SOHA NEWS
Những chiếc xe tự lái có lẽ sẽ rất hiếm khi gặp phải những tình huống nguy hiểm như trong "Fast and Furious", hay phải đương đầu với hàng loạt những gã tài xế phóng xe như điên trên đường. Tuy nhiên, chuẩn bị cho chúng kỹ năng để đương đầu với những tình huống như vậy - dù có hiếm gặp đến thế nào - vẫn luôn là điều cần thiết.
Chính bởi vậy, Ascent Robotics đang xây dựng một môi trường giả lập để giúp những chiếc xe tự lái có đủ các kỹ năng cần thiết để đối phó với những tình huống phức tạp khi tham gia giao thông - kể cả cho những tình huống cực kỳ hiếm gặp.
Ascent Robotics là một startup đến từ Tokyo, Nhật Bản, và ngay trong lượt gọi vốn đầu tiên hãng này đã huy động được 1,1 tỉ Yên (tương đương 10 triệu USD).
Thông thường, chúng ta đánh giá những tiến bộ của ngành công nghiệp xe tự lái thông qua tổng quãng đường mà xe tự lái đã đi được. Theo đó, con số 8 triệu km đi trên đường thực mà xe tự lái Waymo của Alphabet đạt được là cả một thành tựu lớn.
Tuy nhiên theo như Ascent thì chỉ một phần nhỏ dữ liệu mà Alphabet thu được từ Waymo là thực sự có tác dụng cho việc huấn luyện xe tự lái, bởi lẽ những tình huống bất ngờ, hiếm gặp mới thực sự là những tình huống ảnh hưởng trực tiếp tới sự an toàn của những người ngồi trên xe.
"Dữ liệu lái xe chỉ là một phần mà thôi" - Fred Almeida, sáng lập viên của Ascent cho biết. Hiện tại, Ascent đang "đánh cược" rằng, việc huấn luyện những chiếc xe tự lái trong môi trường thực tế ảo sẽ giúp họ đạt được những bước tiến lớn trong ngành.
Cụ thể, họ cho các kỹ sư đeo kính VR và cho họ thực hiện những kỹ thuật lái xe như drift bên trong môi trường giả lập các tình huống như trong Fast and Furious. Dự liệu được ghi lại sẽ được phân tích và tạo thành dữ liệu tình huống, sau đó sẽ cho hệ thống xe tự lái đưa ra các dự đoán và phản ứng lại để có thể tìm ra cách xử lý khi gặp phải tình huống như vậy.
Môi trường giả lập để huấn luyện xe tự lái của Ascent
Môi trường giả lập của Ascent được đặt tên là Atlas, và được dựng bằng Unreal Engine - một nền tảng phát triển game hết sức quen thuộc. Thế giới ảo được Ascent dựng nên có cả những người dân đi lại trên đường, những căn nhà và đèn giao thông, tuy nhiên không phải là phiên bản mô phỏng của bất cứ thành phố nào ngoài đời thực cả.
Nếu so sánh, môi trường giả lập Atlas giống một bộ đồ chơi xếp hình hơn: với các mảnh ghép được các kỹ sư lắp ráp để tạo ra các tình huống cụ thể dùng trong huấn luyện.
"Bạn cần phải tạo ra được những yếu tố bất thường và phức tạp có thể xảy ra khi tham gia giao thông, và huấn luyện xe tự lái cách để đối phó với chúng. Như vậy thì kết quả cuối cùng thu được sẽ khả quan hơn rất nhiều" - ông Almeida chia sẻ.
Ngành công nghiệp xe tự lái đến nay đã đạt được nhiều bước tiền lớn. Hồi năm 2004, trong một cuộc thi xe tự lái, chẳng có chiếc xe nào có thể tự mình đi đến vạch đích, khi mà chúng hết đâm phải những vật cản lại lao ra hẳn khỏi đường đi, thậm chí còn có những chiếc xe nổ máy rồi đứng im một chỗ không di chuyển.
Còn bây giờ, nhờ vào những thành tựu về cảm biến cũng như các thuật toán Deep Learning, khả năng "nhận biết thế giới" của những chiếc xe tự lái đã tăng cao hơn rất nhiều, nhờ vậy mà việc di chuyển bình thường trên đường trở nên vô cùng đơn giản.
Tuy nhiên, việc dự đoán các tình huống bất thường và xử lý chúng lại là một rào cản khác, vì cơ hội để thử nghiệm ngoài đời thực là rất nhỏ. Bất cứ một sai sót nào ở ngoài thực tế đều sẽ phải trả bằng một cái giá rất đắt.
Vậy nên, việc luyện tập trong môi trường giả lập như cách của Ascent là một phương án hết sức tuyệt vời, bởi họ có thể tạo ra bất cứ tình huống nào họ muốn - dù cho nó có điên rồ thế nào đi chăng nữa. Bên cạnh đó, Ascent có thể tăng cao tốc độ học của xe tự lái, khi cho hệ thống thử nghiệm nhiều lần cùng một lúc, cũng như tăng tốc độ giả lập lên hơn 20 lần.
Google cũng đang có hướng tiếp cận tương tự, khi mà tháng trước họ cho biết rằng xe tự lái Waymo đã đi được tổng cộng 2,7 tỉ dặm đường trong môi trường ảo.
Google sử dụng bản đồ 3D chất lượng cao, được dựng nên từ dữ liệu ghi lại bởi những chiếc xe, và thử nghiệm trong đó những tình huống như có người đi sai đường, đèn vàng nhấp ngáy, hay trên đường có xe đạp và người đi bộ.
"Tất cả mọi người trong ngành đều hướng đến mục tiêu kết họp giữa thử nghiệm thực tế và thử nghiệm trong môi trường giả lập" - ông Ali Izadi-Najafabadi, nhà phân tích đến từ Bloomberg cho biết. "Tập trung vào những tình huống quan trọng sẽ là điều hết sức cần thiết."
Ascent dự định sẽ dùng một phần tiền mà hãng gọi vốn được để trang bị cho 4 chiếc xe Lexus SUV một loạt cảm biến, và đưa chúng ra chạy thử trên đường.
Trên mỗi chiếc xe sẽ có mang theo máy tính trị giá 100.000 USD để thu thập dữ liệu, đặc biệt là trên những con đường khó đi do bị phủ tuyết hoặc băng. Bên cạnh đó, sẽ có tài xế đi theo xe để sẵn sàng cầm lái trong những tình huống ngoài ý muốn.
Fred Almeida và CEO Masayuki Ishizaki của Ascent
Hiện tại, Ascent còn có mối quan hệ hợp tác nghiên cứu với một hãng xe ô tô lớn của Nhật Bản và 3 công ty robot khác, tuy nhiên họ từ chối tiết lộ tên đối tác của mình do thỏa thuận hợp tác này vẫn đang ở giai đoạn bí mật. Bên cạnh đó, hãng cũng cố gắng sẽ tăng số lượng nhân lực của mình lên gấp đôi vào cuối năm nay. Hiện tại, nhân sự của Ascent mới chỉ có 30 người mà thôi.
Dự kiến, những chiếc xe không người lái sẽ có thể được bày bán công khai vào khoảng năm 2020, và Ascent có kế hoạch sẽ ra mắt AI của mình vào khoảng thời gian này.
"Chiếc xe sẽ có thể tự học được cách drift để dùng khi cần thiết. Kỹ thuật drift vốn rất khó để con người có thể thực hiện một cách chuẩn xác, cũng như rất nguy hiểm. Tuy nhiên, với độ chính xác của các cỗ máy, thì kỹ thuật này sẽ không phải là thứ gì quá khó với chúng." - ông Almeida chia sẻ.
Tham khảo Bloomberg