O cerință de bază pentru funcțiile sofisticate avansate de asistență a șoferului și conducerea automată este o înțelegere în detaliu și o evaluare precisă a întregii situații din trafic. Pentru a permite vehiculelor automate să preia controlul de la șoferi, ele trebuie să dezvolte o înțelegere a acțiunilor gata să se producă ale tuturor participanților la trafic, astfel încât mașina să poată lua întotdeauna decizia corectă în diferite situații în care se află. Această sarcină este realizată cel mai bine prin algoritmi de instruire utilizând metode de învățare avansată automată. La salonul auto din Shanghai, China, Continental a prezentat o platformă de modelare vizuală asistată de inteligența artificială (AI), rețelele neuronale și metodele de învățare avansată automată pentru a îmbunătăți tehnologiile tot mai dezvoltate ale senzorilor. Cea de-a cincea generație a camerei multifuncționale dezvoltate de Continental, care va începe producția în serie în 2020, va utiliza rețele neuronale alături de procesele tradiționale de modelare vizuală asistată. În funcție de hardware-ul disponibil, acestea pot fi scalate și rafinate, iar algoritmii inteligenți îmbunătățesc înțelegerea scenei din trafic, ce implică, precum și clasificarea intențiilor și gesturilor pietonilor.

Inteligența artificială joacă un rol important în preluarea sarcinilor umane. Cu software-ul AI, vehiculul poate interpreta situații de trafic, chiar complexe și imprevizibile - nu mai este vorba despre ceea ce se află în fața mea, ci despre ceea ce ar putea fi în fața mea“, spune Karl Haupt, șeful departamentului Advanced Driver Assistance System la Continental. „Vedem inteligența artificială ca o tehnologie cheie pentru conducerea automată. Această tehnologie face parte din viitorul automobilelor“, a adăugat el. La fel cum șoferii percep mediul înconjurător prin simțurile lor, procesează aceste informații folosind inteligența lor, iau decizii și le pun în aplicare cu mâinile și picioarele pentru a controla mașina, și un vehicul automat trebuie să poată face toate aceste lucruri. Se poate ajunge aici dacă vehiculele ajung să acționeze cel puțin la fel ca și simțurile oamenilor.

Echipe de ingineri ai Continental din România lucrează în echipe internaționale la dezvoltarea acestor tehnologii.

Dezvoltarea înțelegerii situației date și a cunoștințelor contextuale

Inteligența artificială deschide noi posibilități pentru modelarea vizuală asistată de inteligența artificală. De exemplu, AI poate detecta oamenii și poate interpreta intențiile și gesturile lor. Continental utilizează AI pentru a oferi sistemelor inteligență umane. „Mașina ar trebui să fie atât de inteligentă încât să înțeleagă atât șoferul, cât și împrejurimile“, spune Robert Thiel, șeful echipei Machine Learning din cadrul departamentului Advanced Driver Assistance Systems.

Spre exemplu: un algoritm bazat pe reguli în cadrul unui sistem automat de conducere va reacționa numai atunci când un pieton va păși pe șosea. Algoritmii AI pot chiar să detecteze corect intențiile unui pieton care se apropie de drum. În acest sens, ei sunt similari cu un șofer experimentat care recunoaște instinctiv o astfel de situație ca fiind potențial critic și se pregătește să oprească mai devreme. Este vorba despre dezvoltarea unei înțelegeri complete a situației, cu ajutorul căreia se pot face previziuni despre viitor și se poate reacționa în consecință.

Școala de șoferi virtuală asistată de învățare automată avansată

La fel ca și oamenii, sistemele de inteligență artificială trebuie să învețe noi competențe: oamenii într-o școală de șoferi, sistemele AI utilizând "învățarea supravegheată". Pentru a face acest lucru, software-ul analizează cantități uriașe de date care cuprind situații în care s-a acționat cu succes și fără succes și, ulterior, aplică în vehicul această experiență. Această abilitate esențială a algoritmilor de învățare se dezvoltă continuu. Pentru sistemele avansate de asistență a șoferului, datele potrivite pentru acest tip de învățare sunt disponibile, de exemplu, sub forma semnalelor radar și a camerelor înregistrate de la situații reale de conducere. Această bază de date imensă este o componentă cheie a dezvoltării viitoare a inteligenței artificiale la Continental. De exemplu, compania se bazează pe AI în departamentele sale de dezvoltare a produselor pentru a efectua sarcini extrem de complexe, cum ar fi detectarea pietonilor, pentru a afla parametrizarea concretă a acestui design din cantități uriașe de date. Acest lucru necesită crearea unui sistem care combină și include toate datele, adică milioane de pixeli într-o imagine a camerei utilizate pentru detectarea pietonilor. Al doilea pas presupune ca acest sistem să caute fiecare combinație a parametrilor care rezolvă problema.

Compania tehnologică va începe producția la scară largă a acestui sistem cu cea de-a cincea generație de camere de luat vederi, cu generația anterioară de camere care utilizează deja abordări deep learning. Metodele bazate pe învățarea automată avansată contribuie la stăpânirea acestei complexități la diferite niveluri - de la monitorizarea vehiculului până la planificarea strategiei de conducere și până la controlul real al vehiculului. Metodele de deep learning sunt, de asemenea, scalabile, ceea ce înseamnă mai multe date, mai multă putere de calcul și, prin urmare, performanță mai mare.

Extinderea activităților globale de inteligență artificială la Continental

În 2015, Continental a creat un departament central de dezvoltare a coordonării diferitelor activități de cercetare care se concentrează asupra inteligenței artificiale. Compania colaborează cu NVIDIA, Baidu și cu multe institute de cercetare din acest domeniu, inclusiv Universitatea din Oxford, Technische Universität Darmstadt și Institutul Indian de Tehnologie din Madras (India). În Budapesta (Ungaria), departamentul Advanced Driver Assistance Systems din cadrul Continental a deschis, în mai 2018, un centru de competență pentru domeniul deep learning. Până la sfârșitul anului 2018, compania tehnologică va angaja în întreaga lume aproximativ 400 de ingineri talentați și cu experiență în inteligența artificială pentru  dezvoltarea de produse și procese în domeniul inteligenței artificiale.