Les données derrière les voitures autonomes

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Il y a longtemps que l'on imagine que notre avenir comprendrait des voitures volantes. Si cela peut devenir une réalité un jour, ce n'est pas le cas aujourd'hui. Mais quelque chose qui est possible ? Des véhicules véritablement autonomes et autopilotés. Compte tenu de la façon dont AI commence à s'imposer dans le monde, il se pourrait bien que ce soit bientôt une réalité. Mais même si la technologie existe - et que beaucoup d'entre nous ont entendu des récits et vu des démonstrations de voitures autonomes - il est difficile d'imaginer nos routes remplies de ces véhicules. Les véhicules sans conducteur sont encore, pour l'essentiel, un nouveau concept pour nous en tant que société. Non seulement ils sont rares à l'état sauvage, mais nous sommes encore en train de mettre au point le système de contrôle de la conduite. problèmes de réglementation et ramifications juridiques de leur existence.

When a driverless vehicle is involved in an accident or causes damage — property or personal — who is legally at fault? Is it the owner, who wasn’t even in contrôle? The manufacturer of said vehicle? Or is it the vendor or service provider in control of the vehicle’s autonomy database and system? We have a long way to go on that front, at least until we can call out the finer details.

Selon Intel, la technologie des véhicules sans conducteur contribuent à l'économie mondiale à hauteur de $7 billions de dollars au cours des prochaines décennies et permettra également de sauver des milliers - voire des millions - de vies. Cependant, malgré cette augmentation croissante de l'adoption, le sentiment du public est encore un peu flou. Le matériel qui rend ces véhicules possibles ou opérationnels, par exemple, n'est pas ce que l'on pourrait croire. Demandez à n'importe qui et il vous décrira probablement des commandes de type robotique reliées à un châssis plus grand ou un système de rails où tous les véhicules circulent sur une route de type parc à thème.

In reality, it’s data that will power the driverless vehicles of the future. Yes, digital data or information collected by a variety of sensors and monitoring systems and then passed through a big data platform — namely one connected to AI or machine learning. It sounds a bit insane, especially when you consider that “data” or digital contenu is not exactly tangible in nature. How can a seemingly invisible or untouchable element have control over something so advanced as a driverless vehicle, and by proxy our lives?

La relation entre les véhicules à conduite autonome et les données

Pour parler franchement, les véhicules sans conducteur n'existeraient pas sans leurs données connectées. Ils ne seraient tout simplement pas possibles. La raison en est que toutes les informations du monde réel, situationnelles et contextuelles doivent être collectées, traitées et ensuite déployées pour qu'un système automatisé puisse effectuer son travail. Un véhicule sans conducteur doit être conscient de la présence d'autres véhicules sur la route, de piétons et d'objets à proximité, de la direction qu'il prend et du rapport entre cette direction et sa position actuelle.

A variety of sensors and devices collect the necessary information, transfer it through an open connection to a hub or main system and then receive it after it’s been collated and processed. That central system — often powered by AI or machine learning algorithms — is what turns the digital data into usable insights.

Plus important encore, ce processus doit être effectué si rapidement que l'unité de commande du véhicule a le temps d'envoyer et de recevoir les informations correspondantes avant même de prendre sa décision en une fraction de seconde. Elle doit être capable de dire si un objet qui roule devant elle - à moins d'un kilomètre - est un ballon ou un enfant. Il doit également être capable de déterminer s'il a le temps de s'arrêter, de s'écarter du chemin ou de continuer à avancer.

Cela signifie également que le système est responsable de nombreuses vies, même dans une situation simple. Il est responsable de la sécurité des passagers à l'intérieur du véhicule, mais il couvre également toute personne se trouvant dans les environs, comme l'enfant qui a perdu son ballon.

Les données sont le moteur de tout, même si elles sont parfois difficiles à appréhender.

Comment les véhicules à conduite autonome utilisent les données

The data processed and used by driverless vehicles can be both vital and inconsequential in regards to généralités importance. Knowing its environmental and situational surroundings, for example, can be the difference between a major accident and reliable operation. But data about its passengers can make a difference too, just not in the same way. The latter could factor in when adjusting temperature control settings inside the vehicle, entertainment devices or even dynamic accessories like an electronic window tint system.

The situational information is vital to the car’s journey and main operations. Data collected about nearby landmarks, roadways or structures can be used to discern its current location. This process would allow it to pinpoint a position geographically with precise specifications when combined with moderne GPS information.

Les systèmes d'information géographique sont utilisés de nombreuses façons dans l'industrie. Ils peuvent aider à planifier des itinéraires et à identifier des raccourcis ou à éviter le trafic. Ils peuvent également synchroniser des informations avec des serveurs distants, qui pourraient les relier à d'autres véhicules proches sur la même route. Un accident qui vient de se produire, quelques minutes plus tôt, pourrait être relayé à un véhicule à proximité, lui permettant de s'arrêter ou de ralentir si nécessaire. En outre, un capteur de type sonar permettrait au véhicule de voir, de jauger et de mesurer son environnement à tout moment.

Les informations relatives à la vitesse, au matériel et aux performances ainsi qu'à la carrosserie externe permettent aux systèmes des véhicules de connaître leur état actuel, ce qui pourrait devenir encore plus important lorsqu'il s'agit de traiter des questions environnementales. Pour éviter les routes inondées, par exemple, il faudrait que le véhicule mesure en permanence les niveaux d'eau touchant le châssis et détermine si l'eau accumulée est suffisamment peu profonde pour être traversée.

Les données sont également utilisées pour préparer à la fois les véhicules et nos routes à leur arrivée.

Données sur les essais opérationnels et les déploiements

Before these vehicles can be unleashed, we need to be prepared as a society, and the manufacturers must be positive that they work as intended. That assurance requires lots and lots of testing, both in real cities and on real roads.

All the data being collected is also being fed into testing and deployment to help optimize the systems and hardware used. Sensors that may have a blind spot, for instance, must be retooled or augmented with additional devices to fix vulnerabilities. The only way you’d know such a sensor or dispositif isn’t measuring accurately on real roads is to test it out.

Les véhicules à conduite autonome de Google créent et traitent jusqu'à deux pétaoctets de données par ance qui représente environ deux millions de gigaoctets. C'est beaucoup de données. Certaines d'entre elles sont techniques et locales - comme ce que fait la voiture dans diverses circonstances - mais il y a aussi des données communautaires ou externes et même des données personnelles sur les passagers.

La distinction la plus importante à faire, cependant, est que ces véhicules et systèmes ne cessent jamais de collecter, traiter ou utiliser des données jusqu'à ce qu'ils soient éteints et garés. Même dans ce cas, les données sont toujours utilisées pour rendre les systèmes plus puissants, plus précis et plus sûrs.

Avec suffisamment de données, vous pouvez commencer à déployer des systèmes prédictifs qui prennent des décisions correctes basées sur des faits. Cette balle a roulé dans la rue, il est donc probable qu'un enfant ou un piéton suivra peu après. Arrêtez-vous dès que possible, et faites une embardée si vous ne pouvez pas. PDG d'Intel Brian Krzanich l'a bien dit. "Les données sont le nouveau pétrole". Elle alimentera les véhicules du futur et les rendra plus intelligents, plus conscients et plus efficaces que jamais.

Saisir la confidentialité et la sécurité

Avec toutes ces données collectées et circulant librement entre les systèmes, les connexions ouvertes et en cours de déploiement, il existe certaines préoccupations concernant la vie privée et la sécurité.

Pour commencer, comment pouvons-nous empêcher l'accès des pirates informatiques aux systèmes de contrôle des données et faire des ravages ? Et si vous êtes sur une autoroute et que le véhicule est arrêté par une partie externe ? Ce problème pourrait entraîner des accidents graves et mortels, avec des répercussions non seulement pour vous et les autres passagers, mais aussi pour ceux qui se trouvent sur la même route.

Privacy is another concern. If the vehicle is constantly collecting and reporting information about the drivers and passengers, what does it see? It could directly influence roadway signage and billboards, for instance. Imagine a dynamic system that picks up products or goods you’re discussing and then displays them on nearby signs for an extra advertising boost — similar to how Amazon and other retailers suggest products using your internet browsing histoire.

Malheureusement, aussi cruciaux que soient ces éléments, il faudra du temps pour corriger les défauts de la technologie. Nous devrons également nous méfier de la manière dont nos données personnelles et notre vie privée sont traitées par les entreprises qui construisent ces véhicules. Nous devons trouver un moyen de nous protéger, même contre des systèmes utiles et nécessaires comme ceux qui équipent les véhicules sans conducteur. Le temps, la recherche, la sensibilisation et une réglementation appropriée sont quelques-unes des meilleures solutions, mais cela ne se fera pas du jour au lendemain.


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À propos de l'auteur

Nathan Sykes, le fondateur de Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), est originaire de Pittsburgh, PA. Il aime écrire sur les dernières nouvelles et tendances en matière d'IA, de big data, de cloud computing et d'autres technologies émergentes. Restez à jour sur les technologies d'entreprise en suivant Nathan sur Twitter @nathansykestech.

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