O konceptu autonomne vožnje donedavno se govorilo samo u domenu naučne fantastike. Danas, ova mogućnost postaje opipljiva stvarnost zahvaljujući prevashodno napretku u oblasti veštačke inteligencije (AI). Moderna AI rešenja služe kao okosnica samovozećih vozila i omogućavaju im da sagledaju i analiziraju okruženje, donose pravovremene odluke i upravljaju složenim saobraćajnim scenarijima.
Kakva je tačno uloga veštačke inteligencije u autonomnoj vožnji? Od poboljšanja ukupne bezbednosti do novih dimenzija mobilnosti, veštačka inteligencija transformiše način na koji vozila rade i kako ljudi komuniciraju u saobraćaju. Autonomna vozila oslanjaju se na AI za tumačenje podataka sa senzora, kamera, radara i lidara, omogućavajući vozilima da „vide i razumeju” svoje okruženje. AI obrađuje ogromnu količinu podataka u realnom vremenu, omogućavajući vozilu da donosi odluke – ubrzava, koči, upravlja i reaguje na dinamičke uslove bez ljudske intervencije.
Šta sve AI radi u automobilu
Funkcije u kojima je veštačka inteligencija od ključnog značaja su sledeće:
1. Percepcija i integracija senzora
Autonomna vozila opremljena su paketom senzora koji beleže ogromne količine „sirovih” podataka. AI algoritmi sprovode integraciju podataka sa senzora, kombinujući informacije sa kamera, lidara, radara i ultrazvučnih senzora kako bi stvorili sveobuhvatan pogled na okolinu vozila u radijusu od 360 stepeni. Ovaj proces omogućava vozilu da precizno identifikuje objekte, pešake, druga vozila, saobraćajne znakove i oznake traka na asfaltu.
Na primer, 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 da bi postigao mapiranje životne sredine u visokoj rezoluciji.
2. Planiranje rute i donošenje odluka
Algoritmi za planiranje putanje vođeni veštačkom inteligencijom pomažu autonomnim vozilima da odrede optimalnu rutu do odredišta uzimajući u obzir uslove u saobraćaju, postojeće opasnosti na putu i druge bezbednosne faktore. Učenje sa pojačanjem (Augmented Learning), podskup veštačke inteligencije, ovde igra ključnu ulogu, omogućavajući vozilima da uče iz prethodnih iskustava kako bi doneli bolje odluke kada se nađu u sličnoj situaciji. To je ključna prednost u odnosu na mobilne aplikacije koje danas koristimo u automobilima.
Ovi algoritmi trenirani su i da obrađuju rubne slučajeve - retke ili neočekivane scenarije koje je teško predvideti. Kompanije kao što su NVIDIA i Baidu razvijaju AI sisteme koji koriste ogromne skupove podataka i simulaciona okruženja da obuče autonomna vozila za rukovanje takvim anomalijama.
3. Sistemi upravljanja i planiranje kretanja
Jednom kada sistem veštačke inteligencije odredi najbolju putanju, algoritmi upravljanja stupaju na scenu kako bi izvršili glatke i bezbedne manevre. Ovi sistemi obezbeđuju preciznu kontrolu nad ubrzanjem, kočenjem i upravljanjem, omogućujući tečno i predvidljivo kretanje. AI poboljšava ove sisteme kontrole kontinuiranim prilagođavanjem promenljivim uslovima na putu (kiša, zimski uslovi i slično) i optimizacijom performansi vozila.
4. Mašinsko učenje i neuronske mreže
Duboko učenje (Deep Learning), podskup mašinskog učenja, je od suštinskog 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 primenjuju modele dubokog učenja kako bi poboljšali detekciju objekata, semantičku segmentaciju i predviđanje ponašanja. Ovi modeli su obučeni na milionima kilometara stvarnih i simuliranih podataka o vožnji.
Najvažniji izazovi u autonomnoj vožnji vođenoj AI
Uprkos značajnom napretku u tehnologiji i brzini obrade informacija, još uvek postoje znatni izazovi koje AI mora da prevaziđe da bi potpuno autonomna vožnja postala stvarnost. To su:
1. Rubni slučajevi i nepredvidivi scenariji
Sistemi veštačke inteligencije moraju biti u stanju da se nose sa nepredvidivim situacijama, kao što su iznenadno stupanje pešaka na kolovoz, nepredvidivo ponašanje ljudi za volanom, udarne rupe ili neuobičajeni vremenski uslovi, poput iznenadnih letnjih oluja. Obuka veštačke inteligencije da na odgovarajući način reaguje na svaki zamislivi scenario veoma je kompleksan zadatak, jer zahteva opsežan skup podataka koji obuhvata retke događaje.
2. Regulatorni i etički problemi
Primena autonomnih vozila vođenih veštačkom inteligencijom postavlja i neka složena etička i regulatorna pitanja. Na primer, kako bi autonomno vozilo trebalo da određuje prioritete bezbednosti u neizbežnoj saobraćajnoj nesreći? Da li treba da zaštiti svoje putnike po svaku cenu ili da smanji ukupnu štetu? Vlade i regulatorna tela se bore sa uspostavljanjem okvira za rešavanje ovih dilema.
3. Privatnost i bezbednost podataka
Autonomna vozila generišu i obrađuju ogromne količine podataka, što izaziva zabrinutost za privatnost podataka i sveukupnu sajber bezbednost. Zaštita osetljivih informacija, kao što su podaci o lokaciji i lični podaci, je kritičan izazov za programere veštačke inteligencije.
4. Javno poverenje i usvajanje
Izgradnja poverenja javnosti u autonomna vozila je od suštinskog značaja za njihovu široku primenu. Ozbiljne nesreće koje uključuju samovozeće automobile, poput skorašnje nesreće u Sijetlu, izazvale su zabrinutost u vezi sa pouzdanošću ovih sistema. Da bi stekle poverenje, kompanije moraju da pokažu da veštačka inteligencija može da se nosi sa svim izazovima boravka na drumu tako da dostigne ili čak prevaziđe bezbednost koju obezbeđuje ljudsko biće za volanom.
Prednosti AI u autonomnoj vožnji
Uprkos izazovima, AI nudi brojne prednosti koje obećavaju da će se evolucija prevoza nastaviti u ovom pravcu.
1. Poboljšana bezbednost
AI ima potencijal da znatno smanji učestalost saobraćajnih nezgoda, od kojih je većina uzrokovana ljudskim greškama. Autonomna vozila opremljena naprednom veštačkom inteligencijom mogu da reaguju brže od ljudskih vozača, da izbegnu sudare i održavaju bezbednu udaljenost, čineći puteve bezbednijim za sve učesnike u saobraćaju.
2. Povećana efikasnost i smanjena zagušenja u saobraćaju
Autonomna vozila sa veštačkom inteligencijom mogu da optimizuju protok saobraćaja kroz međusobnu komunikaciju i razmenu podataka sa sistemima za praćenje saobraćaja. Ova koordinacija može veoma efikasno da smanji gužve u saobraćaju, skrati vreme putovanja i smanji potrošnju goriva.
3. Poboljšana dostupnost i mobilnost
Autonomna vožnja može da obezbedi veću mobilnost za osobe koje ne mogu da voze, kao što su starije osobe ili osobe sa invaliditetom. Vozila sa veštačkom inteligencijom mogu da ponude usluge prevoza na zahtev, poboljšavajući pristupačnost i udobnost za sve korisnike.
4. Uticaj na životnu sredinu
AI može da optimizuje performanse vozila tako da smanje potrošnju goriva i emisiju štetnih gasova. Pored toga, afirmacija hibridnih i električnih autonomnih vozila može da doprinese smanjenju emisije gasova staklene bašte, podržavajući globalne napore u borbi protiv klimatskih promena.
Kompanije koje prednjače u AI tehnologijama
Nekoliko kompanija nalazi se na čelu razvoja AI tehnologija za autonomnu vožnju. Neki od ključnih igrača na ovom polju su:
- Tesla. Teslini sistemi autopilota i potpunog samoupravljanja (FSD) se u velikoj meri oslanjaju na veštačku inteligenciju, posebno na kompjuterski vid i neuronske mreže. Tesla prikuplja podatke iz svoje ogromne flote vozila kako bi neprekidno poboljšavao svoje AI modele, omogućavajući tokom vremena sve naprednije autonomne mogućnosti.
- Waymo. Podružnica kompanije Alphabet bila je pionir u autonomnoj vožnji. Waymo za svoj sistem veštačke inteligencije koristi kombinaciju dubokog učenja, učenja sa pojačanjem i simulacione obuke za navigaciju u složenim urbanim sredinama. Njegova taksi služba sa autonomnim vozilima koja operiše u Finiksu (Arizona, SAD) služi kao dobra prezentacija potencijala ove tehnologije.
- NVIDIA. Kompanija koja je dobrim delom svoje istorije 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 rešenja, uključujući percepciju, mapiranje i kontrolu, što ga čini ključnim igračem u industriji.
- Cruise LLC. Uz podršku General Motorsa, Cruise se fokusira na razvoj autonomnih vozila za uslugu deljenja vožnje. Njegovi sistemi veštačke inteligencije dizajnirani su za rad u urbanim sredinama, a kompanija je sprovela opsežna testiranja u velikim gradovima, poput San Franciska.
- Baidu. Kineski Baidu je lider u AI za autonomnu vožnju kroz svoju Apollo platformu. Baiduov pristup otvorenog koda omogućava programerima širom sveta da doprinesu i imaju koristi od njegovih napretka AI.
Budućnost AI u autonomnoj vožnji
Kako AI nastavlja da se razvija i prožima sve više različitih delatnosti, 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, omogućiće autonomnim vozilima da brže obrađuju podatke i donose tačnije odluke.
2. 5G i V2X komunikacija
Uvođenje širokopojasnih 5G mreža će poboljšati komunikaciju vozila-sve (Vehicle-To-Everything, V2X), omogućavajući autonomnim vozilima da komuniciraju jedni sa drugima, saobraćajnom infrastrukturom i pešacima u realnom vremenu.
3. Upravljanje flotom na bazi veštačke inteligencije
AI će igrati ključnu ulogu u upravljanju flotom autonomnih vozila za deljenje vožnje i kompanijsku logistiku. AI algoritmi mogu da optimizuju operacije voznog parka, smanje vreme zastoja i poboljšaju korisničku uslugu.
4. Kontinuirano učenje i ažuriranje
Autonomna vozila će imati koristi od kontinuiranog učenja, gde se AI modeli ažuriraju u realnom vremenu na osnovu novih podataka. Bežična (OTA) ažuriranja će omogućiti vozilima da dobiju najnovija poboljšanja softvera bez potrebe za fizičkim održavanjem.
* * *
U celini gledano, AI se izdvaja kao nova pokretačka u automobilskoj industriji. Od poboljšanja percepcije i donošenja odluka do unapređenja bezbednosti i efikasnosti, AI iz korena menja način na koji vozila funkcionišu tokom svakodnevne eksploatacije. Ako se postojeći izazovi uspešno prevaziđu, prednosti autonomnih vozila vođenih veštačkom inteligencijom – veća bezbednost, povećana mobilnost i smanjen uticaj na životnu sredinu – biće isuviše važne da bi bile ignorisane.
