Как Tesla: украинская компания создала программу для автономного управления транспортом

Автомобили стремятся к автономности. Tesla и Uber — далеко не единственные компании, которые подхватили тренд беспилотных авто. Практически любой большой автомобильный производитель уже имеет у себя в гараже готовую модель с элементами автономности или концепт полной автономности. А сами инвестиции в этой сфере достигают миллиардов долларов.  

В начале этой осени на львовской IT Арене был представлен проект украинской IT-компании Intellias — Walker RoadSafe. Эта программа может отслеживать траекторию и скорость движения автомобиля, пешеходов, а также строит прогноз их местонахождения. Delo.ua поговорило с Александром Одухой, который занимает должность Delivery Director и руководителя отдела AI/ML в Intellias о том, каким будет будущее сферы беспилотных авто в мире, сложно ли занять украинцам свою нишу в этой сфере и какая роль у Украины в  беспилотном будущем.

Далі — інтерв`ю українською.

Технологія Walker RoadSafe була презентована на Львівській IT Арені цього року. Ви б могли розповісти, як довго тривала праця над цією програмою?

Основна ціль нашої розробки — передбачити небезпечні ситуації на дорозі. Для цього систему навчили розпізнавати пішоходів та аналізувати їхній рух відносно транспорту для того, щоб приймати розумні рішення під час водіння. Робота над цим тривала декілька місяців. Активну розробку Walker RoadSafe ми розпочали наприкінці травня і на IT Arena уже представили робочу модель. Наше рішення — це акселератор, який може лягти в основу створення систем для автопілотування. Робота над остаточним втіленням продукту в життя може тривати приблизно два роки. 

Олександр Одуха (в центрі). Фото: Intellias

Коли ви почали працювати над цією ідеєю? 

Intellias спеціалізується на декількох напрямках: automotive, location-based service та fintech. Автомобільна галузь — одна з основних сфер нашої експертизи. Ми маємо широкий досвід та розуміння цього ринку, і бачимо потребу клієнтів з цієї індустрії в розробці рішень у сфері Data Science. Тому в кінці минулого року був створений окремий підвідділ, який займається перспективними розробками в області Data Science, тобто внутрішніми розробками, які ми називаємо "акселераторами". 

Walker RoadSafe — один з таких акселераторів. Це платформа, яка дозволяє швидко створювати для клієнтів продукти, скажімо, для autonomous driving другого рівня і вище. Активну розробку Walker RoadSafe ми розпочали наприкінці травня.

Розкажіть про команду: скільки людей працювало над розробкою?

Наші команди з Data Science експертизою формуються під конкретні розробки. Під цю задачу не потрібно було залучати велику кількість людей. Результат залежав не від кількості, а скоріше від розуміння предметної області.

Ви сказали, що не робите готовий продукт, а це більше як платформа. А подальші виробники її кастомізують під себе. Так?

Рішення, базовані на нейронних мережах, можна порівняти з жонглером. Коли він вже навчився жонглювати кількома різними способами, навчитися жонглювати ще одним йому набагато легше. По суті, ми вчимо модель жонглювати різними способами. З часом вона стає вже настільки натренованою, що якщо її потрібно навчити чомусь зовсім новому відповідно до потреби клієнта, це набагато швидше, ніж натренувати її з нуля. 

Наша модель — це програмне забезпечення, яке працює і вміє навчатись. Навчивши систему раз, наприклад, розпізнавати, що є пішохід, а що — м'яч, довчити її потім впізнавати щось додаткове набагато швидше. Тому, маючи такі акселератори, ми можемо одразу запропонувати потрібне рішення, а не шукати його. Також в нас вже є база з підготовлених даних і розуміння, як ці дані мають виглядати для кінцевого продукту. Цю модель, можна швидко переробити на конкретний продукт.

Фото: Олександр Задніпряний/Delo.ua

Тобто ця розробка була вашою ідеєю та ініціативою, не замовленням?

Це, скоріше, наша підготовка до майбутніх замовлень. Те, що ми показали на IT Arena — невелика частина того, що програма вміє зараз. Це внутрішня заготовка, яку ми використовуватимемо для створення рішень на замовлення клієнтів.

Передивившись відео-демонстрацію розробки, я зрозумів, що ця програма може розпізнавати пішоходів, знаки, машини. Розкажіть, що ще вміє Walker RoadSafe?

Програма розпізнає пішоходів, аналізує куди вони рухаються, і співставляє це з тим, куди рухається машина. За допомогою спеціальних алгоритмів, система робить прогноз, де пішоходи знаходитимуться по відношенню до машини через дві секунди. Тобто вона заглядає в майбутнє на дві секунди і вираховує вірогідність того, чи зіб'є машина пішохода. Якщо ця вірогідність висока, система може, залежно від рівня автономності, або подати сигнал водію, або сама прийняти рішення і загальмувати для того, щоб не допустити аварії. 

Відео демонстрація програми Walker RoadSafe / Intellias

Фото: Олександр Задніпряний/Delo.ua

Як ви сказали, програма може трохи заглядати в майбутнє. Наскільки швидко вона реагує на неочікувані ситуації: наприклад, якщо на дорогу вистрибує з-за рогу людина, або хтось на скейті чи велосипеді?

Це є програмно-апаратний продукт, швидкість буде залежати не тільки від програми, але й від встановленого апаратного забезпечення. Тому коли ми говоримо про швидкість, треба розуміти, що це буде залежати, в тому числі, на якому апаратному забезпеченні в автомобілі буде встановлено програму.

На демонстрації під час конференції Walker RoadSafe оброблював зміни в реальному часі. Системі потрібно було п'ять кадрів відеотрансляції, щоб зрозуміти, де буде пішохід. У нас 30 кадрів в секунду, відповідно системі потрібно 1/6 секунди, аби розпізнати зміну ситуації на дорозі. Ці параметри можна конфігурувати.

Тобто, якщо обладнання буде досить потужне та професійне, то програма зможе досить швидко обробити інформацію і передбачити всі теоретично можливі зміни?

Швидкодія програми — це пріоритет. На основі нашої програми можна створювати рішення, які відповідатимуть тим високим нормам, які вимагаються від такого роду систем.

Walker RoadSafe розрахована для широкого користувача, чи це нішова річ?

Якщо ви подивитесь, які в нас були автомобілі 20 років тому і зараз, то великою різницею між ними стане кількість програмного забезпечення. Нішеві речі для найдорожчого сегменту автомобілів з часом мігрували і стали обов'язковими для всіх авто. Хорошим прикладом є програмне забезпечення, яке часто використовується в системах активної допомоги водію. Як-то наприклад, система антиблокування коліс. 

З часом системи стали розумніші і в сучасних машинах є активний круїз-контроль. Далі на основі круїз-контролю почали робити автоматичне паркування. Тобто, машина вже може в деяких умовах "бачити", хоча водій ще не може на неї повністю покластися. Наступним елементом розширення системи є перетворення автомобіля на комплекс систем, щоб машина не просто повідомляла водія про можливе зіткнення, а активно підгальмовувала. 

Наша розробка спрямована у цю сторону. Вона може допомагати водію нотифікаціями, але так само може допомогти йому керувати. Наступний крок — це перетворення комплексу рішень на повністю автономний автомобіль четвертого та п'ятого рівнів, який їздить сам. Наша розробка десь між другим і третім рівнем автономності.

Ви кажете, що майбутнє з самостійними автомобілями не таке далеке, але в суспільстві йдуть суперечки щодо того, давати чи не давати повну автономність машинам. Ви вважаєте, що раніше чи пізніше суспільство здасться та віддасть автономність машинам чи буде якийсь гібрид?

Наразі в суспільстві є проблема прийняття автономного водіння через питання безпеки. Водіїв може непокоїти той факт, що в машині вони не матимуть контролю. Людям важко уявити, що за таких умовах водіння может стати безпечнішим. Щось схоже описував у своїй автобіографії Форд, коли згадував, як він презентував перший автомобіль конвеєрного типу: "Якби я спитав людей, що вони хочуть, вони б попросили швидшого коня".

Але давайте подивимося на вже існуючі приклади. В машинах Tesla є системи допомоги водію приблизно третього рівня, вони багато що можуть самі. Тому в той день, коли таких машин стане на дорогах переважна більшість, ми зітхнемо з полегшенням, тому що шансів попасти в аварію буде меньше.

Поширення автономних авто буде відбуватися хвилями. Це зовсім не страшне майбутнє. Такі інновації дозволять нам їздити в автомобілі так, як ми їздемо сьогодні в поїзді. Ви ж не хочете керувати поїздом? Окрім того, чим більше буде автономних машин, тим менше буде автомобілів загалом. Враховуючи, що машину 95% часу не використовують, за таких умовах, вам не потрібна буде своя автівка, тому що  зручніше і вигідніше буде натиснути кнопку і викликати машину. Це те майбутнє, яке я б хотів бачити.

Ваш прогноз, коли Україна зможе долучитись до тренду автономних автомобілів?

Зараз в Україну технічні новинки приходять пізніше, але я очікую, що з роками цей тренд зміниться. Час розриву у впровадженні інновації за кордоном і в нас вже зменшується. Якщо ж подивитися на відсоток оплат безконтактними картками українцями, то ми вже випереджаємо і деякі розвинені країни у цьому. Тому, я сподіваюсь, що в близькому майбутньому ми будемо в світовому тренді автономних автомобілів без затримок.

Наскільки я розумію, ваша програма передбачена для закордонних споживачів та замовників. Українських замовників немає?

Користуватися нашою розробкою зможуть усі — це залежить від технічних можливостей автомобіля. Якщо в Україні з'являтимуться розробники автомобілів, у нас будуть більші шанси працювати з українськими клієнтами. До речі, на IT Arena ми познайомились з людьми з інших галузей, які зацікавились нашою розробкою.

Якщо загалом окреслити фінансування цієї програми, могли б назвати якісь суми?

Точними цифрами я поділитися не можу, але бюджет не перевищив 100 тисяч у.о.

Це кошти розробки?

Це початковий етап. Розробка на цьому не закінчується, ми продовжуємо роботу з цією програмою.

В основі вашої програми лежить технологія machine learning?

Тут використовуються різного виду нейронні мережі, підвиди класичних методів для прогнозування.

Під machine learning я розумію навчання, тобто те, що машина з часом себе вдосконалює. Чи відноситься це до вашого проекту?

Не зовсім так. До прикладу, Tesla від того, що більше їздить, розумнішою не стає. Вона збирає дані, а потім в наступній версії отримує додаткові, покращені функції. 

Як і будь-яка модель, базована на нейронних мережах, наша розробка здатна покращуватись. Для цього їй потрібні дані. Вона збирає їх в процесі своєї роботи, а потім відбувається процес її покращення із додатковим залученням інструментів та систем.

Під час вашої праці над програмою, чи був у вас якийсь приклад для орієнтиру? Наприклад, Tesla. Чи ви робили це наосліп?  

Тут завдання було не в тому, щоб вигадати щось абсолютно нове, а в тому, щоб зробити краще, ніж інші. Те, що ми показали — це базове рішення. Існують інші варіанти реалізації в тій же Tesla та ще в декількох компаніях. Чи надихалися ми ними? Ні, нам потрібна була основа, адже ця розробка — це акселератор для створення продуктів. Наша мета значно вища, вона сягає четвертого рівня автономності. Ми прагнемо робити свій внесок у розвиток безпілотних автомобілів. Це вимагає зусиль, часу, ресурсів, партнерства з іншими компаніями. На IT Arena ми прагнули показати, що в Україні вже займаються такими розробками і отримали дуже позитивні відгуки. 

Фото: Олександр Задніпряний/Delo.ua

Можливо на наступній IT Arena можна буде побачити щось більш досконале?

Багато обіцяти не хочу. Скажу лише, що ми не плануємо зупинятися на досягнутому.

Чи легко було залучити гроші для цієї розробки від інвесторів? 

Ми не залучали інвесторів, ми самі інвестували в розробку Walker RoadSafe.

Нові технології постійно стикаються з суспільними, етичними проблемами. Ваше бачення, як поставиться українське, європейське суспільство, наприклад, до технологій розпізнавання обличчя, які, можливо, в майбутньому також будуть вмонтовані в авто? Чи вдасться подолати цю недовіру? Бо в багатьох технологіях розпізнавання асоціюється з умовним технототалітаризмом.

Це філософська проблема. Неможливо мати абсолютно безпечне суспільство з повною свободою дій. Правда, як на мене, знаходиться десь посередині. В Європі вже є приклади вдалого законодавства стосовно цих питань. Думаю, на нього і будуть орієнтуватись розробники таких системи.

Конкретно в нашій програмі нема технологій розпізнавання обличчя. Камера ідентифікує всю людину, не обличчя — а це суттєва різниця. Автомобілю не потрібне обличчя, лише силует людини, щоб зрозуміти, де вона знаходиться.

А якщо дійде до повної автономності машини, тоді теж розпізнавання буде не потрібне?

Тут реалізація залежить від потреби. Можливо, хтось зробить так, що машина буде розуміти, що ви — це ви, і махати хвостиком. 

Якщо подивитись на траєкторію законотворців в Штатах та Європі, можна побачити, що є країни, де заборонені відеореєстратори, але, при цьому, автономні автомобілі там не заборонені. Коли ви їдете на своїй машині, у вас працює велика кількість камер, але відео не записується, і ви його ніде не використаєте. Тобто баланс можна знайти. 

В деяких країнах правила дорожнього руху трохи відрізняються. Як бути з програмою? Під кожну країну будуть завантажуватись свої правила руху чи вона буде навчатися автономно?

Розробка не орієнтується у своїй роботі на правила дорожнього руху, вона орієнтується тільки на ризик зіткнення з пішоходом. Так як вона є допомогою водієві, то дотримання правил дорожнього руху залишається у відповідальності водія. Розробка ж допомогає йому в критичних ситуаціях уникнути зіткнень з пішоходами. Я думаю, що в майбутньому з поширенням автономного водіння збільшаться можливості для уніфікації правил дорожнього руху. Це як з літаками — немає окремих правил поведінки літаків у кожній країні, є загальні правила та виділені маршрути, котрим треба слідувати. З автономним водінням, я сподіваюся, буде так само: правила дорожнього руху будуть спрощуватись та уніфіковуватись. 

Ваша компанія займається розробками з використанням комп'ютерного зору, machine learning. Загалом, в Україні ви спостерігаєте за розробниками зацікавленість цією тематикою? Чи є потенційні конкуренти серед українських компаній?

Ми в цій сфері не одні. Зацікавленість розробників у темі велика і є багато людей з різних галузей, які хочуть долучатися. 

Сьогодні за Україною вже закріпилась слава ІТ-країни. В нас є ця галузь і вона активно розвивається. Власне, чи є шанс, що в майбутньому за нами може закріпитися також слава країни, яка активно розвиває та розробляє machine learning? Можливо, не виробляє Tesla, але хоча б постачає програмне забезпечення.

Для України логічним розвитком ІТ-ринку є поява продуктових компаній, які розроблятимуть продукти від А до Я і продаватимуть їх. Чи є для цього підґрунтя? Наразі ні, але я вірю в краще майбутнє. Проте у цій області нам потрібні великі інвестиції.

Що перешкоджає тому, що сьогодні ми по виробленню продуктів не на тому рівні, на якому хотіли би бути? Це нестача інвестицій чи внутрішні моменти, недостатня підтримка держави?

Підтримка бізнесу — це, перш за все, законодавчо вибудовані та захищені чіткі правила роботи. Поки їх немає, продуктова компанія — це компанія, в якої завжди можна щось відібрати. Тому дуже часто наші продуктові стартапи можуть бути зареєстровані за кордоном. Без вирішення цієї проблеми говорити про розвиток продуктових компаній важко. Сьогодні  інвестиції — в Каліфорнії, Люксембурзі, Ізраїлі, бо там починати стартап простіше. Підґрунтя, люди, ідеї, досвід — це все у нас є, але ці ресурси здебільшого зараз конвертуються в розробку за кордоном. Я певен, що все зміниться, але для цього нам треба покращити умови ведення бізнесу.

Беседовал Артур Заенц, специально для Delo.ua