Toyota představí vlastní alternativu k Tesla FSD. Dorazí v roce 2028

6
Toyota představí vlastní alternativu k Tesla FSD. Dorazí v roce 2028
Fotografie: Tesla
  • Toyota plánuje od roku 2028 nasadit novou generaci asistenčních systémů, která má nabídnout schopnosti podobné systému Full Self-Driving od Tesly
  • Automobilka nechce spoléhat pouze na umělou inteligenci, nad ní vytvoří další bezpečnostní vrstvu, která bude hlídat její chování a zasahovat při neočekávaných situacích

Japonská automobilka plánuje v roce 2028 uvést novou generaci pokročilých asistenčních systémů, která má nabídnout podstatně širší schopnosti než současné systémy pro udržování v jízdním pruhu nebo adaptivní tempomat. Podle informací japonského deníku Nikkei má novinka mít schopnosti označované jako Level 2++. Nejde přitom o oficiální kategorii stanovenou organizací SAE, ale spíše o marketingové označení systémů, které svými schopnostmi překračují klasický Level 2, zároveň však stále vyžadují plnou pozornost řidiče.

Právě do této oblasti dnes směřují například systémy podobné Tesle Full Self-Driving (Supervised). V praxi to znamená, že automobil dokáže za určitých podmínek samostatně zvládat podstatně větší část jízdy, řidič však stále zůstává odpovědný za jeho chování a musí být připraven zasáhnout. A přestože se výsledná funkčnost může Tesle podobat, Toyota podle dostupných informací nechce jednoduše převzít její technologický přístup.

Pět úrovní autonomního řízení


  1. Úroveň 1: Asistenční funkce řidiče, jako je tempomat.
  2. Úroveň 2: Pokročilé asistenční systémy, které stále vyžadují pozorného řidiče s rukama na volantu.
  3. Úroveň 3: Vozidlo může samo řídit ve specifických situacích, řidič může sundat ruce z volantu.
  4. Úroveň 4: Vozidlo je schopno plně autonomního řízení ve většině situací bez zásahu řidiče.
  5. Úroveň 5: Plně autonomní vozidlo bez potřeby lidského řidiče.

Jak dodává insideevs.com, Tesla dlouhodobě sází na takzvané end-to-end řízení, při kterém velká neuronová síť zpracovává informace ze senzorů a na jejich základě přímo vytváří rozhodnutí potřebná pro řízení vozidla. Toyota chce ale nad umělou inteligenci postavit další vrstvu bezpečnostních pravidel, jež má fungovat jako určitý ochranný mantinel, který bude průběžně kontrolovat chování systému a v případě neočekávaného rozhodnutí zasáhne.

Smyslem je zabránit tomu, aby se autonomní systém dostal mimo předem stanovené bezpečnostní hranice. Toyota tak chce kombinovat schopnosti moderní umělé inteligence s pevně definovanými pravidly vytvořenými člověkem. Podle automobilky by tento přístup mohl výrazně přispět ke zvýšení bezpečnosti silničního provozu.

Zajímavá je také strategie, kterou Toyota pro novou technologii zvolila. Akihiro Sarada, šéf softwarového vývojového centra Toyoty, podle Nikkei uvedl, že automobilka bude z technického hlediska vyvíjet technologii až na úroveň Level 4, komerčně ji však bude nabízet jako Level 2++. Toyota tedy podle všeho nechce okamžitě přenést plnou odpovědnost za řízení na svůj systém, technologicky se nicméně chce připravit na dobu, kdy budou skutečně autonomní automobily běžnou součástí provozu.

Nový systém má být podle zprávy Nikkei uveden v prvních autech Toyota od roku 2028. Zatím není jasné, na kterých trzích se technologie objeví jako první – vzhledem k rychlému rozvoji pokročilých asistenčních systémů jsou ale nepřekvapivě jedním z největších kandidátů Spojené státy.

Diskuze ke článku
Dini Dini
Dini Dini
Naposledy upraveno: 4. 9. 08:52
V autě běží model neuronové sítě, který má určitou omezenou schopnost generalizovat, ale neumí abstrahovat...nemá kauzální uvažování, neví, proč se věci dějí. Pokud se setká se změnou, na kterou je jeho generalizace krátká (vstup třeba vytvoří příliš odlišný vektor), neví jak dál a zvolí nějaké náhradní řešení - třeba předá řízení. Tento model se v autě neumí učit, neumí se změnit...neumí se přetrénovat, změnit si váhy, vylepšit se...nic.

Manažeři Tesly žili možná v mylném domění, jako hodně z nás, že modely budou schopné větší generalizace nebo i abstrakce. Generalizace samozřejmě funguje, ale její rozsah je omezený. A přenos principu do jiných situací je ve srovnání s lidskou schopností abstrakce velmi slabý.

Tesla sice nemusí svou neuronovou síť naučit otrocky úplně všechny možné situace na silnicích i mimo ně. Musí jich ale naučit stále těžko představitelné množství a zároveň musí zajistit, aby naučené reprezentace spolehlivě pokrývaly nekonečný prostor možných situací.

Třeba je Tesla v pasti svojí obrovské NS a Toyota tam vidí skulinku škálovatelnosti.

Načíst všechny komentáře

Přidat názor

Nejživější diskuze