Töméntelen adatot generál a sofőr nélküli autó
A Google és több autógyártó is rohamtempóban fejleszti a sofőr nélküli autóját, az USA nyugati partja közelében egy-egy államban már nem is annyira kirívó eset, ha valaki megpillant egy autót a forgalomban, aminek a kormányát nem fogja senki. Szakértők szerint már csak alig öt év van hátra és kereskedelmi forgalomban is megjelennek az ilyen modellek.
Az új technológiához elsősorban a szenzoros érzékelésnek kell fejlődnie, illetve a szenzorokból kinyert adatok feldolgozása okoz műszaki kihívást. A BigData-startups.com stratégiai szakértője Mark van Rijeman szerint egy-egy ilyen jármű másodpercenként 1 gigabájtnyi adatot hoz majd létre, s ezek hatékony feldolgozása nem csak a vezetési feladatokat teszi lehetővé, de akár a mechanikai sérüléseket is képes lesz az autó azelőtt jelezni, hogy az megtörténik - írja a Computerworld amerikai kiadása.
Tavaly ősszel Kalifornia kormányzója aláírta azt a törvényt, ami engedélyezi az önmagukat vezető járműveket az állam útjain, ezzel megnyílt az út mind a Google, mind a többi autógyár előtt, hogy éles tesztelésnek vágjanak neki. Ugyan a Google szerint már 2017-ben találkozhatunk az utakon ilyen autókkal, arra nem kell számítani, hogy hirtelen ellepik az utakat a robotautók. A Gartner úgy véli, még 2020-ban sem lesz nagyon átlagemberek számára megfizethető ez a műfaj.
Még több kamera, még több szenzor
A BigData-startups szakértője szerint ma már kivétel nélkül minden autógyárban folyik ilyen irányú kutatás, s a következő években felértékelődnek az optikai érzékelésben újat mutatni képes vállalatok, technológiák. Egy önmagukat vezető autókban is használható olcsó kameratechnológián dolgozó holland fiatal vállalkozás, a Mobileye értékelése a legutóbbi befektetés alapján 400 millió dollárra szökött fel.
A legnagyobb kihívás az autók esetében ma már nem a vezérlés, hanem a környezet észlelése, a jelek értelmezése és feldolgozása. Ez rengeteg adat felvételét majd feldolgozását kívánja meg, egy-egy autó nagyobb adatmennyiséget futtat át majd magán, mint az ezredforduló környékén egy egész városnyi internetező. A Google-autó már jelenlegi állapotában is képes érzékelni menet közben egy eldobott cigarettacsikket is akár, az autóban dolgozó algoritmus pedig képes az aszfaltra dobott csikkből következtetni, hogy az azt eldobó gyalogos hol tűnhet fel váratlanul egy autó vagy egy sarok takarásából.
A kameraképek, szenzoros adatok és háttérinformációk együttesen másodpercenként 1 gigabájt adatforgalmat generálhatnak, amivel a fedélzeti számítógépnek meg kell küzdenie. Ez egyébként átlagos napi kétórás használat mellett évente 2 petabájtnyi adatot jelent. Ez nem jelenti persze azt, hogy ennyi adatot el is kell tárolni bármikor vagy azt, hogy szükség lenne mindenképp olyan mobilinternetes kapacitásra, ami ennyi adatot milliónyi autó esetén is tudna kezelni.
Az adatok nagy része az autók belső rendszerei között vándorol majd, ezek soha nem lesznek letárolva vagy megosztva bármilyen másik rendszerrel. Statisztikai adatok, kameraképek persze hasznosak lehetnek bármilyen okból, illetve az autó feketedobozában egy esetleges baleset rekonstruálásához az utolsó percek adatai lementésre kerülhetnek, de a jelenlegi technológiai szinten szükségtelennek tűnik a valós idejűn túli adatelemzés. A vezetéshez szükséges ezredmásodperces felbontás túlzás lehet, de az átlagos értékek, vezetési paraméterek naplózása hasznos lehet.
A hivatásos sofőrök esetében már ma is teljesen hétköznapi, hogy az autóban a pozíció mellett a pedálhasználatot, gyorsulást, lassulást, elektromos használatot, jelenlétérzékelést, üzemanyagszintet a beépített nyomkövető felszerelés rögzíti és az adatokból jelentéseket, riasztásokat készít. Az ilyen adatok száma és mennyisége a jövőben nőhet, akár a manuális, akár automata vezetésről van szó.
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
A hálózatra kötött autóknál adja magát a lehetőség, hogy a biztosítók, de akár az állam is jogot formáljon az adatok ellenőrzésére, ezzel javítva az utak biztonságát. A gyorshajtás, kanyarodási és előzési szabályok betartatásához nem feltétlenül kell majd külső kamerás ellenőrzés fix pontokon, hiszen a járművekből magukból is kinyerhető lesz minden adat. Ugyanakkor a sofőr vezetési szokásainak, reflexeinek, habitusának elemzésével is olyan következtetésekre juthat az érzékelőkkel megtámogatott fedélzeti számítógép, amivel elkerülhetővé válnak a balesetek vagy egyéb vezetői hibák. A felhő-alapú ellenőrzésnek sem lesz technikai akadálya, a társadalom viszont bizonyára nehezen fogadna kötelező érvényű ellenőrzést a járművekben.
Don't be Evil!
A rengeteg adatot szerencsére nem csak a közúti szabályok betartatására lehet majd használni, hanem a szakértők szerint az aprólékos érzékelőrendszerek könnyedén formálhatóak abba az irányba is, hogy a folyamatos működés közben a kopóalkatrészek viselkedésének változásait észlelve meg lehessen jósolni előre, ha valamilyen hiba fog bekövetkezni vagy ha a kenőanyagok, szűrők, szíjak, egyebek cserére szorulnak. Arról nem is beszélve, hogy a közlekedési adatok és az autó alkatrészeiről készülő riportok a fejlesztés egy igen drága és hosszadalmas tesztelési, mérési fázisát is kiválthatják, ráadásul az adatok valós környezetben keletkeznek és nem laboratóriumi körülmények között.
A fejlesztések és a szenzoros adatok elemzése ugyan a sofőr nélküli autókhoz szükséges extrák, de az ide vezető lépések megjelenése jóval hamarabb várható. Sőt, az eladott új prémium autók szinte kivétel nélkül már most is elemzik a sofőrjeik viselkedését és az autó teljesítményét. Bizonyos márkáknál csillagokkal vagy üzenetekkel jelzi az autó, ha üzemanyagtakarékosan, biztonságosan, környezettudatosan vezetünk, míg más esetekben a beépített elektronika meggátolja, hogy nekihajtsunk egy falnak, vagy vészfékezést hajt végre, ha kilép elénk egy gyalogos.