Skyway 662620

Radošie darbi no investoriem un SkyWay projekta faniem pienāk no visas pasaules. Šonedēļ mēs jums parādīsim kolāžas, ko publicējis investors no Polijas sociālajā tīklā Vkontakte ar pretenciozu nosaukumu «Vēsturiskais SkyWay». Ilustrācijās Zisser Vojković piedāvā «pārcelties» ar junibusiem un junikariem uz pagājušā gadsimta sākumu.

SkyWay intelektuālā sistēma: mašīnu sacelšanās nebūs

Šajās dienās SkyWay informācijas dienests sarunājās ar SkyWay projektēšanas organizācijas speciālistu mākslīgā intelekta un automatizēto vadības sistēmu jomā, ar tehnisko zinātņu kandidātu Juriju Sorokinu.

Jurijs pastāstīja par stīgu transporta sistēmu drošību, mākslīgā intelekta, kas tiek izmantots SkyWay un bezpilota automobiļos, īpatnībām, kā arī par to, kādu filmu ir vērts noskatīties, ja vēlaties uzzināt par mākslīgā intelekta(MI) attīstību.

Kāpēc ir vajadzīgas intelektuālās sistēmas?

MI attīstība mūsdienās ir tikai sākumstadijā. Kad cilvēks nolēma apmācīt mašīnu analizēt informāciju un pieņemt lēmumus, viņš sāka ar to, ka ievietoja tanī noteiktus algoritmus. Rezultāts bija atkarīgs no spējas visu paredzēt. Bija acīmredzams, ka tas nav iespējams. Tāpēc radās nepieciešamība iemācīt datoru domāt, spriest un spēt pielāgoties. To tagad arī mēģina realizēt visā pasaulē. Bet, līdz šim dators nevar iztikt bez cilvēka.

Ar ko mākslīgais intelekts līdzinās bērnam?

Kaut kur ideālā visumā bērni spēj mācīties visu no savām kļūdām. Viņi paši izzina pasauli, un viņu kļūdu maksa ir nesamērīgi zema. Bet tas ir ideālā pasaulē. Bet reālajā pasaulē jūs diez vai gribētu, lai jūsu dēls ieliek pirkstus kontaktligzdā un uzzina, cik sāpīgi «sit» elektrība.

Situācija ar mākslīgo intelektu ir tāda pati. Piemēram, ir mašīna, ir labirints. Iedarbinājāt automašīnu, lai tā meklētu izeju. Mašīna iebrauca strupceļā, iegaumēja, ka izejas nav, un atgriezās atpakaļ. Šādas kļūdas cena ir maza – risks ir attaisnots.

Bet, pieņemsim, ka pārvietojoties mašīnas priekšā rodas šķērslis. Piemēram, uz brauktuves stāvoša kravas automašīna, un bremzēšanas ceļš nav pietiekams. Mašīna, kas konfigurēta, stingri ievērot satiksmes noteikumus, būs izvēles priekšā: šķērsot nepārtraukto līniju un iebraukt pretī braucošajā joslā, vai tomēr bremzēt un pieļaut sadursmi ar iespējamu kaitējumu pasažieru veselībai. Pašmācības mašīna var izdarīt izvēli: nepārkāpt satiksmes noteikumus, bet pēc tam, pamatojoties uz seku novērtēšanas rezultātiem, tā uzskatīs, ka lēmums bija nepareizs. Diez vai jūs gribētu kļūt par izmēģinājumu trusīti un apmācīt automašīnu uz jūsu veselības rēķina. Tāpēc MI pašmācība ir iespējama tikai tad, ja nepareiza lēmuma pieņemšanas sekas ir niecīgas.

Attiecīgi, nenoliedzami liela ir cilvēka loma MI būvniecībā. Sākotnēji tieši viņam ir jāapmāca šī sistēma. Un apmācības kvalitāte būs tieši atkarīga no izstrādātāju, programmētāju, no visu, kas to apmāca, prasmes. Mašīna visu laiku ir jākontrolē .

Kā mēs apmācām SkyWay transportu?

Ņemsim, piemēram, sejas atpazīšanas sistēmu, kas uzstādīta SkyWay transporta kompleksā. Lai tā iemācītos atklāt veselības pasliktināšanās, vandālisma vai vardarbības gadījumus, nevēlamus pasažierus, tai principā bija jāiemācās atpazīt sejas. Tai deva milzīgu skaitu cilvēku attēlu, kā arī situāciju, ieskaitot prettiesiskas. Tā sistēma izcēla noteiktas likumsakarības, lai rezultātā identificētu cilvēkus, lai nodrošinātu piekļuves kontroli transporta kompleksa pakalpojumiem un identificētu situācijas ar aizmirstām lietām vai kautiņiem.

Stīgu transporta apmācība notiek pastāvīgi. Informācija analīzei tiek rakstīta visu izbraucienu laikā, neatkarīgi no tā, vai notiek MI vai ritošās sistēmas testi. Tāpēc datu kopa tiek pastāvīgi atjaunināta.

Bezpilota automobiļu ražotāji MI apmācībai arī regulāri vāc informāciju no savām mašīnām, kad kursē pa ielām. Tomēr, viņu gadījumā ir jāmāca automašīnai reaģēt uz visām briesmām, kas rodas ceļā, un aizsargāt no ārējiem draudiem. SkyWay transporta gadījumā MI ir humānāki mērķi. Paceļot trasi otrajā līmenī, mēs jau esam atbrīvojušies no ārējiem draudiem. Tāpēc MI mācās uzraudzīt drošību transporta iekšienē un aprēķināt ātrākos un ērtākos maršruta uzdevumus. Kad junibusi nonāks sērijveida ražošanā un parādīsies pilsētu ielās, arī tad MI turpinās apmācīt, taču tas nekad nekļūs par draudu cilvēku drošībai.

Salīdziniet stīgu transportu un bezpilota automobiļus

Gan bezpilotnieki, gan SkyWay transporta sistēmas izmanto vairāku veidu sensorus: optiskās (kameras) un radarus. Kādas ir to priekšrocības un trūkumi?

Optiskie sensori ar labi apmācītu MI var viegli atpazīt objektus. Tomēr tie joprojām ir tālu no cilvēka līmeņa. Jo kamera neredz neko vairāk kā pikseļu kopu. Lai arī pūlī var ātrāk atpazīt noteiktu objektu no dotā saraksta. Bet kamera slikti mēra attālumu un ātrumu. Vēl viens trūkums – ir tāds, ka tā ir ļoti kritiska pret ārējiem apstākļiem (gaisma, lietus, migla). Jā, ir dažādi veidi, kā ar tiem cīnīties, taču tas ievērojami palielina uzraudzības sistēmas izmaksas.

Otrais sensors, ko plaši izmanto objektu noteikšanai gan stīgu transportā, gan lielākajā daļā bezpilotnieku – radars. Tas ir piemērots visiem laika apstākļiem, lieliski mēra attālumu līdz objektam, tā kustības parametrus. Bet nelielā klasifikācijas pazīmju apjoma dēļ tas gandrīz neatpazīst atklātos objektus. Un visu uztver kā šķērsli. Pārbaužu laikā nogabalā mēs redzam atspoguļojumu visam: zālei, balstiem, infrastruktūrai. Un, ja transportlīdzeklis uzskatītu, ka tas ir šķērslis satiksmei, mēs paliktu nekustīgi uz vietas.

Lai uzlabotu no kamerām un radariem saņemto informāciju, mēs esam izveidojuši programmas, kas apvieno datus no optiskajiem un lokālajem sensoriem. Redzēt tos darbībā varētu demonstrēšanas laikā Anatolija Junicka «sunīši». Mēs iemācījām MI papildināt vienu informāciju ar citu. Lai, pamatojoties uz šiem datiem, pieņemtu optimālākos lēmumus un nodrošinātu drošu transportlīdzekļu kustību.

Trešais sensoru tips, ko izmanto daži bezpilotnieki, bet ne SkyWay Technologies Co. – tie ir lidari. Plāns lāzera stars skenē zonu un saņem lielisku optisko reproducēšanu. Tajā pašā laikā tas labi definē kustības parametrus. Šķiet, ka viss ir kārtībā, izņemot dažus «Bet». Kuru dēļ mēs stīgu transportā neizmantojam lidarus. Pirmkārt, tā ir cena. Otrkārt, lidars – mehāniska ierīce, kurai ir tendence salūzt. Treškārt, tā ir optiska ierīce. Tāpēc lietū vai miglā, kad lāzera stars izklīst, tas redz sienu. Lidaru, mūsuprāt, vislabāk būtu izmantot Kalifornijā. Ņemot vērā, ka mēs orientējamies uz daudzveidīgu tirgu, bet testējam transportu Baltkrievijā, kur parasti lietus un migla – lidaru izmantošana mums nav praktiska.

Jau gandrīz Skynet

Parasti katru bezpilota transportlīdzekli uzskata par neatkarīgu vienību. Tas ir pašpietiekams, ar noteiktiem parametriem un iepriekš noteiktu informāciju, piemēram, apgabala karti. Un šādu vienību kustība ir haotiska, kas, savukārt, noved pie zemas caurlaides spējas.

SkyWay arī katrs infrastruktūras elements ir apveltīts &laguo;ar prātu un apķērību»,, vēl ir arī centrālā intelektuālā vadības sistēma (CIVS). Tā kontrolē visu transporta kompleksu, saskaņā ar izvirzītajiem uzdevumiem  Seko kustības ātrumam un drošībai, apvieno plūsmas un reaģē uz katra konkrēta klienta vēlmēm, lai nodrošinātu viņam maksimālu komfortu. CIVS aprēķina ērtākos un optimālākos maršruta uzdevumus, pastāvīgi atjauninot ienākošos datus.

Vēl SkyWay intelektuālo sistēmu atšķirība no bezpilota autotransporta, ir spēja ātri reaģēt ārkārtas situācijās. Jebkura transportlīdzekļa kļūme noved pie maršruta uzdevuma tūlītēja pārrēķina pārējām mašīnām, kas saistītas ar šo maršrutu. Kā arī nepieciešamajiem pasākumiem, kas jāveic izveidojušās situācijas risināšanai: evakuācija, transportēšana utt. Tas ir, atšķirība starp mūsu un konkurējošajām sistēmām – globāla satiksmes plūsmas kontrole, neskarot katra transportlīdzekļa individualitāti.

Par ko runā mašīnas?

Mašīnas komunicē ne tikai centralizēti. Jo viena to elementa kļūme varētu izraisīt katastrofu. Tāpēc katrs transportlīdzeklis sazinās ar visiem transporta infrastruktūras elementiem. Iedomāsimies neiespējamo, ka CIVS tomēr pārstāj darboties. Katra atsevišķa mašīna zina savu uzdevumu, sazinās ar citām mašīnām, kas atrodas tuvumā un pārraida informāciju par apkārtējo situāciju. Tāpēc visi transportlīdzekļi var turpināt virzīties pa maršrutu un reaģēt uz visām izmaiņām, neatkarīgi no CIVS darbības.

Intelektuālā sistēma ir darbībā

Tēstēšana transporta evakuācijas tehnoloģijai – piemērs tam kā mašīnas izpildīja CIVS uzdevumu. Bet tās sazinājās arī savā starpā – tieši sastiķēšanās laikā.

«Sunītis» – šis ir vēl viens no specifiskiem darba piemēriem, kas atklāj mūsu sistēmu iespējas – transportlīdzekļu pārvietošanos virtuālā savienojumā. Raugoties no drošības viedokļa, attālumam starp mašīnām vajadzētu būt atkarīgam no bremzēšanas ceļa, kas nepieciešams, lai apstādinātu otro, apstādinot pirmo. Turklāt, vēlams, lai tas būtu pēc iespējas lielāks. No otras puses, lai palielinātu pasažieru satiksmi, šis attālums ir jāsamazina. Kā atrast līdzsvaru?

Attiecībā uz virtuālo sakabi, mēs neesam pētījumu pionieri. Pie tā strādāja mūsu konkurenti. Bet mēs izmantojām un modernizējām šo koncepciju. Pirmais transportlīdzeklis – vadošais, tas pilda savu maršruta uzdevumu. Pārējie kontrolē un izmaina savus kustības parametrus: attālumu, intervālu, laiku līdz priekšā esošajam modulim.

Kāpēc ir vajadzīga virtuālā sakabe?

Piemēram, ir uzdevums: pēc iespējas ātrāk pārvest kravas un pasažierus pa šoseju Minska-Maskava. Lai to atrisinātu, būs jāsaglabā minimālais intervāls starp moduļiem. Bet, to sasniegt būs iespējams tikai virtuālās savienojuma dēļ. CIVS uzdevums |– izveidot virtuālu sakabi atkarībā no esošajiem satiksmes grafikiem un individuālajām pasažieru vajadzībām.

Birojā parādījās SkyWay Technologies Co intelektuālo sistēmu pārvaldes vadītājs Jevgenijs Rodčenkovs. Ieinteresējies par sarunu tēmu, viņš papildina Juriju Adamoviču:

Starp citu, virtuālā sakabe, raugoties no komerciālā labuma viedokļa, samazinās enerģijas izmaksas, palielinās pasažieru plūsmu un līdz ar to arī peļņu. Tā palīdzēs samazināt slodzi, braucot plūsmā, kā tas darbojas fūru gadījumā, lai samazinātu enerģijas izmaksas un palielinātu pasažieru plūsmu.

Jurijs Adamovičs turpina skatīt jautājuma tehnisko pusi. Anatolijs Eduardovičs, nosaucot junibusu «sunītis», ne tikai demonstrēja adaptīvo sekošanu vadītājam, kas nepieciešams virtuālās sakabes ieviešanai. Viņš parādīja arī dažu sistēmai pilnīgi neparastu komandu izpildi: bēgšana, pakaļdzīšanās. Saprotiet, kad Anatolijs Eduardovičs teica, ka mūsu kompānijas atrisinātais uzdevums ir ļoti nopietns, viņš nepavisam n elielījās. Šajā jautājumā mēs patiešām ieņemam vadošu pozīciju.

Ko redz junibuss?

Atgriežoties pie tehniskās redzes jautājumiem, es atgādinu, kā vienā demonstrācijas brīdī Anatolijs Eduardovičs teica: «Sistēma redz ļoti daudz liekus objektus un šķēršļus». Jo, atšķirībā no līdzenā asfalta, mēs strādājām uz neideālas virsmas. Un tas, ka mūsu izstrādātā sistēma ir iemācījusies atlasīt nepieciešamos objektus un apstrādāt nepieciešamo informāciju virsmas kropļojumu līmenī, liecina par milzīgiem panākumiem.

Ja testu laikā junibusam ceļā būtu citi cilvēki, viņš tos izstrādātu pēc vislielākā iespējamā apdraudējuma principa. Balstoties uz paša transportlīdzekļa un potenciāli bīstamu priekšmetu kustības parametriem, aprēķinot to ceļu krustojumu. Jo tuvākais var aizbraukt prom, bet attālumā stāvošais – tuvināties.

Intelektuālās sistēmas pret vandālismu

Mūsu tehniskās redzes sistēma jau atpazīst ieročus transportlīdzeklī un ārpus tā, sūta signālu «atklāta potenciāli bīstama situācija» dispečeram. Tieši viņam ir jārīkojas tālāk. Tomēr cilvēks vēl spēlē galveno lomu. Tāpēc, ka kļūdas cena būs pietiekami augsta, ja, teiksim, salonā būs cilvēks nevis ar rotaļu pistoli, bet ar īstu. Bet mēs mākslīgajam intelektam dosim iespēju izvēlēties, ko darīt.

Tomēr, prast atpazīt vandālisma aktus un potenciāli bīstamas situācijas, piemēram, agresīvu uzvedību &nadsh; nav vienkārši. MI būs jāiemācās atšķirt vienkāršu uzsitienu uz pleca no sitiena, vai laipnu žestu no draudiem. Bet mēs izmantojam milzīgas datu kopu bāzes, lai mašīnas to beidzot varētu izdarīt.

Jevgenijs Rodčenkovs papildina: «Starp citu, ir filma, kurā nevis cilvēks māca robotu, bet otrādi. Tā saucas «Es-māte». Tās morāle ir par to, kā notiek lēmuma izvēle, kāpēc tieši tādā veidā, un kurš tomēr ir gudrāks &nadsh; cilvēks vai robots».

Kāpēc roboti vēl ne drīz pārņems pasauli?

Cilvēka lidojumi kosmosā, neraugoties uz visām briesmām, pieņemtie lēmumi par sevis upurēšanu ārkārtas situācijā par labu citas personas glābšanai, un pat ideja «nosūtīt sūtni pēc vēl vienas vīna pudeles», kad šķiet, ka nu jau ir pienācis laiks apstāties – tie visi ir neracionāli lēmumi. Uz tiem ir spējīgs tikai cilvēks. Un, nav zināms, cik laika būs nepieciešams, lai iemācītu to mašīnai, un vai tas vispār sanāks. Tāpēc, baidīties no robotu sacelšanās vēl ir pāragri. Jo pagaidām tie atgādina mazus bērnus, un mēs «ar saviem» SkyWay ļoti lepojamies.

Techkult ziņu portāls: «SkyWay – transporta revolūcijas priekšgalā»

Techcult.ru portāls, kas veltīts zinātnei, tehnikai un augstajām tehnoloģijām, publicēja rakstu par stīgu transportu. EcoFest 2019 laikā izdevuma korespondents sarunājās ar SkyWay izstrādātājkompānijas vadību, kā arī novērtēja stīgu transportu dzīvē un vizinājās ar vairākiem ritošā sastāva modeļiem. Kā norāda autors, braukšanas raksturlielumi pilnībā atbilst deklarētajiem rādītājiem: gaitas gludums, zems trokšņa līmenis, komforts.

«Kabīnes iekšpusē ir ļoti klusas, var viegli runāt, nepaceļot balsi. Kustība ir ātra un nemanāma – vibrācijas praktiski nav. Turklāt, viņi var sasniegt ātrumu līdz 100 kilometriem stundā. Starp citu, 100 km/h SkyWay junibusiem nepavisam nav robeža – vienkārši EkoTehnoParka demonstrācijas trases izmēri neļauj kapsulām ieskrieties ātrāk».

Lasiet pilnu versiju jaunumu caur saiti.