Mașina – de la un simplu mijloc de transport, la un „computer” pe patru roți

​Șoselele de mâine vor arăta cu totul altfel față de ce vedem acum. Chiar dacă „mâine” poate fi la anul sau peste 10 ani, schimbarea a început deja. Spre deosebire de toate celelalte tehnologii, mașina are peste un secol și abia în perioada modernă trece cu adevărat într-o nouă fază, a doua etapă de evoluție.

În primă fază, mașinile trebuiau să fie mai rapide decât caii și să-i ajute pe oameni să se deplaseze mai repede și mai eficient. Iar în primele decenii s-au achitat admirabil de treabă. Sigur, ca o paralelă cu programarea, au trecut constant prin procese de debugging și, mai ales, prin actualizări.

În ceea ce privește siguranța, întâi au fost relevante centurile, niște obiecte de tip analog. Când trecem la digitalizare și integrarea electronicelor în mașină deja vorbim de sisteme de control pentru tracțiune și frânare. În fine, ca să n-o mai lungesc, suntem în prezentul în care se vorbește despre și sunt testate sisteme de condus autonom. Altfel spus, după mai bine de un secol, până și șoferul devine cu adevărat pasager și mașina se descurcă singură.

În ultimul deceniu companii ca Uber, Google, General Motors, Nissan sau Tesla, dar și-o suită de startup-uri, au încercat să creeze un înlocuitor pentru cea mai vulnerabilă componentă din mașină: șoferul. Fiecare, rând pe rând, a promis enorm și-a livrat relativ puțin. De ce? Am obținut câteva răspunsuri.

Totodată, până mă avânt în subiectul dezvoltării mașinilor de mâine, merită reamintite clasificările pentru mașini autonome. Nivelul 0 înseamnă că omul controlează totul, iar mașina doar emite avertismente. Nivelul 1 introduce în ecuație sisteme care pot prelua controlul, în caz de nevoie, asupra frânelor sau asupra vitezei (cruise control). Nivelul 2 cuprinde mașinile care pot folosi cel puțin două sisteme autonome în același timp, cum ar fi și să frâneze, și să controleze viteza automat. Nivelul 3 dezvoltă opțiunile precedente, în special cu un control sporit pe sisteme de siguranță. Nivelul 4 e cel pe care l-ai văzut cel mai des testat în ultimii ani. Mașina, la propriu, se conduce singură, poate executa depășiri și poate monitoriza traficul. În fine, când vine vorba de nivelul 5 intervenția omului nu mai e necesară.

Sursa foto: freepik.com

Prin ce trece o mașină înainte de a ajunge pe șosele?

Modele noi apar în fiecare an și tot mai des mașinile sunt promovate prin sisteme automate de siguranță, prin opțiuni care țin de infotainment sau de diverse funcționalități și aplicații de care beneficiază. Aici au contribuit și Apple și Google care au oferit CarPlay, respectiv Android Auto, pentru a-ți conecta mai ușor telefonul la mașină ca să ai acces la o serie de aplicații direct pe sistemul automobilului.

Ce vedem proaspăt lansat e însă un produs trecut la old news pentru cei care l-au făcut. Tudor Ziman, Lead Functional Software Development, Porsche Engineering Romania, mi-a explicat că există o perioadă de maximum cinci ani din punctul în care un sistem e gândit și dat în lucru până ajunge într-un automobil. „Sistemele complexe la care lucrăm noi astăzi știm că vor ajunge în mașini în 2023 – 2024, iar procesul de cercetare și dezvoltare a început de cel puțin doi ani. Aici e vorba însă de opțiuni pentru condus autonom. Pentru aplicații mai simple, cum ar fi un nou mod de a controla ștergătorul de parbriz sau filtrul de particule, timpul e mai redus”, a detaliat acesta.

Sistemele complexe sunt cele care asistă efectiv condusul și acționarea asupra mașinii. Iar aici intră sistemul clasic de ABS și se poate ajunge până la sistemele de conducere autonomă de nivel 2 și 3, care preiau efectiv controlul mașinii, fie pentru anumite operațiuni, fie total.

Dacă te uiți la dotările mașinilor premium de anul acesta ai putea spune, pe bună dreptate, că sunt gadgeturi. Sau că se transformă în niște gadgeturi pe patru roți. Dar rămâne o diferență crucială între ele și alte gadgeturi: ciclul de funcționare și folosire.

În acest sens, Tudor mi-a spus că deși asistența efectivă depinde de la producător la producător, suportul pentru absolut orice piesă, inclusiv sistemele electronice, este 15 ani după ce a fost sistată producția mașinii respective. „Nu poate nimeni să riște să se întâmple ceva și să nu ofere suport. Iar ciclul de consum între automobile, telefoane, laptopuri e dat de dificultatea cu care omologăm sistemele pentru industria auto”, a adăugat acesta. „Sunt anumite standarde foarte stricte în ceea ce privește proiectarea, producția și scrierea codului pentru orice dispozitiv care intră în mașină, mai ales când e un sistem de siguranță. Pentru acestea din urmă există alt standard specific cu diferite niveluri care presupun foarte multe restricții și foarte multe verificări în plus și redundanțe și sisteme de redundanță pentru verificarea și validarea sistemelor automotive”.

În aceeași idee a paralelei cu celelalte gadgeturi din viața noastră, ai putea actualiza procesorul din mașină dacă a apărut unul mai bun? Ai putea, dar nu chiar. În urmă cu peste doi ani, Nvidia a surprins cu un anunț: cipul Xavier, denumit de companie drept cel mai puternic SoC și având capabilități de inteligență artificială. Iar acest cip s-ar duce direct în platforma Nvidia Drive Pegasus AI pentru mașinile care ar ajunge pe străzi, iată, în următorii doi ani. Dar când vine vorba despre a-ți actualiza mașina actuală cu o așa componentă hardware situația e ceva mai nuanțată.

„Când vorbim de componente hardware, orice modificare nevalidată în procesul inițial de omologare a mașinii trebuie trecută prin acest proces de omologare. Dacă schimbi procesorul principal al mașinii, sau cipul dintr-un sistem de control al frânării, tot sistemul trebuie omologat din nou. Iar asta implică timp, costuri și efort din partea inginerilor. Astfel, upgrade-uri de tipul acesta se întâmplă doar de la un model la altul. Pe partea software, putem vedea (și deja se întâmplă) că utilizatorii deblochează contra cost opțiuni care existau de la început, dar pe care nu le-au activat”, a rezumat Tudor procesul prin care trec componentele unei mașini.

Am pomenit însă de Nvidia, care în 2018 promitea AI. Alexandru Moțoc, Managing Director, HARMAN Romania, mi-a explicat la ce e utilă inteligența artificială de acest nivel: hardware care susține dezvoltarea bazată pe machine learning. „Toate computerele de tip SoC care sunt folosite acum în industria automotive au un GPU în care sunt implementate capabilități de Neural Processing. Aceste îmbunătățiri sunt esențiale pentru implementarea noilor sisteme de siguranță, cât și a conducerii autonome. Procesoarele cu unități de procesare neurale sunt foarte performante pentru îndeplinirea sarcinilor de tip AI. Acestea sunt acum incluse în toate sistemele de infotainment premium, unde vorbim de recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii, analiza gesturilor și mimicii șoferului până la conducere autonomă”, a adăugat acesta.

Chiar la început de 2020 Mercedes-Benz și Nvidia au prezentat un concept spectaculos: un interior auster de mașină în care controlul se face doar prin gesturi și atingeri, iar mașina „știe” cine ești pe baza datelor biometrice.

În fine, nu e însă exclus ca pe viitor să vedem o transformare și în zona asta, iar procesorul să fie înlocuit la fel cum ai schimba o componentă dintr-un PC. Dar acel viitor nu e prea apropiat, după cum a explicat Tudor. „Tendința, de la ABS (tehnologie implementată la finalul anilor ‘70 – n.r.) până în prezent, a fost să fie dezvoltate foarte multe dispozitive electronice hardware și software care să controleze diferite funcționalități. Astăzi, există în mașină undeva între 100 – 200 de ECU-uri. E o tipologie foarte descentralizată care presupune foarte mulți furnizori, foarte multe platforme, dar și foarte multe tipuri de dispozitive. Totuși, industria tinde spre o centralizare către unități computaționale mai puternice care să controleze mai multe funcționalități”.

Sursa foto: Unsplash.com

Machine learning, la propriu

Indiferent cât de performant ar fi un procesor, și cât de departe poate duce ideea de machine learning, Alexandru a subliniat o nuanță importantă a dezvoltării unor astfel de sisteme. „ML este integrat în toate liniile de produse HARMAN, de la funcții de bază în interiorul unui dispozitiv end user până la funcții din cadrul platformei cloud, Harman Ignite. Abordarea pe care o adoptăm este simplă: «Ce poate fi îmbunătățit prin ML?». De exemplu, capabilități ca sistemele avansate de asistență a conducătorului auto (ADAS) sunt imposibil de creat fără utilizarea ML. Astfel, când e dezvoltată o soluție ADAS, prima întrebare adresată nu este dacă putem utiliza ML, ci ce tehnică ML ar trebui aplicată pentru a rezolva cel mai bine problema”, a explicat acesta.

Sistemul Xavier, de exemplu, poate efectua 30 de trilioane de operațiuni pe secundă. Spre comparație cu un telefon, cipul A14 anunțat de Apple odată cu iPhone 12, prin procesorul neural, dar și cipul M1 anunțat de Apple pentru calculatoare, ajung la 11 milioane de operațiuni. Nu e neapărat o comparație dreaptă, dar îți arată la ce nivel e acum industria automotive.

Mihaela Călinescu, Engineering Manager Software Integration, HARMAN Romania, mi-a explicat că ei se folosesc algoritmi de ML și în testare sau în diverse tool-uri de automatizare. De exemplu, screen/object recognition e folosit în testarea automată a interfeței grafice a sistemului de infotainment. NLP ((natural language processing) e folosit în clasificarea automată a tichetelor (de exemplu: alocarea către domenii de soluționare) sau deep learning model for audio detection folosit în detectarea distorsiunilor pe diverse eșantioane audio. „Unele distorsiuni sunt imperceptibile la nivelul testării manuale, motiv pentru care astfel de soluții au o mare valoare în calitatea software-ului final”, a adăugat aceasta.

Sarcinile AI pe care procesoarele moderne le pot susține se traduc însă direct și în avantaje pentru șofer, după cum mi-a mai spus Alexandru. Astfel, computerele de bord actuale sunt capabile să ghideze automat mașina în anumite situații din trafic. Automobile pot menține banda în cazul în care șoferul este neatent, pot identifica alte autovehicule în trafic și să adapteze viteza de croazieră în funcție de viteza lor. Tot în termeni de siguranță pot fi identificați pietonii și mașina poate frâna automat în cazul riscului de accident. Lipsește însă ceva din ecuația asta: internetul la care mașinile să se conecteze automat, ca să „comunice” între ele și cu orașul.

„Ce urmează acum e adoptarea pe scară largă a tehnologiei 5G care va duce proiectele și mai aproape de visul mașinilor autonome”, a spus Alexandru. În prezent, în echipa de Telematică din România, programatorii HARMAN dezvoltă softurile noii generații de automobile. Trebuie menționat și că Telematica este tehnologia care permite interacțiunea mașini cu toate dispozitivele conectate, de la unitățile smart home până la sistemele de monitorizare a traficului. Astfel, mașina ar putea fi controlată chiar și de la distanță doar cu ajutorul telefonului sau al tabletei. Dar da, mai durează până atunci”

Între timp, dacă te pasionează domeniul, poți începe să programezi mașini autonome. Există și un instrument dedicat, open source: Carla. Este, poate, cel mai sigur mediu în care să faci asta. Beneficiază de integrare cu Python și, mai important, poți experimenta cu senzori ca LIDAR și GPS sau sistemele de camere ca mașina să-și țină locul ei în trafic.

Cât despre specializarea pentru industria auto, Tudor mi-a explicat că o poți face oricând, dacă domeniul te atrage. La centrul din Cluj, de exemplu, lucrează oameni care n-au început în automotive, dar activează acum în acesta.

„N-aș putea spune că există un limbaj de programare general. Diferă în funcție de producătorul auto. De exemplu, noi folosim C++ pentru aplicațiile embedded, iar pentru sistemele de infotainment se utilizează și tehnologii web. Însă, în esență, vorbim de un sistem de operare, care se bazează pe cod mașină, peste care fiecare producător auto își pune aplicațiile”, a adăugat Tudor. „Partea mai specială pentru cei care activează în domeniu e dată de standardele mai stricte și redundanța care trebuie aplicată sistemelor. Însă nu e ceva care să implice un training special. În Cluj avem colegi care vin din tot felul de industrii, care n-au avut experiență în auto de la începutul carierei și s-au adaptat fără nicio problemă”.

Dacă vrei cu adevărat o gură de aer din viitor și o explicație pentru a înțelege de ce AI poate fi cu adevărat o arie de interes mare, Alexandru a schițat ce-am putea vedea într-o bună zi. „Prin definiție, AI imită oamenii într-un mod foarte precis. Începe cu senzori de percepție, trimite date către un procesor, apoi folosește ML ca să interpreteze datele pentru a lua o decizie care rezultă într-o acțiune. Sistemele automate de siguranță sunt doar un început. Cum ar fi să avem mobilitatea adevărată? Locul pe care stă șoferul în mașină poate fi un «cabinet medical» mobil care să verifice nu numai inima, ci și abilitățile cognitive, inclusiv un viitor accident vascular cerebral sau un atac de cord. De ce să nu lăsăm mașina să ne ajute în alegerea cinei pe baza comportamentului nostru trecut, a locației și a orei din zi? Cum ar fi reglarea sistemului de infotainment în mod personalizat în funcție de fiecare loc ocupat din mașină sau, dacă în vehicul se află doar șoferul, întregul spațiu va fi personalizat doar în funcție de preferințele lui”.

Jocuri video cât se poate de serioase

Pomeneam mai sus că îți poți face un sistem propriu de condus autonom și experimentezi într- un joc video. Cu unelte din industria de gaming lucrează și cei de la Porsche când vine vorba de-a testa anumite sisteme sau chiar de-a vedea cum va arăta realitatea ulterioară. Folosesc Unreal 4 ca game engine atât pentru echipa de designeri ca să vizualizeze mai ușor componentele, într-un mediu 3D cât mai aproape de realitate, cât și de ingineri pentru a testa diversele sisteme care intră în produsul final.

Sursa foto: freepik.com

Astfel, sistemele ADAS pot fi testate într-un mediu digital înainte să ajungă pe-un model de test și, în final, pe-o mașină reală. După cum mi-a spus și Tudor, orice discuție despre mașini autonome care vor ajunge cu adevărat pe străzi va începe de la numărul de kilometri: milioane, dacă nu chiar miliarde, de kilometri parcurși de mașini ca să „învețe” și să profite la maximum de NPU și ML. Testarea prin uneltele industriei de gaming poate presupune și scenarii care, în realitate, ar fi imposibil de pus în aplicare, cum ar fi frânarea când în fața mașinii apare un animal sau un om și condițiile meteo (soare, zăpadă, ceață) îngreunează sarcina camerelor și senzorilor.

Nu în ultimul rând, această tehnologie poate fi folosită și pentru viitorii posesori ai mașinii. Porsche a dezvoltat și implementat Virtual Reality Car Configurator (VRCC). E, în esență, un computer cu o cască de realitate virtuală. Viitorul șofer poate să-și vadă noua mașină, încă dinainte de-a o avea, din toate unghiurile, în nuanțele preferate de culoare, cu toate accesoriile dorite. Practic, așa vei putea ajunge, într-o bună zi, să comanzi o mașină de la orice producător.

Odată ce-ai ajuns în ea poți intra în scenariul descris de Mihaela. „Realitatea augmentată (AR) poate fi una dintre cele mai «vizibile» componente dezvoltate cu ajutorul ML și introdusă în mașină. Ne putem gândi la un head-up display cu AR. Acest concept folosește o parte a parbrizului deasupra volanului pentru a afișa în timp real informații utile șoferului sub forma unor elemente vizuale intuitive plasate «peste» peisajul real”, a conchis aceasta.

Cu toate acestea în minte se poate spune că, deși nu pare în aparență, mașina a devenit cel mai mare agregator de tehnologii și limbaje de programare. Și e abia la început această a doua fază a vieții automobilului.