Kategoriarkiv: Artificiell intelligens

Volvo Trucks utforskar beteende

Volvo Trucks North America har inlett ett samarbetsprojekt med mjukvaruföretaget Perceptive Automata och en av sina kunder, Dependable Highway Express (DHE) [1]. 

Inom ramen för projektet har de utvecklat ett proof-of-concept säkerhetssystem som med hjälp av artificiell intelligens läser av avsikt och situationsmedvetenhet hos andra trafikanter som fotgängare, cyklister och bilister och som sedan används för att förbättra situationsmedvetenheten hos lastbilsförare. Systemet har nyligen demonstrerats i Ontario i Kalifornien i en lastbil av typen Volvo VNR 300.

Här kan ni få en liten försmak. 

Källor

[1] Volvo Trucks US. Press release. Volvo Trucks North America Teams Up With Perceptive Automata and DHE to Explore Human Behavior Prediction for the Trucking Industry. 2019-06-20 Länk

Humanising Autonomy på frammarsch

Startuppföretaget Humanising Autonomy adresserar ett av de svåraste problemen för automatiserade fordon: att detektera och veta vad fotgängare gör [1].

Enligt företaget överträffar deras AI-system människor. Det använder sig av bilder från praktiskt taget vilken kamera som helst och deras modeller är uppbyggda för RGB-data vilket ger bra djupinformation. Hemligheten för prestandan påstås dock ligga i modulära modeller som efterliknar människans sätt att känna igen och resonera kring andra människor i trafiken.  

Företaget samarbetar med mobilitetsföretag som Daimler Mercedes Benz och Airbus. De har nu fått en investering på ca 53 miljoner kr (5,3 miljoner dollar) från en internationell grupp av investerare ledd av Anthemis.

Källor

[1] Coldewey, D., TechCrunch. Humanising Autonomy pulls in $5M to help self-driving cars keep an eye on pedestrians. 2019-06-19 Länk

Tesla Autonomy Day

I måndags höll Tesla ett event kallat Autonomy Day där de berättade om flera uppmärksammade nyheter. Till skillnad från tidigare event var detta mycket mer fokuserat på teknologin som man öppet och relativt detaljerat gick igenom, och flera skribenter verkar ha blivit imponerade [1, 2].

Till att börja med har Tesla utvecklat ett eget chip, som ska vara specialanpassat för just Teslas självkörande fordon, till skillnad från t.ex. Nvidias som är mer generellt och som används av många konkurrenter. Teslas chip, som ska tillverkas av Samsung, ska t.ex. vara betydligt snabbare på bildbehandling [1]. Detta nya chip sitter i processorerna i alla Tesla-bilar som tillverkas nu, vilket gör att de hårdvarumässigt redan är klara för att bli helt självkörande, enligt Elon Musk. Nästa år ska man släppa en ny mjukvara för detta vilket gör att det då direkt kan finnas en miljon helt självkörande bilar på marknaden [3]. Och om 2 år kommer nästa generation av chippet.

Vad gäller sensorer så fortsätter Tesla att satsa på radar, kameror, GPS, kartor och kommunikation – men inte lidar. I själva verket anser Elon Musk att de företag som satsar på lidar är dömda till undergång, ”doomed” [4]. Lidarer är dyra och onödiga, säger han. Dessutom drar de mycket energi. För att klara svårare siktförhållanden – där lidar annars har sin styrka – satsar Tesla istället på utveckling av kameror och maskininlärning.

Vad gäller just maskininlärning så har Tesla en fördel i att de låtit alla sina bilar på marknaden (som har tillräckligt med sensorer) sedan flera år samla in data som sedan används för att träna AI-systemet [2]. Man har då också kunna inrikta träningen på speciellt svåra objekt, som t.ex. cyklar på cykelställ på bilar (är det en bil eller en cykel?).

Den kommande mjukvaran kommer också att innehålla funktioner för att låta bilarna – om föraren så önskar – köra mer aggressivt, i vad Elon Musk kallar ”Los Angeles trafikmod” eftersom det krävs en aggressiv körstil för att ta sig fram i trafiken där [5].

Med den nya självkörningsförmågan så möjliggörs också robot-taxi, och Tesla planerar nu för en sådan tjänst, men med en ny affärsmodell. Tanken är nämligen att använda Tesla Model 3-bilar som tidigare leasats till kunder [6]. Kunderna får då ta den största delen av värdeminskningen, och robot-taxitjänstens kunder bryr sig förstås inte om bilarna varit nya eller begagnade. Det innebär också att de som leasat Model 3 inte kommer att ha möjlighet att köpa loss bilarna när leasingperioden är slut.

På frågan om hur mycket Tesla satsar på utvecklingen av självkörning svarar Elon Musk ”det är i princip hela vår kostnadsstruktur”. Han säger också att det är ekonomiskt vansinne att idag köpa en annan bil än en Tesla, för ”om tre år kommer det att vara som att äga en häst” [3].

Här kan ni se en video från eventet (den börjar med en snygg men lååång reklamfilm, själva eventet startar efter 1 timme och 9 min).

Egen kommentar:

Här kändes det verkligen att Tesla har sin bakgrund i elektronikindustrin snarare än i fordonsindustrin – man gör saker som en traditionell biltillverkare nog inte skulle ge sig på.

Filmen innehåller också en bra beskrivning av hur maskininlärning fungerar allmänt och i fordonssammanhang, för oss som inte är insatta i ämnet.

Men min känsla av att se videon är att trots det positiva budskapet så verkar inte Elon Musk riktigt vara i form. Men så är ju Tesla också – återigen – ifrågasatta vad gäller att leverera vad de lovat, nu avseende volymer av Model 3, och också vad gäller själva affären, med lägre intäkter pga sänkta priser och fortsatt höga kostnader. Därför är det extra intressant med den nya affärsmodellen. Men den förutsätter ju att allt finns på plats och robot-taxitjänsten verkligen blir en framgång.

Samtidigt finns det fler moln på Teslas himmel: bland annat en bil i Shanghai som spontant börjat brinna [7]; och en studie som ifrågasätter om Teslas statistik för hur många olyckor de undvikit med sin teknologi verkligen stämmer, då urvalet kanske inte varit representativt [8].

Källor:

[1] Alexandria Sage, Vibhuti Sharma: Tesla says robotaxis coming to U.S. roads next year, slams rivals’ use of Lidar, Reuters 2019-04-22 Länk

[2] Brad Templeton: Tesla Bets Farm On Neural Network Based Autonomy With Impressive Presentation, Forbes 2019-04-22 Länk

[3] Tesla’s self-driving robotaxis will be on US roads by next year, promises Elon Musk, Livemint 2019-04-23 Länk

[4] Matt Burns:
‘Anyone relying on lidar is doomed,’ Elon Musk says, TechCrunch 2019-04-22 Länk

[5] Sean O’Kane: Elon Musk says Tesla will allow aggressive Autopilot mode with ‘slight chance of a fender bender’, The Verge 2019-04-22 Länk

[6] Will Tesla’s Leasing Program Disrupt The Ride-Sharing Market? CleanTechnica 2019-04-21 Länk

[7] Brenda Goh, Yiley Sun: Model S fire video adds to Tesla woes pre-results, Reuters 2019-04-22 Länk

[8] Edward Niedermeyer: MIT Study Showing High ”Functional Vigilance” Among Autopilot Users Comes With Massive Caveats, The Drive 2019-04-10 Länk

AI.se

Under veckan invigdes det nya centret AI Innovation of Sweden i Göteborg [1]. Det är en nationell satsning som har ambition att fungera som en motor i det svenska AI-ekosystemet. Fokus kommer att ligga på att accelerera tillämpningen av AI genom delning av kunskap och data, samlokalisering och samarbetsprojekt, allt med ett starkt fokus på etik, transparens och säkerhet. Satsningen finansieras av Vinnova (30 Mkr fördelade på 4 år) samt ett 40-tal medlemmar som väntas bidra med egen tid. 

AI Innovation of Sweden har lovordats av många, och inte minst vår nyblivne Energi- och digitaliseringsminister Anders Ygeman som under invigningen konstaterade: Sverige ska vara bäst i världen på att använda digitaliseringens möjligheter. AI Innovation of Sweden är en viktig del i att göra verklighet av det. [2]

Lindholmen Science Park AB står som värd för det nya centret. 

Källor

[1] AI Innovation of Sweden, News. AI Innovation of Sweden officially launched. 2019-02-06 Länk

[2] Digitalifrsatruktur. Nu startar AI Innovation of Sweden. 2019-02-06 Länk

Waymo och Google använder AutoML för att bygga Machine Learning

Waymo, kända för sina självkörande fordon, är väl förtrogna med machine learning (ML) som de använder i nästan alla delar av sina fordon, från att läsa av omgivningen, att förutsäga hur trafikanter i närheten kommer agera och bestämma det egna fordonets nästa rörelse.

Med ett samarbete med Google AI och forskare från ”the Brain team” har forskare börjat undersöka möjligheten att använda ett ML-baserat system, AutoML, för att anpassa sina modeller till olika städer och miljöer. Frågan som samarbetet jobbar med att söka finna svar på är: kan AutoML generera högpresterande och snabba Neural Networks för en bil? Med prestanda menar de hur precision i svaren från näten och med snabbhet menar de hur snabbt nätet kan leverera ett svar. 

För att hitta en bra arkitektur för ett neuralt nätverk görs mycket manuellt arbete med att kominera olika typer av byggblock, t.ex. antal gömda noder och inlärningsfunktioner etc. 

Med hjälp av AutoML kunde de automatiskt kombinera dessa byggblock och på så sätt förbättra prestanda på två olika sätt: nya nätverk som var signifikant snabbare, fast med liknande precision och nätverk med högre precision fast med liknande snabbhet.
Alltså, genom att kombinera olika byggblock kunde de utforska olika konfiguration av nätverken. Så, med denna kunskap ville de även prova att skapa helt nya typer av nätverk. 

Eftersom det tar dagar att utvärdera en ny arkitektur skapades mini-problem baserade på original-problemet, dvs. bildsegmentering. Miniproblemen kunde analyseras på några timmar och nu kunde AutoML mjukvaran användas för att testa inte bara nya byggblock utan helt nya arkitekturer. Det som annars skulle ta år att köra på servrarna med multipla grafik-kort tog nu några timmar. 

Resultaten var enastående, 10 000 nya arkitekturer kunde skapas automatiskt, och testas på ett par veckor (istället för över ett år). Nätverk som var 20-30% snabbare och med mellan 8-10% högre precision kunde automatgenereras.

Källa:

[1] Automating the design of machine learning models for autonomous driving, Waymo 2019-01-15 Länk

Vatten och AI

En rapport från ”Center of U.S. auto manufacturing” höjer ett varningens finger kring prestanda hos AI-baserade algoritmer för objektidentifiering i samband med regn. Hayder Radha, professor vid Michigan State University, bekräftar detta problem och säger: I tester missar algoritmen ca 20% av alla objekt i lätt regn, om regnet tredubblas, dubbleras felfrekvensen. Även till synes små förändringar som färgskiftningar på grund av årstiderna kan påverka fordonens radar och lidarsensorer säger Prof. Radha.

Trots dessa utmaningar storsatsar bl.a. Hyundai på AI-teknologi för självkörande fordon. De har bl.a. investerat i startupföretaget Allegro.ai. Även Boston-baserade företaget Optimus Ride satsar med Nvidias Drive AGX Xavier plattformar för att starta en flotta med självkörande fordon i specifika områden t.ex. högskolekcampus och andra zoner för självkörande fordon.

Källa: 

[1] George Leopold: Study Pours Cold Water on AI Driving Algorithms, Datanami 2019-01-02 Länk

Nya leksaker från Amazon

Amazon kommer att lansera miniatyrbilar kallade AWS DeepRacer som går att fjärrstyra och programmera så att de kan köra själva [1].

Storleksmässigt är de 1/18 av en verklig bil. Varje bil är utrustad med en Atom-processor från Intel, en kamera och WiFi. De har tränats att följa en rutt och undvika hinder med hjälp av reinforcement learning. I praktiken innebär det att bilarna lär sig av sina misstag.

Tanken är att utvecklarna ska kunna lägga till sina egna algoritmer. Innan algoritmerna implementeras i bilen har utvecklarna möjlighet att träna upp och fintuna dem i Amazons simulator SageMaker.

Bilarna kan förbeställas nu för 249 dollar och kommer att levereras i början på nästa år. Prislappen kommer annars att ligga på 400 kr.

Amazon kommer att anordna tävlingar med AWS DeepRacer under 2019.

Källor

[1] Chan, R., Business Insider. Amazon is releasing a $400 self-driving toy car that you can program yourself – and it’s launching a racing league to test your skills. Länk

Smart Eye i samarbete med Geely

Svenska företaget Smart Eye, som bland annat gjort sig känt för sitt kamerasystem som kan mäta och beräkna vart en förare tittar, har inlett ett samarbete med Geely [1]. Samarbetet går ut på att  tillsammans utveckla nya säkerhetssystem för bilar med hjälp av Smart Eyes AI-drivna förarmonitorteknik (Driver Monitoring Systems, DMS).

Målet är att utveckla tekniken till den grad att den kan integreras i delvis automatiserade bilar som ska börja tillverkas nästa år.

Egen kommentar

Smart Eye har redan minst tre andra samarbeten med icke-namngivna fordonstillverkare, vilket tyder på vikten av att veta var en förare tittar. Detta är också ett ämne som utforskas av Smart Eye och RISE i ett pågående forskningsprojekt kallat DRAMA – Driver and passenger activity mapping (finansieras av FFI). Där är fokus på att identifiera och kartlägga förarens och passagerarnas aktiviteter.

Källor

[1] Smart Eye Press. Geely och Smart Eye samarbetar för att göra semi-autonoma bilar 2019. 2018-08-31 Länk

Tesla och Continental om AI

Andrej Karpathy som chef för Teslas AI-verksamhet, berättade vid konferensen Train AI förra månaden om Teslas arbete med AI och övergången till det man kallar ”Software 2.0”.

Ni kan se hans presentationsmaterial här.

Även den stora systemleverantören Continental utvecklar förstås AI-baserade lösningar. Vid  den pågående asiatiska CES-mässan i Shanghai visar man upp vad man kallar ”Virtual Driving School”, ett ”träningskamp” för maskininlärning, Läs mer här.

Hailos processorer

Startupföretaget Hailo utvecklar djuplärande processorer för tillämpning i bland annat automatiserade fordon och drönare [1]. De första processorerna väntas på marknaden nästa år.

Enligt Hailo är deras processor mindre i storlek, kraftigare och billigare än andra likartade processorer, vilket gör den lämplig för lokal behandling av sensordata med hög upplösning i realtid.

Företaget har nyligen fått en ny investering på 12,5 miljoner dollar.

Enligt IC Insights förväntas integrerade kretsar som används i fordon generera en global försäljning på 42,9 miljarder dollar år 2021, nästan en dubblering från 22,9 miljarder dollar år 2016.

Källor

[1] Hailo News. Hailo Raises $12.5 Million Series A Round to Develop Deep Learning Processor for Embedded AI Applications. 2018-06-05 Länk