Беспилотные автомобили: сколько стоят, когда поступят в продажу и как ИИ справляется с бездорожьем и лихачами
В 2018 году на дорогах Иннополиса появились первые в России беспилотные автомобили. По прогнозам разработчиков интеллектуального транспорта, через 5—10 лет любой руководитель сможет заменить обычную машину со штатным водителем на автомобиль с автономным управлением.
Салимжан Гафуров, руководитель Лаборатории автономных транспортных систем Университета Иннополис, входящей в состав Центра компетенций НТИ по направлению «Робототехника и мехатроника», рассказал нам, как работает беспилотник, кто отвечает за безопасность езды и как робомобиль справляется с проблемами российских дорог: лихачеством и бездорожьем.
Что у беспилотника вместо глаз и водительских навыков
Благодаря системе автономного режима управления, автомобиль способен ехать без участия человека. Специальные системы автоматизации собирают информацию о положении автомобиля на дороге, анализируют ее и выбирают оптимальный сценарий движения. Разберемся, как это происходит на практике.
Вместо опыта и знаний обычного водителя, у беспилотника — сервер с программным управлением. В программу автомобиля внесены правила дорожного движения, а также бесконечное множество ситуаций, которые могут случиться на дороге и варианты сценариев, как действовать в той или иной ситуации.
На сервер информация поступает с внешних датчиков. Компьютер ее анализирует, сопоставляет с собственной базой данных и выбирает сценарий действий. База данных постоянно обновляется. Если на дороге произошла нестандартная ситуация, оператор ее описывает, специалисты подбирают все возможные варианты действий, разработчики обновляют базу.
Так выглядит беспилотный автомобиль: почти как обычный
Как беспилотный автомобиль «видит», что происходит вокруг
Глаза беспилотнику заменяют радары, антенны и камеры. Они размещены по периметру автомобиля. С помощью камеры беспилотник видит объект, с помощью радара его «ощупывает». Радар принимает отраженный сигнал, преобразует его в трехмерную картинку и выбирает из базы данных аналогичный объект. Радар может отличить человека от автомобиля и работать в условиях плохой видимости.
Но основной орган зрения беспилотника не камеры — это лидар (лазерный радар), установленный на крыше. Он сканирует окружающее пространство, формирует трехмерную картинку и передает ее в мозг автомобиля. Угол обзора лидара — 360⁰.
Местоположение и направление движения автомобиль определяет по системе спутниковой навигации ГЛОНАСС, GPS, Baidu, Galileo — все зависит от количества видимых спутников. Встроенная GNSS (Global navigation satellite systems) сама определяет какой сервис выбрать. Чтобы беспилотник не терял ориентации в условиях слабого сигнала, в автомобиль встроена система локализации.
Кроме информации со спутника, она учитывает данные от визуальной и колесной одометрии (частота вращения каждого колеса автомобиля), от внутренней инерциальной системы навигации IMU (internal measurement system).
Вот то, что скрыто от глаз: на схеме видно, где находятся «органы чувств» беспилотного автомобиля
Как беспилотник принимает решения
Автомобиль сверяет информацию со всех устройств, которые на нем установлены, с точностью до нескольких сантиметров определяет локализацию предметов и уверенно чувствует себя на дороге.
Например, беспилотник подъезжает к подземному пешеходному переходу. Основной поток пешеходов пересекает дорогу по переходу, но один из них выскакивает на проезжую часть. С помощью камер и радаров автомобиль почти сразу понимает, что за объект перед ним. В его базе сохранены несколько вариантов развития события: пешеход остановился; продолжил движение с прежней скоростью; перешел на бег; мечется по проезжей части. Чтобы выбрать оптимальный сценарий, компьютер определяет местоположение пешехода, расстояние до него, с какой скоростью он двигается и в каком направлении, анализирует других участников движения.
Полученный анализ автомобиль сравнивает с информацией из базы данных и действует по оптимальному варианту: снижает скорость; включает аварийное торможение; припарковывается. То есть машина не только перевозит пассажира из точки А в точку Б, но и принимает решение, как действовать в критических ситуациях.
На что способен мозг беспилотника
Искусственный интеллект автомобиля — это мозговой узел беспилотника. Он приводит машину в движение, задает скорость и прокладывает путь, а также способен управлять автомобилем в любых погодных условиях, распознавать дорожные знаки, сигнал светофора, пешеходов, животных, различные препятствия. ИИ может отличить «Скорую помощь» со спецсигналом от других автомобилей и уступить дорогу, спокойно переехать через «лежачего полицейского» и остановиться перед поваленным деревом.
По уровню безопасности езды искусственный интеллект в несколько раз превосходит человека. Благодаря совершенству камер и датчиков он может двигаться в полной темноте и в условиях плохой видимости. Когда камеры бесполезны, например, во время ливня, снегопада или тумана, автомобиль получает информацию с радаров.
Беспилотники учитывают погодные условия, состояние дороги, стиль вождения других водителей. На основе этого автомобиль выбирает оптимальный сценарий движения и свое поведение на дороге.
Искусственный интеллект, как и человек, способен обучаться. Например, человек анализирует поступившую информацию: более важную отправляет в долговременную память, менее важную — в кратковременную. ИИ функционирует аналогично — определяет и сортирует информацию по степени важности. Если какое-либо мало важное событие повторилось, мозг беспилотника перемещает информацию к важным событиям. Теперь в процессе принятия решения машина учтет и этот сценарий.
То есть ИИ не только усваивает информацию, которую разработчики заложили в базу данных, но и способен самообучаться.
Клиника «Инвитро» внедрила аналогичную систему, чтобы быстрее принимать пациентов: ИИ распознает человека, подходящего к ресепшену, и выводит его карточку на компьютере сотрудника регистратору. Развернуть и запустить систему машинного обучения можно на собственной инфраструктуре компании или в облаке: готовые PaaS-платформы позволяют быстро разрабатывать нужные сервисы.
Зачем беспилотнику оператор-водитель
Пока в ПДД нет понятия «автомобиль-беспилотник», а в российских законах нет правового регулирования ответственности в случае аварии с участием робомобиля. Поэтому во время движения по реальным дорогам в беспилотнике на месте водителя сидит оператор. На него возлагается та же степень ответственности, что и на водителей обычных машин.
Оператор наблюдает за работой датчиков, оценивает, насколько оправданно то или иное действие автомобиля. Например, правая полоса свободна, но автомобиль перестроился в левый ряд — оператор делает пометку, что программистам необходимо проверить базу данных на конкретном участке дороги. Большую часть времени машина движется автономно, но в любой момент оператор может принять управление.
В то же время беспилотник контролирует работу оператора. Чтобы в критической ситуации человек успел принять управление, необходима высокая сосредоточенность и концентрация. Внутренние датчики автомобиля «улавливают» состояние оператора и подают сигнал, если он расслабился.
На автомобилях в Иннополисе в салоне установлена внутренняя камера. Это отдельный модуль со встроенной нейронной моделью, он определяет состояние водителя по характерным признакам: мимика, частота морганий, наклон головы и другие.
Команда разработчиков Лаборатории автономных транспортных систем Университета Иннополис, входящей в состав Центра компетенций НТИ по направлению «Робототехника и мехатроника». Салимжан Гафуров — в центре
Основные проблемы российского движения: лихачи и плохие дороги
Основные проблемы при движении беспилотных автомобилей — это плохие дороги и не всегда адекватные действия со стороны других водителей. Разработчики учитывают реалии российских дорог и закладывают в базу данных беспилотника возможные ситуации и пути их решения.
Например, если стерлась дорожная разметка, беспилотник условно делит полотно на количество полос и движется по своей полосе. С таким же успехом машина с автономным управлением может ехать по грунтовой дороге, где нет никакой разметки.
Также автомобиль наблюдает за другими участниками дорожного движения, по стилю вождения предугадывает их действия и подстраивается под сложившуюся ситуацию. Например, в базу ИИ заложена информация, что водители с агрессивным стилем вождения часто «подрезают» другие автомобили. Если беспилотник по характерным признакам распознает такого водителя, робомобиль выберет оптимальный вариант, чтобы избежать аварийной ситуации: перестроится, снизит скорость, чтобы пропустить лихача.
Беспилотник никогда не нарушает правил дорожного движения. Если из-за аварии образовалась пробка, а на дороге — двойная сплошная разметка, автомобиль не выезжает на встречную полосу, чтобы продолжить движение. Машина остановится и будет стоять, пока путь не освободится.
Наибольшие сомнения вызывают этические проблемы: насколько оправданное решение примет беспилотника в безальтернативной ситуации, например, когда аварии не избежать. В память сервера заложено огромное количество сценариев дорожных ситуаций. Искусственный интеллект за сотые доли секунды перебирает их все и с математической точностью выбирает вариант с наименьшими потерями.
Разработчики уверяют, что вероятность аварии с участием беспилотников будет в тысячи раз ниже, чем с участием водителя. Умная машина не отвлекается, не устает. Ее контроль за дорожным движением никогда не ослабевает.
Искусственный интеллект вашего автомобиля
Технологии сегодня меняют мир быстрее, чем когда-либо. В 70-х годах искусственный интеллект существовал только в фантастических романах. 20 лет назад разработки ИИ уже велись, но успехи не были впечатляющими. Но в середине нулевых случился качественный прорыв в машинном обучении, ставший Большим взрывом для искусственного интеллекта. И сегодня множество нейросетей помогают нам фильтровать и искать информацию в интернете, обрабатывать фотографии, переводить тексты. Одна из областей, где ИИ открывает потрясающие новые возможности, — это автотранспорт.
Как искусственные нейросети изменят будущее вашего автомобиля?
Искусственный разум рулит!
Тема беспилотных автомобилей на слуху, и вокруг них поднялась не меньшая шумиха, чем в XIX — начале XX века по поводу «безлошадных повозок». На появление машины, которая сможет самостоятельно перемещаться в транспортном потоке, надеются многие. Но есть и опасения, что возрастет количество ДТП, в том числе смертельных.
Беспилотные авто активно разрабатываются на протяжении последнего десятилетия, а кое-где даже используются в тестовом режиме. К их созданию подключились гиганты автомобильной промышленности: BMW, Nissan, Honda, General Motors, Volkswagen, Audi, BMW и Volvo — и новые игроки на авторынке: Google, Tesla и множество менее крупных компаний. До массовых продаж беспилотных автомобилей дело пока не дошло. Автопилоты делают успехи, но до совершенства им далеко. Так что по меньшей мере в ближайшие пять-десять лет искусственный интеллект едва ли сумеет заменить — или хотя бы серьезно потеснить — опытного водителя.
Техническая реализация «искусственного водителя» — не единственная задача. Нейросети в автомобиле предстоит заботиться не только о том, чтобы соблюдать скоростной режим, сворачивать на нужных перекрестках и удачно парковаться. Ей придется еще и решать этические вопросы — например, когда ДТП неизбежно и приходится выбирать между двумя плохими вариантами. Что, если ИИ автомобиля внезапно обнаружит на дороге пешехода, но затормозить не будет успевать — и можно либо сбить человека, либо свернуть с дороги и врезаться в дерево, причинив вред пассажиру? Эта моральная дилемма известна как проблема вагонетки. И как искусственному разуму сделать выбор в ситуации, с которой не справиться и человеку.
Однозначных ответов на подобные вопросы нет и не будет. Тем не менее, Массачусетский технологический институт (MIT) создал сайт, на котором предлагает всем желающим пройти тестирование и выбрать, как они решили бы предложенные моральные дилеммы. В будущем данные этих исследований могут помочь разработчикам научить искусственный интеллект делать этический выбор, руководствуясь «среднечеловеческими» показателями.
Моральный тест MIT. У автомобиля отказали тормоза. Какой выбор должен сделать автопилот: врезаться в препятствие, убив находящихся в салоне пассажиров — девочку, женщину-спортсменку, бездомного и кошку, или выполнить маневр и сбить пешеходов — женщину, полного мужчину, мужчину-спортсмена, беременную женщину и ребенка (принимая во внимание, что они переходят дорогу на красный свет)?
Впрочем, мы уверены, что с повсеместным внедрением беспилотных автомобилей улицы городов и автострады станут значительно менее опасными, чем сейчас, а количество ДТП снизится (хотя и вряд ли до нуля). Ведь ИИ не заснет за рулем, не отвлечется на разговор по телефону, не нарушит скоростной режим, не предпримет заведомо опасный маневр. И точно не сядет за руль пьяным.
Менее очевидное, чем автопилоты, применение искусственных нейросетей в автомобиле — это помощники человека, делающие вождение более безопасным.
Безопасность вождения
Уже сегодня умная электроника способна проложить маршрут с учетом пробок и погодных условий, а также предложить альтернативные способы добраться из пункта А в пункт Б. Навигатор покажет на дисплее дорогу и подскажет голосом, где сделать поворот или снизить скорость. Благодаря навигационным программам бумажные атласы автомобильных дорог и огромные карты городов становятся раритетом. Навигатор удобно использовать, а еще он помогает сделать поездку безопасной. Ведь водителю не нужно отвлекаться, чтобы свериться с картой незнакомого города, или высматривать таблички с названиями улиц на перекрестках, чтобы убедиться, что он не пропустил нужный поворот.
По статистике, свыше 50 % аварий на дорогах случается из-за того, что водитель был невнимателен или отвлекся. Нейросети автомобиля избавят человека от необходимости выполнять действия, которые отрывают его от управления машиной. Например, смогут по голосовой команде переключить радио, увеличить громкость или изменить маршрут поездки.
Но происшествия случаются, даже когда водитель внимателен и соблюдает правила, — на дорогах слишком много факторов, провоцирующих аварийную ситуацию. В таких условиях не помешает лишняя пара глаз — или видеокамер. Нейросеть, обрабатывающая информацию с автомобильных камер, сможет предупредить водителя о пешеходах или других автомобилях в опасной близости. Мы можем даже помечтать о том, что в будущем нейросети множества автомобилей и дорожных камер смогут обмениваться данными через интернет, и тогда мы получим предупреждение о неадекватном водителе задолго до того, как он появится в поле зрения.
Некоторые производители уже пытаются разрабатывать ИИ, работающий с изображением камеры, направленной на водителя. Такая нейросеть будет знать хозяина в лицо и не позволит чужаку сесть за руль. Кроме того, по мимике нейросеть сможет определить, что человек устал или вот-вот задремлет, — и вовремя подаст сигнал. А если аварии не удается избежать, то по положению головы вычислит, какие подушки безопасности необходимо включить, — это поможет избежать травм.
Что это стучит в двигателе?
Еще одна сфера применения нейросетей в автомобиле — контроль за внутренними системами.
Большинству автовладельцев знакома ситуация, когда в самый неподходящий момент автомобиль приходится отвозить в автосервис. Конечно, по закону Мерфи, именно в этот день нужно куда-то срочно ехать!
Подобная система отслеживания телеметрии уже существует у суперкара Bugatti Chiron. В режиме онлайн он передает данные о функционировании всех систем в сервисный центр производителя. Если обнаружена неисправность, ремонтная бригада оперативно отправляется в любую точку мира, чтобы устранить дефект, — во всяком случае, так утверждают в компании. Если же проблема не требует вмешательства квалифицированного специалиста, сервисный центр может просто позвонить владельцу авто — к примеру, если давление в шинах снизилось до критического уровня. Система телеметрии Bugatti контролирует около 10000 сигналов, поступающих от различных узлов автомобиля: двигателя, трансмиссии, освещения, климат-контроля, информационно-развлекательного центра и других. Пока такими системами оборудуют только избранные автомобили класса люкс, но начало уже положено.
Разумное автострахование
Искусственные нейросети уже находят применение в автостраховании. В первую очередь они используются для оценки рисков, а помогают им в этом большие данные о водителях.
Большие данные — это наборы информации, которые слишком велики и сложно структурированы, чтобы их можно было обрабатывать с помощью обычных систем управления БД или тем более вручную. В страховании используются десятки источников информации о клиентах — базы номеров VIN, сведения о покупках и продажах, данные о нарушениях ПДД и законодательства и многое другое.
Для страховых компаний значение при принятии решения имеет буквально все, что касается водителя, — состояние его здоровья, стиль вождения, участие в инцидентах на дороге и даже семейные отношения. Но проанализировать огромные массивы собранных данных, дать им качественную оценку и вынести заключение человек может далеко не всегда. Неточности в прогнозах страховых компаний могут необоснованно поднять стоимость страхования для хороших водителей и снизить для плохих.
При этом с развитием технологий список информационных источников может увеличиться. Страховые компании захотят учитывать сведения о манере вождения, соблюдении скоростного режима и поведении водителя в сложных ситуациях. Сейчас эти данные фактически невозможно получить и использовать при продаже страховки, но в будущем подобную информацию сможет собирать и пересылать страховой компании встроенный ИИ автомобиля.
Будем надеяться, что скоро наступит день, когда любители обгонять по обочине или подрезать на повороте станут платить за страховку больше — потому что эти факты станут известны страховой компании и искусственный интеллект, выносящий решение, примет их во внимание.
ИИ управляет производством
Роботы и другие автоматы давно и широко используются в автомобилестроении, да и во многих других производствах. Но пока большая их часть управляется обычными компьютерными программами. В случае любого сбоя конвейер останавливается, и для продолжения работы требуется вмешательство человека.
Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект поможет ускорить производство, сокращая время простоя. Опираясь на данные с датчиков, нейросети смогут отслеживать работу оборудования, выявлять назревающие проблемы и принимать меры, а также контролировать своевременность профилактического обслуживания. На ИИ можно возложить и контроль за качеством продукции.
В итоге уменьшатся расходы на ремонт и замену оборудования, потери из-за простоев. А значит, будет снижаться и себестоимость продукции.
Будущее не за горами. Уже никого не удивить умным навигатором, прокладывающим самый удобный маршрут. Через несколько лет привычным явлением будут автомобили под управлением ИИ, беспилотные грузовики, автобусы и такси, а наши путешествия станут как никогда прежде безопасными, легкими и комфортными.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Технологии сегодня меняют мир быстрее, чем когда-либо. В 70-х годах искусственный интеллект существовал только в фантастических романах. 20 лет назад разработки ИИ уже велись, но успехи не были впечатляющими. Но в середине нулевых случился качественный прорыв в машинном обучении, ставший Большим взрывом для искусственного интеллекта. И сегодня множество нейросетей помогают нам фильтровать и искать информацию в интернете, обрабатывать фотографии, переводить тексты. Одна из областей, где ИИ открывает потрясающие новые возможности, — это автотранспорт.
Как искусственные нейросети изменят будущее вашего автомобиля?
Искусственный разум рулит!
Тема беспилотных автомобилей на слуху, и вокруг них поднялась не меньшая шумиха, чем в XIX — начале XX века по поводу «безлошадных повозок». На появление машины, которая сможет самостоятельно перемещаться в транспортном потоке, надеются многие. Но есть и опасения, что возрастет количество ДТП, в том числе смертельных.
Беспилотные авто активно разрабатываются на протяжении последнего десятилетия, а кое-где даже используются в тестовом режиме. К их созданию подключились гиганты автомобильной промышленности: BMW, Nissan, Honda, General Motors, Volkswagen, Audi, BMW и Volvo — и новые игроки на авторынке: Google, Tesla и множество менее крупных компаний. До массовых продаж беспилотных автомобилей дело пока не дошло. Автопилоты делают успехи, но до совершенства им далеко. Так что по меньшей мере в ближайшие пять-десять лет искусственный интеллект едва ли сумеет заменить — или хотя бы серьезно потеснить — опытного водителя.
Техническая реализация «искусственного водителя» — не единственная задача. Нейросети в автомобиле предстоит заботиться не только о том, чтобы соблюдать скоростной режим, сворачивать на нужных перекрестках и удачно парковаться. Ей придется еще и решать этические вопросы — например, когда ДТП неизбежно и приходится выбирать между двумя плохими вариантами. Что, если ИИ автомобиля внезапно обнаружит на дороге пешехода, но затормозить не будет успевать — и можно либо сбить человека, либо свернуть с дороги и врезаться в дерево, причинив вред пассажиру? Эта моральная дилемма известна как проблема вагонетки. И как искусственному разуму сделать выбор в ситуации, с которой не справиться и человеку.
Однозначных ответов на подобные вопросы нет и не будет. Тем не менее, Массачусетский технологический институт (MIT) создал сайт, на котором предлагает всем желающим пройти тестирование и выбрать, как они решили бы предложенные моральные дилеммы. В будущем данные этих исследований могут помочь разработчикам научить искусственный интеллект делать этический выбор, руководствуясь «среднечеловеческими» показателями.
Моральный тест MIT. У автомобиля отказали тормоза. Какой выбор должен сделать автопилот: врезаться в препятствие, убив находящихся в салоне пассажиров — девочку, женщину-спортсменку, бездомного и кошку, или выполнить маневр и сбить пешеходов — женщину, полного мужчину, мужчину-спортсмена, беременную женщину и ребенка (принимая во внимание, что они переходят дорогу на красный свет)?
Впрочем, мы уверены, что с повсеместным внедрением беспилотных автомобилей улицы городов и автострады станут значительно менее опасными, чем сейчас, а количество ДТП снизится (хотя и вряд ли до нуля). Ведь ИИ не заснет за рулем, не отвлечется на разговор по телефону, не нарушит скоростной режим, не предпримет заведомо опасный маневр. И точно не сядет за руль пьяным.
Менее очевидное, чем автопилоты, применение искусственных нейросетей в автомобиле — это помощники человека, делающие вождение более безопасным.
Безопасность вождения
Уже сегодня умная электроника способна проложить маршрут с учетом пробок и погодных условий, а также предложить альтернативные способы добраться из пункта А в пункт Б. Навигатор покажет на дисплее дорогу и подскажет голосом, где сделать поворот или снизить скорость. Благодаря навигационным программам бумажные атласы автомобильных дорог и огромные карты городов становятся раритетом. Навигатор удобно использовать, а еще он помогает сделать поездку безопасной. Ведь водителю не нужно отвлекаться, чтобы свериться с картой незнакомого города, или высматривать таблички с названиями улиц на перекрестках, чтобы убедиться, что он не пропустил нужный поворот.
По статистике, свыше 50 % аварий на дорогах случается из-за того, что водитель был невнимателен или отвлекся. Нейросети автомобиля избавят человека от необходимости выполнять действия, которые отрывают его от управления машиной. Например, смогут по голосовой команде переключить радио, увеличить громкость или изменить маршрут поездки.
Но происшествия случаются, даже когда водитель внимателен и соблюдает правила, — на дорогах слишком много факторов, провоцирующих аварийную ситуацию. В таких условиях не помешает лишняя пара глаз — или видеокамер. Нейросеть, обрабатывающая информацию с автомобильных камер, сможет предупредить водителя о пешеходах или других автомобилях в опасной близости. Мы можем даже помечтать о том, что в будущем нейросети множества автомобилей и дорожных камер смогут обмениваться данными через интернет, и тогда мы получим предупреждение о неадекватном водителе задолго до того, как он появится в поле зрения.
Некоторые производители уже пытаются разрабатывать ИИ, работающий с изображением камеры, направленной на водителя. Такая нейросеть будет знать хозяина в лицо и не позволит чужаку сесть за руль. Кроме того, по мимике нейросеть сможет определить, что человек устал или вот-вот задремлет, — и вовремя подаст сигнал. А если аварии не удается избежать, то по положению головы вычислит, какие подушки безопасности необходимо включить, — это поможет избежать травм.
Что это стучит в двигателе?
Еще одна сфера применения нейросетей в автомобиле — контроль за внутренними системами.
Большинству автовладельцев знакома ситуация, когда в самый неподходящий момент автомобиль приходится отвозить в автосервис. Конечно, по закону Мерфи, именно в этот день нужно куда-то срочно ехать!
Подобная система отслеживания телеметрии уже существует у суперкара Bugatti Chiron. В режиме онлайн он передает данные о функционировании всех систем в сервисный центр производителя. Если обнаружена неисправность, ремонтная бригада оперативно отправляется в любую точку мира, чтобы устранить дефект, — во всяком случае, так утверждают в компании. Если же проблема не требует вмешательства квалифицированного специалиста, сервисный центр может просто позвонить владельцу авто — к примеру, если давление в шинах снизилось до критического уровня. Система телеметрии Bugatti контролирует около 10000 сигналов, поступающих от различных узлов автомобиля: двигателя, трансмиссии, освещения, климат-контроля, информационно-развлекательного центра и других. Пока такими системами оборудуют только избранные автомобили класса люкс, но начало уже положено.
Разумное автострахование
Искусственные нейросети уже находят применение в автостраховании. В первую очередь они используются для оценки рисков, а помогают им в этом большие данные о водителях.
Большие данные — это наборы информации, которые слишком велики и сложно структурированы, чтобы их можно было обрабатывать с помощью обычных систем управления БД или тем более вручную. В страховании используются десятки источников информации о клиентах — базы номеров VIN, сведения о покупках и продажах, данные о нарушениях ПДД и законодательства и многое другое.
Для страховых компаний значение при принятии решения имеет буквально все, что касается водителя, — состояние его здоровья, стиль вождения, участие в инцидентах на дороге и даже семейные отношения. Но проанализировать огромные массивы собранных данных, дать им качественную оценку и вынести заключение человек может далеко не всегда. Неточности в прогнозах страховых компаний могут необоснованно поднять стоимость страхования для хороших водителей и снизить для плохих.
При этом с развитием технологий список информационных источников может увеличиться. Страховые компании захотят учитывать сведения о манере вождения, соблюдении скоростного режима и поведении водителя в сложных ситуациях. Сейчас эти данные фактически невозможно получить и использовать при продаже страховки, но в будущем подобную информацию сможет собирать и пересылать страховой компании встроенный ИИ автомобиля.
Будем надеяться, что скоро наступит день, когда любители обгонять по обочине или подрезать на повороте станут платить за страховку больше — потому что эти факты станут известны страховой компании и искусственный интеллект, выносящий решение, примет их во внимание.
ИИ управляет производством
Роботы и другие автоматы давно и широко используются в автомобилестроении, да и во многих других производствах. Но пока большая их часть управляется обычными компьютерными программами. В случае любого сбоя конвейер останавливается, и для продолжения работы требуется вмешательство человека.
Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект поможет ускорить производство, сокращая время простоя. Опираясь на данные с датчиков, нейросети смогут отслеживать работу оборудования, выявлять назревающие проблемы и принимать меры, а также контролировать своевременность профилактического обслуживания. На ИИ можно возложить и контроль за качеством продукции.
В итоге уменьшатся расходы на ремонт и замену оборудования, потери из-за простоев. А значит, будет снижаться и себестоимость продукции.
Будущее не за горами. Уже никого не удивить умным навигатором, прокладывающим самый удобный маршрут. Через несколько лет привычным явлением будут автомобили под управлением ИИ, беспилотные грузовики, автобусы и такси, а наши путешествия станут как никогда прежде безопасными, легкими и комфортными.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.