👩🏾‍🚒 💊 💹 3 गंभीर ऑटोपायलट समस्याएं जो हल नहीं होती हैं 😲 🚶🏼 🧙🏿

मॉडल एस के साथ टेस्ला की घातक दुर्घटना सिर्फ एक बहाना है, लेकिन, जैसे कि शादी में झगड़े के बारे में, "आपको किसी को शुरू करना है।" कई चर्चाएं हैं, बाजार पर क्या हो रहा है और दुर्घटनाओं का कारण एक लाख है।
"लेकिन उसने वैगन को कैसे नहीं देखा!" और वह सब है। मैंने नहीं देखा, मैंने स्थिति का सामना नहीं किया, हां। और लंबे समय तक ऑटोपायलट इस तथ्य से सामना नहीं कर पाएगा कि ड्राइविंग स्कूलों के प्रोटीन स्नातक क्लिक करते हैं।

मैं उन 3 व्यावहारिक कठिनाइयों का वर्णन करने की कोशिश करूंगा जो ऑटोपायलट अब सामना कर रहे हैं और जो आने वाले वर्षों में हल नहीं होते हैं। इसलिए जब मैकिन्से कहता है कि 2030 तक, सबसे अच्छी तरह से, 15% नई कारें स्वयं-ड्राइविंग होंगी , तो उन्हें विश्वास करें।

और अगर कुछ गलत होता है, तो 2040 तक 5% से अधिक कारों को ऑटोपायलट नहीं कहा जा सकता है।

क्यों?

पहली समस्या, सेंसर

ऑटोपिलॉट्स के विकास पर मुख्य ब्रेक एल्गोरिदम नहीं है। मशीन पर्यावरण की घृणित समझ। आधुनिक सेंसर से जानकारी स्पष्ट रूप से अपर्याप्त है और निर्णय लेने वाले तंत्र (तंत्रिका नेटवर्क और इतने पर) में सुधार से थोड़ा अंतर पड़ता है। स्कैनिंग लिडार (Google की कार सहित अधिकांश प्रोटोटाइप पर खड़े होने वाले ब्लैक बकेट) उत्पादन कारों के लिए बेहद महंगे हैं और सुनिश्चित आंदोलन के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान नहीं करते हैं।

एक साधारण चित्रण: एआई पायलट को एक हवाई युद्ध सिम्युलेटर में एक ऐसी स्थिति में हरा देता है, जहां कार को पूरी जानकारी होती है कि क्या हो रहा है। कंप्यूटर आपको किसी भी सिम्युलेटर के माध्यम से चलाएगा। सड़क पर ऐसा नहीं होगा।

और कंप्यूटर स्वायत्त परिवहन के लिए हैजो सिंथेटिक जानकारी पर प्रशिक्षित हैं, वे गंभीरता से कुछ भी नहीं बदलेंगे।

क्या करें?

यह माना जाता है कि मौजूदा सेंसर (कैमरा, रडार, लिडार, आदि) के साथ, स्व-सरकार की समस्या को पूरी तरह से हल करना असंभव है। तो आधुनिक सेंसर की क्षमताओं में सुधार करने के लिए, गतिशीलता में अंतरिक्ष के सही "डिजिटलीकरण" के लिए नए लोगों के साथ आने के लिए।

बैटरी के साथ एक प्रश्न जैसा कुछ। जबकि बैटरी की क्षमता कई गुना बढ़ाई जा सकती है, या परिमाण, पहनने योग्य इलेक्ट्रॉनिक्स, इलेक्ट्रिक कारों और कई अन्य लोगों द्वारा मौके पर रौंदने से बेहतर है।

दूसरी समस्या, गैर-सार्वभौमिकता

हर कोई परेतो कानून से परिचित है , इसलिए ऑटोपिलॉट्स में भी इसे लागू किया जाता है। 80% ट्रैफ़िक स्थितियों को कारों द्वारा समझा जाता है, शेष 20% सब कुछ खराब कर देते हैं।

इसका मतलब यह नहीं है कि ऑटोपायलट दुनिया की 80% सड़कों को चला सकते हैं। इसका मतलब यह है कि किसी भी मनमाने ढंग से यात्रा के भीतर, 80% स्थितियों में समस्याएं नहीं होंगी, 20% कारण होंगे। खतरनाक अनुपात।

देखो क्या काम करता है। ये कार्य सबसे सरल होंगे। ऑटोबान ऑटोपायलट, कार पार्किंग, गैरेज में चेक-इन - बिना ब्लाट्स के, लेकिन यह कार्य करता है।

डेवलपर्स को सबसे अप्रिय के साथ छोड़ दिया गया था: यात्रा चौराहों, एक व्यस्त धारा में पुनर्निर्माण और दर्जनों समान परिदृश्य। कुछ मामलों के साथ यह बहुत स्पष्ट नहीं है कि क्या करना है। उदाहरण के लिए, एक कार के लिए अग्रिम रूप से समझना मुश्किल है कि क्या यह दो निकटस्थ बाधाओं के बीच से गुजरेगा। और जबकि आपके डायनामिक कॉरिडोर को समझना असंभव है (अर्थात, अंतरिक्ष की सीमाएँ जो कार डायनेमिक्स में रहती है), और इसके बिना ट्रैफ़िक स्थिति की सही गणना करना असंभव है।

मौजूदा ऑटोपायलट इतने सार्वभौमिक नहीं हैं कि उन्हें अलग से वर्णित करने के लिए प्रत्येक सड़क परिदृश्य की आवश्यकता होती है। क्या आपने कुख्यात दुर्घटना पर मोबाई की टिप्पणी पढ़ी है ? आधिकारिक स्थिति यह है: टक्कर से बचने की प्रणाली को आने वाली लेन से कार के आगमन की समझ नहीं है, यह वर्ष 2018 में शुरू होगी।

क्या करें?

कम से कम, क्लाइंट को फ्रीवे पर शानदार प्रदर्शनों का नेतृत्व नहीं करना चाहिए - ये सबसे सरल कार्य हैं। खिलाड़ियों के लिए, उन्हें अभी भी समझ नहीं आ रहा है कि कौन सा तरीका सही है। इसलिए तंत्रिका नेटवर्क, लिपियों के मैनुअल मार्कअप (वे कहते हैं कि 600 लोग Mobileye पर यह कर रहे हैं, और जल्द ही 1000 से अधिक होंगे), आभासी बहुभुज और वह सब।

तीसरा, बाजार की समस्या

ऑटोपायलट या एक अन्य विशेषता कार्यात्मक होने के लिए पर्याप्त नहीं है, आपको सस्ते बनने की आवश्यकता है। बीस से अधिक वर्षों के लिए कार नेविगेशन। लेकिन कुछ हज़ार डॉलर के सिस्टम की कीमत के साथ, यह अभी भी सभी नई कारों के 20% से कम पर खड़ा है। स्व-प्रबंधन की कार्यक्षमता और भी महंगी है।

वेलोडाइन लिडार के लिए 70 हजार रुपये या कई सिक लिडार के लिए 30 हजार - बस्ट, यह समझ में आता है। अगर हम उत्पादन कारों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो उन्नत ड्राइवर सहायता प्रणाली, संक्षेप में, ADAS (जो अभी ऑटोपिलॉट नहीं हैं) 7-12 हजार डॉलर की कीमत में जोड़ें। ठीक है? नहीं।

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के एक अध्ययन में कहा गया है कि केवल 17% खरीदार ऑटोपायलट पर 5,000 डॉलर से अधिक खर्च करने को तैयार हैं(अमेरिकी खरीदारों, मैं ध्यान दें)। यही है, कम से कम 15 प्रतिशत बाजार को जीतने के लिए, ऑटोपायलट सिस्टम को मोटे तौर पर परिमाण के आदेश और अब की तुलना में आधी कीमत बोलने की आवश्यकता है। यह एक करीबी संभावना की तरह नहीं दिखता है।

इसलिए, अगले कुछ वर्षों में ऑटोपायलट तत्वों (कार पार्किंग, ट्रैफिक जाम, चिह्नों के साथ राजमार्ग के साथ यातायात या यहां तक कि एस्कॉर्ट मोड) के साथ अधिक से अधिक सहायक होंगे। ऑटोमेकर इन सुविधाओं की लागत और पैमाने को कम करेंगे, समस्या नहीं। टोयोटा केवल $ 500-1,000 के लिए अपनी सबसे सरल सुरक्षा संवेदना प्रदान करती है , यह बहुत ज्यादा नहीं है।

और कई वर्षों के लिए कठिन परिस्थितियों (यात्रा के उन्हीं 20 प्रतिशत) प्रबंधन में व्यक्ति रहेगा। क्यों? बिंदु 1 देखें - मशीन पर्याप्त रूप से यह आकलन नहीं कर सकती है कि क्या हो रहा है और निकट भविष्य में नहीं सीखेंगे।

तो क्या करें?

संक्षिप्त नाम ADAS का उपयोग करें , जो अगले पांच वर्षों में ABS और ESP के रूप में परिचित हो जाएगा। 2020 के बाद, यह इस क्षेत्र में सक्रिय राज्य विनियमन की प्रतीक्षा कर रहा है, यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका में सक्रिय सहायता प्रणाली अनिवार्य हो जाएगी।

और यह समझने के लिए कि बाजार पर अभी तक पूर्ण ऑटोपायलट नहीं है, और सामान्य तौर पर उनके पास (अब तक) घातक समस्याएं हैं। पहली समस्या के बारे में

और अधिक विस्तार से, सेंसर ।

3 गंभीर ऑटोपायलट समस्याएं जो हल नहीं होती हैं

पहली समस्या, सेंसर

क्या करें?

दूसरी समस्या, गैर-सार्वभौमिकता

क्या करें?

तीसरा, बाजार की समस्या

तो क्या करें?

More articles: