"Мы как отрасль должны выяснить, как получить гигабайты данных из наших автомобилей"
Renovo Motors заявляет, что традиционная концепция автомобильной платформы может радикально измениться в эпоху, когда доминируют программное обеспечение, электроника и развитие технологий автономных транспортных средств.
На саммите Машинный интеллект в автономных транспортных средствах, который пройдет 23–24 марта в Сан-Франциско, Иоаннис Петусис, руководитель отдела обработки и анализа данных Реново Моторс, выступит с панельной дискуссией, посвященной тому, как мы можем применять технологии машинного обучения и распознавания. для ускорения подключенного автомобиля.
С чего началась ваша работа в области автономных транспортных средств?
Автономные транспортные средства — это огромное технологическое начинание, сочетающее в себе некоторые из последних достижений из различных областей — от машиностроения и материаловедения до электротехники и компьютерных наук. Я люблю и автомобили, и технику, поэтому для меня это был легкий выбор.
Какие ключевые факторы способствовали недавним достижениям в области автономных транспортных средств?
Недавние достижения в области искусственного интеллекта стали катализатором создания технологий автономного вождения, а прогресс в компьютерных процессорах позволил использовать эти алгоритмы в автомобилях. Кроме того, растущая плотность энергии и падение цен на электрические батареи сделали возможной полную электрификацию, которая, хотя и не является принципиально необходимой, является еще одной важной частью головоломки для интеллектуальных, энергоэффективных, автономных транспортных средств.
Каковы основные проблемы развития автономных транспортных средств?
Мы должны обеспечить безопасную интеграцию беспилотных автомобилей в существующую инфраструктуру. Я считаю, что ключевыми задачами будут безопасная эксплуатация автомобиля в любое время, безопасность и разработка соответствующей правовой базы. Кроме того, управление автономными автопарками — нетривиальная проблема, и, учитывая, что беспилотные автомобили должны генерировать данные порядка 10 ТБ в день, это потребует эффективной передачи и анализа большого объема информации. Хотя развитие передовых коммуникационных сетей может помочь, я считаю, что машинное обучение сыграет решающую роль в управлении огромными объемами данных, производимых автономными автомобилями.
Какие изменения мы можем ожидать в автономных транспортных средствах в ближайшие 5 лет?
Следующие 5 лет будут захватывающими для автономных транспортных средств, хотя насколько это будет зависеть от глобального политического и экономического ландшафта. Я надеюсь, что к 2022 году мы проведем успешные испытания автономных таксопарков в разных городах мира. Возможно, мы также увидим первые коммерческие автомобили с автономией 4-го уровня, которые появятся на рынке.
Какая область достижений в области машинного обучения вас больше всего волнует за пределами вашей области?
Я нахожу применение машинного обучения в генетических исследованиях захватывающим.
Саммит будет проходить параллельно с Саммитом по машинному интеллекту, что позволит участникам насладиться дополнительными сессиями и сетевыми возможностями для дальнейшего расширения своих знаний.
Саммит Машинный интеллект в автономных транспортных средствах также пройдет в Амстердаме 28–29 июня вместе с Саммитом машинного интеллекта. Раннее бронирование завершено 10 февраля – не упустите возможность сэкономить. Зарегистрируйтесь здесь.
