok nagyon pontosan képesek felismerni és osztályozni az objektumokat, mégsem tudják utánozni a vezetés bonyolult összetettségét. Az autonóm járműveknek nemcsak észlelniük és felismerniük kell az embereket és más tárgyakat, hanem kölcsönhatásba kell lépniük velük, meg kell érteniük és reagálniuk kell rájuk. Azt is tudniuk kell, mit tegyenek ismeretlen körülmények között. Megfelelően nagy számú lehetséges vezetési forgatókönyv bemutatása nélkül a mély tanulás eredménytelen lesz.
Forrás: The Conversation
A szabályalkotók világszerte azon küzdenek, hogy lépést tartsanak a technológia fejlődésével. Jelenleg az iparág nagyrészt önszabályozó annak meghatározásában, hogy a technológia elég biztonságos-e a közutakon való közlekedéshez. A szabályalkotóknak nagyrészt még nem sikerült ennek megállapítására megfelelő szabályokat hozni.
Bár az önvezető szoftverek teljesítményét valós körülmények között kell tesztelni, ez csak átfogó biztonsági tesztelés és értékelés után történhet meg . A szabályozóknak ki kell dolgozniuk egy sor szabvány tesztet, és arra kell kötelezniük a vállalatokat, hogy algoritmusaikat összehasonlítsák a sztenderd adatsorokkal, mielőtt járműveiket kiengedik az utakra.
Az engedélyezés fokozatos megközelítésére van szükség, amelyben az önvezető rendszert először szimulációkban, majd ellenőrzött valós környezetekben lehet értékelni. Amint a járművek átmennek egy meghatározott teszten, a szabályozók engedélyezhetik őket a közutakon.
A nyilvánosságot be kell vonni az önvezető járművek bevezetésével és engedélyezésével kapcsolatos döntésekbe. A bizalom elvesztését kockáztatják, ha az önvezető technológiákat nem szabályozzák a közbiztonság érdekében. A bizalom hiánya nemcsak azokat érinti, akik használni akarják a technológiát, hanem azokat is, akik megosztják velük az utat.
A szabályalkotóknak és az iparágnak erős, stabil biztonsági kultúrát kell létrehozniuk, amely irányt mutat az önvezető technológiák újításai számára. Enélkül az autonóm járművek nem jelennek meg egyhamar az utakon.
Forrás: The Conversation
China Daily
Electrek