Malý startup HyprLabs posouvá hranice vývoje softwaru pro autonomní vozidla (AV) rychlým školením systémů pomocí nového přístupu. Společnost poslední rok a půl testovala svou technologii na upravených Tesle Model 3 v oblasti San Francisca a snažila se zjistit, jak rychle lze dnes vytvořit spolehlivý AV software.
Výzva vývoje autonomních vozidel
AV průmysl se dlouho nacházel v „údolí zklamání“, kde nebyly dodrženy ambiciózní termíny a pokrok se zastavil. Pokroky ve strojovém učení však nyní snižují náklady a práci potřebnou k výcviku samořídících systémů. Navzdory tomu zůstává dosažení skutečně bezpečné a spolehlivé automatizace velkou překážkou. Spoluzakladatel HyprLabs Tim Cantley-Clay to přiznává: „Nemohu s úplnou jistotou říci, že to bude fungovat, ale to, co jsme vybudovali, je velmi dobrý signál.“
Přístup HyprLabs: Učení v reálném čase
HyprLabs, vedené spoluzakladatelem Zoox Timem Cantley-Clayem, má jedinečný přístup. Software společnosti Hyprdrive je navržen tak, aby usnadnil AV trénink. Na rozdíl od tradičních metod, které se spoléhají na obrovské soubory dat nebo drahé senzorové systémy, HyprLabs používá techniku „učení v reálném čase“.
Systém využívá model transformátoru a učí se v reálném čase pod vedením operátorů. Zpět do společnosti se zasílají pouze nová a relevantní data k doladění, což snižuje výpočetní zátěž. Doposud dvě vozidla tohoto startupu nasbírala pouze 4 000 hodin jízdních dat (přibližně 65 000 mil), přičemž pouze 1 600 hodin bylo využito na trénink – výrazně méně než konkurenti jako Waymo, který zaznamenal více než 100 milionů kilometrů autonomního řízení.
Evoluce AV školení
Po mnoho let byl AV průmysl rozdělen mezi systémy, které používají pouze kamery (jako Tesla) a systémy, které používají kombinaci senzorů (jako Waymo a Cruise). Přístupy založené pouze na kamerách měly za cíl ušetřit peníze, ale spoléhaly na obrovské množství dat z méně než plně autonomních vozidel. Multisenzorové systémy investovaly do dražšího hardwaru, ale využívaly menší datové sady s rozsáhlým ručním označováním. HyprLabs si klade za cíl spojit efektivitu kamerových systémů s přesností označených dat, učit se praxí s minimálními zásahy.
Plány do budoucna: Více než jen auta
Přestože HyprLabs ještě není připraven ke komerčnímu nasazení, společnost plánuje licencovat svůj software dalším robotickým společnostem. Společnost také vyvíjí svého vlastního robota, kterého Cantley-Clay popsal jako „dítě R2-D2 a Sonic“, který by měl vyjít příští rok. Dlouhodobým cílem je vytvořit novou kategorii robotů, kteří v současnosti neexistují.
Úspěch HyprLabs bude záviset na škálování jeho technologie při současném zajištění bezpečnosti a spolehlivosti. Rychlý přístup startupu má potenciál narušit AV průmysl, ale nasazení v reálném světě bude vyžadovat přísné testování a ověřování.
