Uber está transformando a escala de sua frota em um produto de dados para resolver o gargalo mais persistente da indústria de veículos autônomos: o caso extremo. Com o lançamento do AV Labs, a empresa pretende colher cenários de condução raros e de “cauda longa” da sua enorme frota para treinar sistemas autónomos de terceiros.
O foco está mudando do desenvolvimento centrado em algoritmos para um modelo centrado em dados, onde a vantagem competitiva não reside na arquitetura de software program, mas no acesso a anomalias do mundo actual de alto quantity que não podem ser simuladas.
O setor AV está atualmente se afastando da lógica baseada em regras em direção à aprendizagem por reforço; onde a qualidade dos dados supera a quantidade. Embora as empresas utilizem frequentemente simulações para se protegerem contra riscos, os ambientes sintéticos não conseguem replicar a imprevisibilidade das estradas públicas reais.
As recentes lutas operacionais realçam esta lacuna. Waymoapesar de uma década de testes, viu seus robotáxis lutarem com cenários específicos do mundo actual, como a passagem ilegal de ônibus escolares parados. O tamanho da frota cria um limite físico para a quantidade de dados que uma única empresa de AV pode capturar de forma independente.
A Uber está posicionando o AV Labs para preencher essa lacuna. A empresa não está retornando ao desenvolvimento de robotáxis (do qual saiu em 2020 após vender sua divisão para Aurora), mas em vez disso está oferecendo uma camada de infraestrutura para parceiros como Waymo, Waabi e Lucid Motors.
Coleta de dados direcionada usando a frota Uber
A proposta central é um volante de dados capaz de capturar cenários difíceis de programar explicitamente. Ao contrário da Tesla, que depende da recolha passiva de dados de milhões de veículos de consumo, a Uber planeia utilizar uma abordagem direcionada.
A nova divisão pode implantar veículos carregados de sensores em locais específicos com base nos requisitos dos parceiros. Danny Guo, vice-presidente de engenharia da Uber, observou que a empresa pode selecionar entre 600 cidades para implantação, permitindo-lhes atingir locais específicos com base no interesse do parceiro.
Esta operação está atualmente em uma fase de protótipo fragmentada. A equipe está equipando manualmente os veículos (atualmente um Hyundai Ioniq 5) com lidars, radares e câmeras. Guo admitiu que a equipe ainda está determinando a durabilidade dessas instalações manuais de sensores, caracterizando o estado atual do projeto como altamente experimental.
Validação do modo sombra
A implementação técnica oferece um caso de uso distinto para equipes de validação: modo sombra. Nesta configuração, o software program de condução autónoma de um parceiro funciona silenciosamente no fundo de um veículo conduzido por humanos da frota da Uber.
Quando a ação do motorista humano diverge da decisão do software program, o sistema sinaliza a discrepância. Este ciclo de suggestions tem duas funções: identifica deficiências no código e fornece dados de treinamento para alinhar o comportamento do modelo com as normas de direção humana.
Os parceiros não receberão feeds de dados brutos. Em vez disso, o AV Labs processa a entrada em uma camada de compreensão semântica projetada para melhorar o planejamento do caminho em tempo actual.
A estratégia da Uber é tornar-se um fornecedor de serviços públicos para o ecossistema de autonomia, em vez de um concorrente direto. Ao democratizar o acesso a dados extremos, a empresa pretende acelerar a indústria em geral.
Para a indústria audiovisual, esta colaboração oferece uma forma de contornar o processo de capital intensivo de construção do tipo de frota de validação massiva que a Uber já possui. Guo argumentou que a Uber deve aceitar a responsabilidade de desbloquear o ecossistema porque o quantity de dados que podem recolher excede em muito o que os parceiros individuais podem gerar de forma independente.
Veja também: Plataforma AGL acelera desenvolvimento de veículos definidos por software program
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