Mówi: | Adam Rzepka |
Funkcja: | prezes zarządu |
Firma: | Intelicar |
W Polsce powstaje symulator uczenia autonomicznych samochodów. Sztuczna inteligencja wyszkoli pojazdy, jak mają się zachować na drodze
Wysoki poziom bezpieczeństwa, jaki zapewniają inteligentne auta, nie jest wyłącznie zasługą programistów odpowiedzialnych za stworzenie systemów rozpoznawania i analizy obrazu. Równie istotną rolę w procesie tworzenia oprogramowania dla pojazdów tego typu pełnią algorytmy uczenia maszynowego. Naukowcy tworzą specjalne programy, za pośrednictwem których uczą samochody poruszania się, zanim w ogóle wyjadą na drogi. Jeden z symulatorów do uczenia autonomicznych samochodów powstaje w Polsce.
– Robimy symulator jazdy do nauki dla samochodów autonomicznych, w którym nie uczymy człowieka jeździć samochodem – uczymy autonomiczne samochody. Szkolenie samochodów autonomicznych jest kosztowne, trwa bardzo długo i przede wszystkim może być niebezpieczne dla innych uczestników ruchu drogowego. Dlatego nasz pomysł jest taki, żeby część tego procesu przenieść do świata wirtualnego. To znaczy jest to taki program, wewnątrz którego inny program uczy się po prostu jazdy samochodem – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje Adam Rzepka, prezes zarządu Intelicar.
Jednym z największych graczy na rynku sztucznej inteligencji jest Google. Korporacja przez lata zdobywała doświadczenie w dziedzinie uczenia maszynowego, doskonaląc swoje algorytmy wyszukujące, a teraz za pośrednictwem spółki-córki DeepMind chce wejść na rynek motoryzacyjny. Inżynierowie DeepMind zaangażowali się w prace nad oprogramowaniem, które usprawni funkcjonowanie autonomicznych pojazdów od Waymo. Zespoły programistów z obu firm opracowały nowe narzędzia szkoleniowe wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego. Oprogramowanie uruchamiane jest na kilku symulatorach, a następnie każda wersja przechodzi niezależny proces szkolenia oraz testów. Kiedy te zakończą się, wdraża się najlepsze poprawki i ujednolica oprogramowanie. Następnie cały proces powtarza się wielokrotnie, aby otrzymać algorytm popełniający statystycznie najmniej błędów.
– Standardowo samochód autonomiczny pobiera informacje o świecie za pomocą sensora, w komputerze pokładowym generuje decyzję i aplikuje ją w systemie sterowania. Podmieniamy zewnętrzny świat, sensory i sterowanie na ich wirtualne odpowiedniki. W ten sposób oprogramowanie jest dokładnie takie samo, jak w samochodzie, a potem może być wgrane do docelowego samochodu. Nauka nie ma ograniczeń czasowych. Samochód musi się dostosowywać do nowych przepisów, nowego kraju, nowych zwyczajów kierowców. Kiedy zdarza się jakiś wypadek, którego nikt wcześniej nie przewidział, trzeba po raz kolejny przetrenować to samo zdarzenie w tysiącach wariantów – tłumaczy ekspert.
Z nieco innej strony do procesu szkolenia podeszli naukowcy z MIT Media Lab. Badacze od kilku lat prowadzą masowy internetowy eksperyment Moral Machine. W tym teście jednokrotnego wyboru każdy chętny może partycypować w procesie doskonalenia samochodowej sztucznej inteligencji. W ramach Moral Machine uczestnikom prezentuje się kilka problemów moralnych, z którymi mogą się w przyszłości zmagać systemy autonomiczne. Badacze mają za zadanie wskazać, których uczestników ruchu drogowego powinno uśmiercić inteligentne auto, gdyby tuż przed przejściem dla pieszych doszło do awarii hamulców. Projekt ma na celu stworzenie cyfrowego odpowiednika ludzkiej moralności dla pojazdów autonomicznych.
Inżynierowie z Intelicar postanowili z kolei usprawnić sam proces tworzenia narzędzi do nauczania sztucznej inteligencji. Firma opracowała algorytm częściowo automatyzujący tworzenie systemów uczenia maszynowego na potrzeby rynku motoryzacyjnego. Dzięki niemu firma może dostarczać symulatory wyspecjalizowane do pracy w ściśle określonych warunkach.
– Mamy technologię, dzięki której możemy bardzo szybko odwzorowywać realne miasta w wirtualnym świecie na podstawie danych geograficznych, zapełniać je ruchem drogowym. Dzięki temu klient nie musi ręcznie, żmudnie przygotowywać scenariuszy tych symulacji i to prowadzi do jeszcze większego przyspieszenia procesu – zauważa Adam Rzepka.
Według analityków z firmy MarketsandMarkets wartość globalnego rynku uczenia maszynowego w 2016 roku przekroczyła miliard dolarów. Przewiduje się, że do 2022 roku wzrośnie ona do 8,8 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie przeszło 44 proc.
Czytaj także
- 2025-03-03: Unia Europejska spóźniona w wyścigu AI. Eksperci apelują o szybsze inwestycje i zaprzestanie regulacji
- 2025-03-13: Inwestycje w sztuczną inteligencję na bardzo niskim poziomie. Potencjał polskich kadr nie jest wykorzystywany
- 2025-03-03: Drony coraz częściej wykorzystywane w akcjach ratowniczych. Państwowa Straż Pożarna tworzy grupy dronowe w całej Polsce
- 2025-02-13: Europa zapowiada ogromne inwestycje w sztuczną inteligencję. UE i USA mają wspólne interesy w obszarze AI
- 2025-02-07: Rola telekomów w upowszechnianiu sztucznej inteligencji rośnie. T-Mobile udostępnia klientom zaawansowaną wyszukiwarkę Perplexity Pro
- 2025-02-04: Rekordowy wzrost sprzedaży samochodów Mercedes-Benz. Rośnie zainteresowanie przede wszystkim autami niskoemisyjnymi
- 2025-02-06: Rząd pracuje nad nowymi warunkami testowania pojazdów autonomicznych. Do dopuszczenia ich do ruchu jeszcze daleka droga
- 2025-01-31: Sztuczna inteligencja pomoże we wczesnym wykrywaniu wrodzonych wad serca. Obecnie rozpoznawalność wynosi 40 proc.
- 2025-02-05: Sztuczna inteligencja dużym wsparciem w diagnostyce. Może być szczególnie cenna w chorobach rzadkich
- 2025-02-06: Firmy stawiają na coraz większą autonomię pracowników. To ważne szczególnie dla młodego pokolenia
Transmisje online
Kalendarium
Więcej ważnych informacji
Jedynka Newserii

Konsument

Krakowska fabryka Philip Morris przestawia się na produkcję wkładów tytoniowych do nowych podgrzewaczy. Amerykański koncern ogłosił zakończenie inwestycji o wartości blisko 1 mld zł
Koncern Philip Morris International (PMI) zakończył wartą niemal 1 mld zł modernizację fabryki w Krakowie. Nowe linie produkcyjne są w stanie wyprodukować w skali roku do 11 mld sztuk wkładów tytoniowych do podgrzewania, w tym do najnowszego systemu podgrzewania tytoniu, który właśnie trafił do sprzedaży w Polsce. To część globalnego planu firmy dotyczącego stopniowego wygaszania papierosów. W ciągu dekady PMI wprowadził blisko 30 proc. mniej papierosów na rynek. Zgodnie z planami do 2030 roku 2/3 globalnych przychodów PMI ma pochodzić z wyrobów bezdymnych, w tym z tytoniu do podgrzewania.
Transport
Eksperci apelują o przyspieszenie wdrożenia ETCS na polskiej kolei. Można to zrobić taniej i szybciej

Tylko w 2024 roku doszło na polskiej kolei do niemal 200 tzw. zdarzeń SPAD, czyli najczęściej przejechania przez pociąg sygnału „Stój”. Liczba takich incydentów z roku na rok rośnie, co może prowadzić do poważnych zagrożeń. Ograniczeniu konsekwencji ludzkich błędów ma służyć Europejski System Sterowania Ruchem Kolejowym (ETCS). Obecnie jest on wdrożony na zaledwie 1 tys. km linii kolejowych w Polsce, mimo że pierwotne plany zakładały zakończenie wdrożenia do 2023 roku.
Bankowość
Cyfrowa transformacja wymaga od liderów biznesu nowych kompetencji. Wśród nich kluczowe są otwartość na zmianę i empatia

Empatia, elastyczność i gotowość do eksperymentowania to dziś kluczowe cechy skutecznego przywództwa – szczególnie w świecie zdominowanym przez technologię i sztuczną inteligencję. Transformacja cyfrowa stawia przed liderami wiele nowych wyzwań i wymusza nowy model zarządzania – oparty na zaufaniu, adaptacyjności i rozumieniu potrzeb zespołu. Od 15 lat kobiety na kierowniczych stanowiskach w rozwijaniu kompetencji liderskich wspiera Program Santander W50. Uczestniczki z kilkunastu krajów zdobywają wiedzę i narzędzia do zarządzania zmianą, które pozwalają im skuteczniej funkcjonować w dynamicznym otoczeniu rynkowym.
Szkolenia

Akademia Newserii
Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.