Teknologi
Sjølvkøyrande bilar
Sjølvkøyrande bilar tek inn data frå omgjevnadene via GPS, lidar, kamera, radar, infraraud sensor, nedlasta kart og ultrasonisk sensor og set dei saman til ein modell av kva objekt som er rundt bilen, kvar dei er, kva fart og kva forventa intensjonar dei har.
Illustrasjon: Shutterstock / NTB
I 1995 køyrde forskarar frå Carnegie Mellon-universitetet med ein bil frå New York til Los Angeles. Bilen styrte seg sjølv 98,2 prosent av vegen ved hjelp av kamera og programvare som brukte vegmerkinga til å styre bilen.
Over 25 år etter har mange nye bilmodellar slike algoritmar, og dei kan gje føraren eit hint om at vegkanten nærmar seg, og i nokre sekund kan du la bilen styre seg sjølv før han varslar om at no må du ta rattet. Automatisk bremsing, fartsauke og varsling om fysiske hindringar er kjend teknologi for mange bilførarar.
Når vi har kome så langt, kan ein sjølvsagt spørje kva tid bilane kan ta over ansvaret for køyringa fullt og heilt. Og sensorteknologi og systema for kontroll over bilen er stort sett på plass for slike bilar, det som enno manglar, er evna til å handle rett i dei aller vanskelegaste situasjonane.
Ein sjølvkøyrande bil vert styrt av ei datamaskin med såkalla kunstig intelligens, det vil seie eit program som skal løyse vanskelege problem ein tenkjer ville krevje menneskeleg intelligens. Programmet tek inn data frå omgjevnadene via kamera og radarar og set dei saman til ein modell av kva objekt som er rundt bilen, kvar dei er og kva fart dei har. Programmet må òg klassifisere objekta, til dømes som andre bilar, fotgjengarar, syklistar eller dyr. Det er viktig for bilen å vite kva eit objekt er, fordi forventa intensjonar til medtrafikkantane er med og hjelper i handlingsvala. Sjølv om ein bil kjem mot deg i stor fart, er det ikkje slik at du nødvendigvis skal stoppe. Du forventar jo at den andre bilen held sida si på vegen.
Datasyn og algoritmar som kjenner igjen objekt, er temmeleg presise, i alle fall når det gjeld å kjenne igjen dei vanlegaste typane objekt i trafikken. Såkalla djuplæringsalgoritmar, òg kalla nevrale nettverk, brukar tusenvis eller kanskje millionar av eksempelbilete til å lære å kjenne att objekt.
Djuplæring kan seiast å imitere hjernens verkemåte. Programma handterer tusenvis av einingar som vert kalla nevron. Dette er ikkje fysiske nevron, termen er brukt metaforisk. Dei kunstige nevrona er kopla saman om lag som nevron i hjernen, og kvart nevron sender impulsar i form av tal til nevron i neste lag. Nevrona mottar impulsar frå andre nevron og har ein enkel modell for utrekning av sin eigen ut-impuls. Det første laget av nevron tar imot data frå omgjevnadene, pikselen i eit bilde. Så går inndataa gjennom lag etter lag heilt til det i det siste laget kjem ut eit svar på kva eit objekt er.
Digital tilgang – heilt utan binding
Prøv ein månad for kr 49.
Deretter kr 199 per månad. Stopp når du vil.
