लन्डनमा आधारित कम्पनीले Nvidia देखि मर्सिडीज-बेन्ज र निसानसम्म टेक्नोलोजी र अटोमोटिभ क्षेत्रहरूमा ठूला नामहरू समावेश गर्ने लगानीकर्ता र रणनीतिक साझेदारहरूको सूचीबाट $ 2.8 बिलियन तानिएको छ। जुनमा, Wayve ले उबरको राइड-हेलिङ नेटवर्कमा जानको लागि जीप निर्माता स्टेलान्टिसको रोबोटट्याक्सिसमा आफ्नो प्रणाली तैनाथ गर्ने बताएको छ।
Wayve ले एउटा कृत्रिम-intelligence “3213” नामक प्रविधि प्रयोग गर्छ। type=”General” weightage=”20″ keywordseo=”end-to-end-machine-learning” source=”keywords” class=”news-keywords” href=”https://auto.economictimes.indiatimes.com/tag/end-to-end+machine+learning”>end-to-end+machine+learning”>इन्ड-टु-इन्ड मेसिन लर्निङ जुन बाटोमा ट्रान्जिट गर्न सजिलो हुन्छ। ड्राइभिङ निर्णयहरूमा सेन्सर-उत्पन्न डाटा, धेरै मानव चालक जस्तै। यो अझ परम्परागत दृष्टिकोणबाट फरक छ, जसले सफ्टवेयर कोडिङ र उच्च-परिभाषा नक्साहरूसँग कारले अप्रत्याशित घटनाहरू सहित विभिन्न परिदृश्यहरूमा कसरी प्रतिक्रिया दिनुपर्छ भन्ने पूर्वनिर्धारित नियमहरू सिर्जना गर्न AI लाई मिलाउँछ। टेस्लाको दृष्टिकोणको विपरीत, यद्यपि, जसले क्यामेरालाई मात्र अनबोर्ड सेन्सर सेटको रूपमा प्रयोग गर्दछ, Wayve को प्रणाली सेन्सर र एआई चिप्सको फराकिलो एरेसँग काम गर्न डिजाइन गरिएको हो।
यसको मतलब यसले व्यावहारिक रूपमा कुनै पनि चालकविहीन-कार विकासकर्तालाई प्रविधिको लाइसेन्स दिन सक्छ, Wayve का सीईओ एलेक्स केन्डल-3 कम्पनीको सह-कम्पनी एलेक्स केन्डल-एन्डरले भने। 2017 मा, उसले इङ्गल्याण्डको क्याम्ब्रिज विश्वविद्यालयमा AI गहिरो शिक्षामा आफ्नो डक्टरेट पूरा गरेको वर्ष।
“हामी कुनै पनि गाडी, जुनसुकै ब्रान्ड र संसारभरि कहीं पनि पूर्ण स्व-ड्राइभिङ सम्भव बनाउन चाहन्छौं,” केन्डलले यस वर्षको सुरुमा रोयटर्सलाई भने, ड्राइभरको सिटमा बसेर फोर्ड-मस्ट्याङ आउटफिट रहित चालकको रूपमा। नेभिगेट गरिएको सैन फ्रान्सिस्को खाडी क्षेत्र छिमेकीहरू जहाँ कम्पनीको प्रमुख प्राविधिक केन्द्र छ।
वेमो विस्तार इन्धन उद्योग गति
स्वायत्त-ड्राइभिङ उद्योगमा प्रतिस्पर्धा वर्षौं छुटेको समयसीमा र बढेको प्रतिज्ञाहरू पछि तीव्र हुँदैछ। विगत दुई वर्षमा Alphabet’s Waymo को द्रुत विस्तार – यसले अब करिब एक दर्जन सहरहरूमा जनतालाई सशुल्क सवारीहरू प्रदान गर्दछ, एक दशक भन्दा बढी विकास पछि – ले केही हदसम्म चालकविहीन कार विकासकर्ताहरूमा लगानीकर्ताको चासोलाई जगाएको छ।
एक दशक पहिले, end-to-end AI एउटा अस्पष्ट प्रयोग थियो जसलाई केन्डल आफैं जस्तै अपस्ट्रीम अनुसन्धानकर्ताहरूको सानो संख्याले पछ्याइरहेको थियो। अब, धेरै स्वायत्त-ड्राइभिङ विकासकर्ताहरूले आफ्नो प्रणालीहरूमा अन्त-देखि-अन्त सिकाइका केही पक्षहरू तैनाथ गरिरहेका छन्।
तर AI-केन्द्रित दृष्टिकोणले एउटा समस्या खडा गर्छ: अस्पष्ट, “ब्ल्याक बक्स”-जस्तो तरिका जुन अन्त्य-देखि-अन्त्य प्रणालीहरू नेभिगेट गर्दछ सवारी साधनको ड्राइभिङ निर्णयलाई व्याख्या गर्न गाह्रो बनाउँछ। ड्राइभरविहीन कारहरूको अघिल्लो पुनरावृत्तिहरूमा, जसले सवारीहरूलाई सुरक्षित रूपमा सडक मार्गहरू नेभिगेट गर्न सफ्टवेयर कोडिङमा भर पर्यो, कारले किन निश्चित बाटो रोज्यो भनेर निर्धारण गर्न सजिलो थियो।
Wayve को अन्त-देखि-अन्त एआई ड्राइभिङ इन्जिनले ट्राफिक अवस्थाहरूको सुरक्षा नक्सा उत्पादन गर्छ र सुरक्षित मार्गहरूको पहिचान गर्छ। वेभ इन्जिनियरहरू विश्वास गर्छन् कि परम्परागत, प्रोग्रामिंग-गहन सुरक्षा दृष्टिकोणले
सुरक्षाको लागि स्केलमा शूटिङ
Waymo ले अब अन्त-टु-एन्ड एआई प्रयोग गर्दछ, तर सफ्टवेयर कोडिङ र नक्साहरू मार्फत प्राप्त भएको थप परम्परागत, नियमहरूमा आधारित दृष्टिकोणमा पनि भर पर्छ, जुन कम्पनीले सुरक्षा सुनिश्चित गर्न अझै आवश्यक रहेको बताएको छ।
“अन्त देखि अन्त मोडेलहरू स्केलमा सुरक्षाको ग्यारेन्टी गर्न पर्याप्त छैनन्,” कम्पनीले रोयटर्सलाई भन्यो।
वेभका एक ग्राहक, निसान अझै पनि प्रणालीको सुरक्षा दृष्टिकोणमा सहज हुने प्रयासमा छन्। मार्च 2028 मा समाप्त हुने वर्षमा एल्ग्रान्ड नामक पीपल-मूभर भ्यानमा जापानमा यसलाई तैनाथ गर्ने अटोमेकरको योजना। उनले स्टार्टअपको प्रणालीलाई “सबैभन्दा उन्नत” भने तर “यसलाई हेर्न र यसले कसरी निर्णय गर्छ भनेर हेर्न गाह्रो छ” भन्नुहुन्छ। नयाँ बजारहरूमा छिट्टै विस्तार गर्नुहोस् किनभने यसले स्थानीय सडक quirks नेभिगेट गर्न सडक म्यापिङ र कोड लेख्ने कठिन कदम चाल्नु पर्दैन। वेभ भन्छन् कि यसले प्रारम्भिक तयारी कार्य बिना नै विश्वका सयौं शहरहरूमा आफ्नो एआई ड्राइभिङ प्रणालीको सफलतापूर्वक परीक्षण गरेको छ।
इङ्गल्याण्डको वारविक विश्वविद्यालयका सुरक्षित स्वायत्तताका प्रोफेसर सिद्धार्थ खास्तगीरले परम्परागत दृष्टिकोणको तुलनामा व्यापारिक रूपमा विकास गर्न र प्रयोग गर्नका लागि अन्त-देखि-अन्त मोडेलहरू छिटो हुनुपर्छ भन्नुभयो। यद्यपि, उनले भने, “म भन्न चाहन्नँ कि एउटा प्रविधि अर्को भन्दा सुरक्षित छ।”
फिल कूपम्यान, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालयका कम्प्युटर-इन्जिनियरिङका प्राध्यापक र स्वायत्त-प्रविधि विशेषज्ञले भने, असामान्य ट्राफिक अवस्थाहरू ह्यान्डल गर्ने वेभको विधि एउटा मात्र दृष्टिकोण हो, र अरूले पनि सफल साबित हुन सक्छन्। तर उनी अझै पनि युएसभर चालकविहीन प्रणालीहरू सुरक्षित रूपमा प्रयोग गर्न कम्तिमा एक दशक लाग्ने देख्छन्।