A mesterséges intelligencia (AI) az automatizált vezetés kulcsfontosságú technológiája, az Audi pedig az elektronikai ipar vezető vállalatait választotta partnereiül a gépi tanulás (Machine Learning) területén döntő fontosságú know-how kiépítéshez.
A négykarikás márka olyan önállóan közlekedő tanulmánymodellt mutat be a Las Vegas-i Consumer Electronics Show (CES) alkalmával, amely már az NVIDIA szakembereivel közösen készült.
Az Audi az NVIDIA CES-nyitóelőadása keretében különleges, változtatható kialakítású nyílt pályán mutatja be Audi Q7 deep learning concept intelligenciáját. Az autó két megapixel felbontású első kameráját használja a tájékozódáshoz. E kamera az NVIDIA Drive PX 2 számítógépes egységgel kommunikál, amely a lehető legpontosabban irányítja a jármű kormányzását. A szabályozóegység számítási teljesítményét kifejezetten automatizált vezetés igényeire határozták meg.
A szoftver alapjait azon mély neuronhálók alkotják, amelyeket az Audi és az NVIDIA szakemberei célzottan a járművek önálló közlekedésére és a dinamikus közlekedésszabályzás jelzéseinek felismerésére fejlesztettek ki. Az Audi Q7 deep learning concept először több út alkalmával, a volánjánál emberi sofőrrel és tréningkamerákkal kiegészítve, megfigyelés útján szerzett ismereteket az útvonalról. Ennek során a vezető reakciói és a kamerák által felismert események között állított fel összefüggéseket. Az autó így a későbbi bemutatóutak alkalmával már megérti az olyan instrukciókat, mint például az ideiglenes közlekedési jelzések, s közvetlenül értelmezni, illetve az adott szituációnak megfelelően kezelni is tudja őket. Amint megjelenik a megfelelő jelzés, a tanulmánymodell azonnal változtat menetstratégiáján, a rövidebb vagy hosszabb útvonalat választva. A rendszer olyan stabil, hogy a változó időjárási és fényviszonyok nagyságrendjében is ki tudja küszöbölni a környezeti zavarokat. Feladatát éjjel és nappal, de erőteljes napsugárzás mellett vagy épp intenzív mesterséges fényben is megbízhatóan látja el.
Az Audi Q7 deep learning concept esetében alkalmazott tanulási módszerek alapvetően a Deep Reinforcement Learning eljárásához hasonlóak. E módszer szolgált decemberben az Audi a barcelonai Neural Information Processing Systems (NIPS) mesterséges intelligencia szakmai konferencián tartott bemutatójának alapjául, ahol szintén az emberi agyhoz hasonló neuronhálókat tanítottak be egyes speciális alkalmazási esetekre. Míg azonban a NIPS során használt, 1:8 méretarányú modellautó a próba-hiba (trial-and-error) módszerrel sajátította el a beparkolás képességét, az Audi Q7 deep learning concept hálózata a tréningkörök során szerezte meg a konkrét, számára relevánsnak ítélt adatokat – vagyis az emberi sofőrtől tanult.
A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú technológia az automatizált vezetés szempontjából. E meggyőződésből dolgozik az Audi szorosan együtt az elektronikai ipar csúcsvállalataival. Az Audi partnereivel közösen értékeli ki a gépi tanulás különböző megközelítéseit és módszereit, a cél pedig mindenkor megtalálni az adott alkalmazási esetekre optimális módszert. Az informatikai és az autóipar ilyen jellegű együttműködése a jövőbeni tanulmány- illetve sorozatgyártású modellekben való alkalmazás szempontjából is rendkívül hasznos.
Az NVIDIA a világ félvezetőiparának egyik legnagyobb és legerősebb szereplője, bőséges rendszerismeret birtokában. Az Audi immár 2005 óta dolgozik e gyártóval, az Audi A4 pedig már 2007-ben NVIDIA chippel készült. Két évvel később az Audi A8 szintén NVIDIA-technikával kínálta a vizuális megjelenítés új dimenzióját, a 2013-ban bevezetett modulrendszerű infotainment-koncepció (MIB) pedig az NVIDIA Tegra 2 processzorát használta. 2015-ben az Audi Q7 MIB2 rendszere követte, amelynek szíve az NVIDIA T30 processzora.
A koncepció következő lépcsője, az MIB2+ idén az Audi A8 következő generációjában érkezik. Központi eleme a Tegra K1 processzor, amely óriási számítási teljesítményével több nagyfelbontású képernyőt, köztük az Audi virtual cockpit második nemzedékét is kiszolgálhatja, miközben új infotainment-funkciókat tesz lehetővé. A fedélzeti és online információk így immár összeolvadnak, s az autó még inkább a felhőtechnológia szerves részévé válhat. Az MIB2+ mellett az új Audi A8 modellben jelenik meg a vezetői segédrendszerek új központi szabályozóegysége (zFAS) is első alkalommal a sorozatgyártásban. Ebben is az NVIDIA K1, illetve a jövőben X1 processzora dolgozik majd. Az Audi és az NVIDIA a jövőben is tovább erősíti hosszú távú együttműködését, amely a mesterséges intelligencia alkalmazásainak fejlesztési környezete terén az NVIDIA rendelkezésére álló tudást az Audi járműautomatizálás körében szerzett széles körű tapasztalataival ötvözi.
Az Audi további nagyfontosságú partnere a Mobileye, akinek képfeldolgozó chipje ugyancsak megtalálható a zFAS technikájában. Az izraeli high-tech vállalat a gépjárműves képfelismerés területén tett szert világszerte vezető szerepre. A Mobileye már ma is az Audi több modellje – mint az Audi Q7, az A4- és az A5-sorozat, illetve az új Q5 – számára szállít speciális kamerát, amelynek képfeldolgozó szoftvere számos objektumot felismer, többek között a forgalmi sávok útburkolatai jeleit, járműveket, közlekedési táblákat és gyalogosokat. Az egyes felismerendő objektumokat egyértelműen azonosító jellemzők definiálása ma még messzemenőkig manuálisan történik.
Az új Audi A8 a Mobileye technikájával már a következő fokozatot képviseli, ahol a képfeldolgozás első ízben zajlik a mélytanulás (Deep Learning) módszerével. Ez a fejlesztési folyamat során jelentősen csökkenti a manuális betanítás igényét. A mély neuronhálók segítségével a rendszer önállóan tanulja meg, mely jellemzők relevánsak az adott objektum felismerése során. E módszerrel az autó az üres területeket, azaz a szabadon bejárható részeket is fel tudja ismerni, ami a biztonságos automatizált vezetés fontos feltétele.
A közlekedési torlódás sofőrt új A8 modelljében kínálja első ízben sorozatgyártású autóban az Audi. Ez az első olyan automatizált vezetési funkció, ahol a vezető időnként akár teljes egészében átruházhatja a vezetés felelősségét a járműre. E technika az alapja annak, hogy a következő évtized elején mind több menethelyzetben érhessenek el egyre magasabb automatizáltsági szintet a fejlesztők.
