让自动化更安全,Hologram依靠仿真工具助力无人驾驶未来
对于试图通过人工智能实现无人驾驶的设计师来说,“如何让自动化更加安全”已经成为他们面临的最大难题。
即使你的无人驾驶汽车在驶过街道时并没有撞上行人,你也没必要沾沾自喜,盲目自大地认为你的汽车已经是道路上最安全的了。这并不能说明你的神经网络真的“认识”摄像头看到的东西。
众所周知,行人不会被汽车撞上,可能只是因为你的运气好。也许你的无人驾驶汽车认出了一位母亲,但它并没有认出她身边那个蹦蹦跳跳的小孩。这些传感器甚至可能会把小孩认成一只普拉达挎包。
那么问题来了:你所拥有的工具是否能够有效地识别出错误,并在神经网络中加以修复,这样你的无人驾驶汽车在将来能够认出小孩和挎包之间的不同?
Aurora和Ansys对Hologram的投资
匹兹堡创企Edge Case Research是由一批卡内基梅隆大学的无人驾驶及安全软件专家所创立,最近它开发出来一个名为Hologram的评估平台,能识别出感知重叠时的“极端案例”。
Edge Case是众多试图解决安全和自动化矛盾的创企之一,本周这家公司取得了一定的进展。这家公司获得了700万美元融资,领投方为无人驾驶创企Aurora的首席执行官兼联合创始人Chris Urmson和Ansys,后者是全球火箭、飞机和车辆工程仿真领域的领导者。其他参与本轮融资的投资者还包括Lockheed Martin Ventures、Liberty Mutual Strategic Ventures、Trucks VC和Blue Tree Allied Angels。
Urmson和Ansys的副总裁Matt Zach将会加入Edge Case Research的董事会。Urmson之前参与过Alphabet无人驾驶项目的合作,拥有一定的科研背景。Ansys旗下的同名仿真软件在工程领域也是家喻户晓。
这样一来,Edge Case Research的董事会可谓是汇聚了自动化及安全领域的一大批权威。公司首席执行官Michael Wagner表示:“公司的投资人和我们的看法一致,都认为自动化系统的安全性是最重要的。也正是因此它们选择了投资我们。”
Edge Case将会利用这笔融资支持Hologram的开发,这也是它的第一笔融资。随着人工智能在无人驾驶领域的地位越发重要,Michael Wagner把Hologram称作是“这个新兴领域的新工具”。目前这个软件已经处于测试阶段,公司计划再增加一些试点项目,扩大规模,让Hologram于2019年底之前实现商业化。
仿真软件能够应对未知的状况吗?
对于无人驾驶公司而言,仿真工具一直是一种有效的手段,它能建立虚拟的行程,测试自己的感知软件、人工智能和深度学习算法,以应对各种状况。
但特斯拉是个例外。埃隆·马斯克并不喜欢这些仿真工具。今年四月,在特斯拉的Autonomy Day上,马斯克又发表了著名言论:“这些工程师通过仿真软件建立了自己的虚拟车辆,并在软件中测试了数百万次‘极端案例’,跑了数十亿英里,他们做的不错,但还远远不够。我们公司的仿真结果也很不错,但它模拟不出现实世界层出不穷的奇怪案例。”
马斯克说错了吗?
Wagner认同了马斯克的观点,但他认为马斯克的说法低估了仿真软件的能力。他表示,想要获得数十亿公里的行驶数据,这需要真实车辆去跑好几个月,甚至好几年,无人驾驶公司才能确保产品的安全。所以仿真工具就很重要,但马斯克说的也没错,“仿真工具的确预测不了我们没想到的情况”。
回到我们一开始提到的“小孩变挎包”案例,Wagner解释道,Hologram会通过神经网络计算出母亲的包围盒(一种求解离散点集最优包围空间的算法),这个包围盒是固定的。但给她的小孩所计算出的包围盒就一直在变化,时隐时现。这样一来,Hologram就能帮助开发人员确定哪些状况中,算法的结果会变得模棱两可,也就是无人驾驶汽车识别不出小孩的情况。
Wagner称Hologram并不是一款仿真软件,它更像是一种分析神经网络处理现实数据的工具。
通过对比神经网络和物件的标签,理论上每个人都能完成一样的工作。但这种方法难以推广,因为太多的东西需要贴上标签。而Hologram能提供一个平台,“智能地测试感知软件在不同情况下的表现”。无人驾驶汽车可以通过传感器数据,激活Hologram来识别风险。这个平台本质上就是为开发人员提供算法再训练所需的信息,提高其可靠性。
那么Hologram应该如何使用?
说了这么多,Hologram的应用场合在哪里?Wagner认为,Hologram可以集成到数据中心,分析特定软件对现实数据的反应,这种分析可以用于将来的学习。
他表示,从长远的角度看,“我们需要将Hologram集成到摄像头或无人驾驶汽车上,它能实时捕捉和识别任何一种突发状况”。在无人驾驶汽车停下来后,这些数据会第一时间上传到数据中心去。