Пример работы системы обнаружения объектов DeepScale.
По данным издания CNBC, Tesla приобрела стартап DeepScale — разработчика систем машинного зрения на базе процессоров с низким энергопотреблением. Причем Форрест Иандола (Forrest Iandola), генеральный директор DeepScale, перешел на работу в Tesla на должность ведущего специалиста по машинному обучению. В компании таким образом заполняют кадровый пробел, образовавшийся из-за ухода группы инженеров и руководителя отдела по системам автопилотирования.
Tesla планирует использовать технические разработки и инженеров DeepScale для модернизации существующих автономных и вспомогательных бортовых систем своей продукции.
В компании уже давно работают над созданием беспилотных электромобилей, в которых использование бортовых процессоров с низким уровнем энергопотребления для реализации функций машинного зрения будет очень актуально. Тем более, что использование более экономичных процессоров в составе систем автопилота позволит добиться необходимого уровня надежности по резервированию и избыточности и решить проблему оптимизации аппаратных ресурсов.
В планах Tesla есть даже разработка «роботакси» — электромобиля с продвинутыми автономными и беспилотными системами, который может двигаться как с помощью водителя, так и в беспилотном режиме. Однако, как и многие другие автопроизводители, Tesla ограничена вычислительными ресурсами, которыми компания может оснащать свои электромобили.
А многие технологии DeepScale были разработаны, чтобы помочь автопроизводителям использовать штатные бортовые процессоры с низким энергопотреблением для сложных расчетов и полноценного функционирования на них систем машинного зрения. Таким образом, электромобили в автономном режиме смогут понять, что происходит вокруг них, реагировать на текущую дорожную ситуацию, выполнять действия, согласно решениям бортового компьютера.
Одно из решений DeepScale – специальное программное обеспечение для систем автомобильного машинного зрения Carver21.
Видеопрезентация разработок команды DeepScale:
Демонстрация работы простой и эффективной системы обнаружения объектов DeepScale:
После покупки стартапа, уже на этой неделе генеральный директор DeepScale Форрест Иандола присоединился к команде Tesla в качестве ведущего специалиста по машинному обучению, согласно объявлению, которое он разместил на своей странице в LinkedIn. Форрест Иандола написал в своей публикации, что он рад присоединиться к Tesla и с нетерпением ждет, когда начнет работать в новой команде, членов которой он считает одними из самых ярких умов в отрасли машинного обучения. Ведь он будет работать под руководством Андрея Карпати (Andrej Karpathy), главы отдела искусственного интеллекта и машинного зрения Tesla.
Форрест Иандола получил докторскую степень в области электротехники и компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли. Там он работал над разработкой систем для машинного обучения с нейронными сетями, которые могли бы работать на мобильных устройствах с небольшим объемом памяти.
Для Tesla такое удачное приобретение новых и нужных им технологий, а также принятие на работу подготовленных инженеров поможет восстановить недавно поредевшую группу специалистов-разработчиков команды по созданию автопилота и автономных систем для электромобилей. Оказывается, что одиннадцать инженеров покинули компанию летом после того, как лидер этой группы разработки Стюарт Бауэрс (Stuart Bowers) уволился из Tesla в мае 2019 года.
Исторически, Tesla сумела привлечь в свою команду Autopilot лучших специалистов по искусственному интеллекту, но успех и громкий статус программы сделали ее начальной точкой отсчета для многих других компаний, разрабатывающих подобные технологии. За последние несколько лет Tesla потеряла многих своих топ-менеджеров и инженеров команды Autopilot, которые перешли на работу в такие компании, как Nvidia, GM Cruise, Google, Lyft и другие.
В настоящее время Tesla пытается выпустить на рынок полностью автономное программное обеспечение, включающее полный набор аппаратных средств, способных поддерживать беспилотную технологию. У Tesla еще есть время на усовершенствование этой технологии беспилотных электромобилей, так как нормы и правила, регулирующие их использование, находятся на стадии обсуждения и принятие решений на разрешение использование этой технологии происходят только в локальных местах и регионах с разными ограничениями, вплоть до требования, чтобы на месте водителя сидел подготовленный сотрудник, который сможет остановить машину в случае непредвиденной ситуации.
Сейчас разработанный компанией автопилот соответствуют второму уровню по классификации ассоциации SAE (Society of Automotive Engineers). Машина может как удерживать курс, так и ускоряться, при этом используя информацию о ситуации вокруг автомобиля. Для этого, конечно, нужны датчики, сенсоры и в некоторых случаях камеры. Водитель обязан держать руки на руле машины и не снимать их. Машина может тормозить в случае необходимости.
По словам Илона Маска, первая версия нового беспилотного программного обеспечения будет создана в следующем году, а далее компания собирается провести комплексное тестирование этой системы на дороге под наблюдением водителя в салоне, пока они не докажут ее надежность и не получат одобрения регулирующих органов. Также компания продолжает оснащать электромашины новыми функциями. Например, режим Smart Summon позволяет владельцам подзывать свои Tesla с парковки в беспилотном режиме.
На данный момент в Tesla отказались от комментариев по поводу покупки DeepScale. Ранее в стартап DeepScale инвестировали: $15 млн венчурный фонд, поддерживаемый Siemens, $3 млн соучредители Sun Microsystems и Code.org.
Ранее Tesla уже приобрела по крайней мере пять других компаний, помимо DeepScale, в том числе SolarCity в 2016 году, а также производителя аккумуляторных батарей Maxwell Technologies, ставшего ее собственностью в начале этого года.
