Cerințele de bază pentru funcțiile sofisticate avansate de asistență a șoferului și conducere automată sunt o înțelegere în detaliu și o evaluare precisă a întregii situații din trafic. Pentru a permite vehiculelor automate să preia controlul de la șoferi, autovehiculele trebuie să dezvolte o înțelegere a acțiunilor gata să se producă ale tuturor participanților la trafic, astfel încât mașina să poată lua întotdeauna decizia corectă în orice situație se află.

Această sarcină este realizată cel mai bine prin algoritmi de instruire, utilizând metode de învățare avansată automată. La salonul auto din Shanghai, China, Continental a prezentat o platformă de modelare vizuală asistată de inteligența artificială (AI), rețelele neuronale și metodele de învățare avansată automată pentru a îmbunătăți tehnologiile tot mai dezvoltate ale senzorilor.

Cea de-a cincea generație a camerei multifuncționale dezvoltate de Continental, care va începe producția în serie în 2020, va utiliza rețele neuronale alături de procesele tradiționale de modelare vizuală asistată. În funcție de hardware-ul disponibil, acestea pot fi scalate și rafinate, iar algoritmii inteligenți îmbunătățesc înțelegerea scenei din trafic, ce implică, precum și clasificarea intențiilor și gesturilor pietonilor.

„Inteligența artificială joacă un rol important în preluarea sarcinilor umane. Cu software-ul AI, vehiculul poate interpreta situații de trafic, chiar complexe și imprevizibile – nu mai este vorba despre ceea ce se află în fața mea, ci despre ceea ce ar putea fi în fața mea. Vedem inteligența artificială ca o tehnologie cheie pentru conducerea automată. Această tehnologie face parte din viitorul automobilelor“, spune Karl Haupt, șeful departamentului Advanced Driver Assistance System la Continental.

La fel cum șoferii percep mediul înconjurător prin simțurile lor, procesează aceste informații folosind inteligența lor, iau decizii și le pun în aplicare cu mâinile și picioarele pentru a controla mașina, și un vehicul automat trebuie să poată face toate aceste lucruri. Se poate ajunge aici dacă vehiculele ajung să acționeze cel puțin la fel ca și simțurile oamenilor. Echipe de ingineri ai Continental din România lucrează în echipe internaționale la dezvoltarea acestor tehnologii.

La fel ca și oamenii, sistemele de inteligență artificială trebuie să învețe noi competențe: oamenii într-o școală de șoferi, sistemele de inteligenţă artificială utilizând “învățarea supravegheată”. Pentru a face acest lucru, software-ul analizează cantități uriașe de date care cuprind situații în care s-a acționat cu succes și fără succes și, ulterior, aplică în vehicul această experiență. Această abilitate esențială a algoritmilor de învățare se dezvoltă continuu.

Pentru sistemele avansate de asistență a șoferului, datele potrivite pentru acest tip de învățare sunt disponibile, de exemplu, sub forma semnalelor radar și a camerelor înregistrate de la situații reale de conducere. Această bază de date imensă este o componentă cheie a dezvoltării viitoare a inteligenței artificiale la Continental.

De exemplu, compania se bazează pe AI în departamentele sale de dezvoltare a produselor pentru a efectua sarcini extrem de complexe, cum ar fi detectarea pietonilor, pentru a afla parametrizarea concretă a acestui design din cantități uriașe de date.

Acest lucru necesită crearea unui sistem care combină și include toate datele, adică milioane de pixeli într-o imagine a camerei utilizate pentru detectarea pietonilor. Al doilea pas presupune ca acest sistem să caute fiecare combinație a parametrilor care rezolvă problema.

Compania germană va începe producția la scară largă a acestui sistem cu cea de-a cincea generație de camere de luat vederi, cu generația anterioară de camere care utilizează deja abordări deep learning. Metodele bazate pe învățarea automată avansată contribuie la stăpânirea acestei complexități la diferite niveluri – de la monitorizarea vehiculului până la planificarea strategiei de conducere și până la controlul real al vehiculului. Metodele de deep learning sunt, de asemenea, scalabile, ceea ce înseamnă mai multe date, mai multă putere de calcul și, prin urmare, performanță mai mare.