Viitorul este deja aici
se clădește la Centrul de Inginerie Bosch din Cluj
Conducere automatizată, machine learning sau algoritmi pentru procesare video sunt doar câțiva dintre termenii pe care îi auzim constant atunci când se discută despre mașinile viitorului sau vehicule autonome. Vorbim despre proiecte ambițioase, state-of-the-art, care au la bază dorința de a inova, tehnolgii de ultimă generație și o echipă de ingineri mega talentați.
Funcțiile de frânare automată de urgență pentru evitarea coliziunilor cu obiecte străine cum sunt mașinile, pietonii, cicliștii și animalele sau păstrarea benzii de mers salvează vieți și sunt implementate deja în producția de serie. În plus, într-o lume a vitezei unde timpul este singura resursă ireversibilă, răgazul câștigat de șofer de la momentul când mașina preia controlul devine de neprețuit. Astfel de proiecte de conducere asistată și automatizată se dezvoltă și în cadrul Centrului de Inginerie Bosch din Cluj, iar reușitele și expertiza celor peste 100 de colegi care lucrează cu dedicare și pasiune în departamentul Ingineria sistemelor de percepție video sunt recunoscute la nivel mondial. Munca lor contribuie la a crea o lume mai bună. Experiențele anterioare, mai ales cele de software development sau cele de cercetare academică cu rezultate foarte bune, pasiunea pentru software, algoritmică, matematică, inginerie,
dorința și inițiativa de a face ceva care să producă impact, know-how-ul și expertiza acumulată de-a lungul anilor, alături de curiozitatea de a explora și de a învăța oricând ceva nou pentru a putea ține pasul cu progresul tehnologic, sunt toate parte din povestea departametului. În decursul celor șapte ani de existență, departamentul de inginerie a sistemelor de percepție video a preluat din ce în ce mai multe resposabilități și a colaborat cu multiple echipe internaționale, transformându-și povestea într-una de succes care a pus Clujul pe harta orașelor tech precum San Francisco, Munchen sau Stuttgart. Acest department se ocupă, mai precis, de dezvoltarea de sisteme de percepție video pentru conducere asistată și automatizată și este condus de Cătălin Golban , unul dintre primii angajați ai Centrului de Inginerie Bosch din Cluj.
Cătălin și-a finalizat studiile de licență în domeniul informaticii, în anul 2006, iar în 2008 încheia cu succes și programul de masterat. S-a specializat în inteligență artificială și viziune – și nu neapărat artistică, cum poate am avea tendința de a crede la o primă vedere. Încă de pe băncile facultății, de pe vremea când era student în anul IV la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, a început să dezvolte software pentru diferite domenii și industrii, variind de la dezvoltarea de software back-end până la software încorporat și aplicații pentru dispozitive mobile. La Bosch lucrează din 2013, anul în care a fost înființat Centrul de Inginerie Bosch din Cluj și încă din primele săptămâni în cadrul companiei i-a fost clar că, dacă echipa sa va face o treabă bună, atunci planurile și proiectele locale ale organizației se vor transforma în oportunități reale pentru municipiul Cluj-Napoca. În cei șapte ani de când contribuie la succesul global al Centrului de Inginerie a fost expert, lider de proiect, lider de echipă și este acum șef de departament al ariei de inginerie. A colaborat cu nume importante din industria de dezvoltare software, a vizitat Silicon Valley și sediul Microsoft din Redmond, a lucrat cu pasiune în toate proiectele sale, a acordat și primit, la rândul său, încredere, a pus la bătaie experiența sa academică de cercetare și a extins echipa de viziune computerizată a Centrului, transformând-o în principalul centru strategic de competență Bosch pentru viziunea artificială și dezvoltarea bazată pe date, din afara Germaniei.
Conducere automatizată și inteligență artificială: hype sau realitate?
Conducerea automatizată este unul dintre simbolurile de bază a celei de a patra revoluții industriale, dar câți dintre voi cunosc, cu exactitate, rolul acestor tehnologii?! Prin intermediul tehnologiilor de conducere automatizată, anumite acțiuni ale șoferului sunt preluate de către autovehicul, mai precis de un sistem de calcul încorporat în mașină care se ocupă să preia parte din atribuțiile conducătorului auto. Viziunea spre care evoluează aceste tehnologii se îndreaptă către dezvoltarea de sisteme complet autonome, unde șoferul se transformă din executantul manevrelor de condus, într-un simplu pasager.
Sigur, poate părea destul de simplu în teorie, dar pentru a materializa această viziune și a transpune-o, de facto, în autoturismele de serie – acele autoturisme pe care le achiziționăm de la dealerii auto și care se vând în milioane de unități - va mai dura ceva timp. Departamentul de Ingineria sistemelor de percepție video din cadrul Centrului de Inginerie din Cluj lucrează cu pasiune și măiestrie pentru ca situațiile de trafic care de care mai variate să devină gestionabile de un sistem de conducere automată.
„Este extrem de dificil să pot defini, chiar și în termeni generali, inteligența artificială. Acum 15 ani, pe vremea când eram student, am parcurs zeci de cursuri de inteligență arificială care presupuneau diverse metode și algoritmi de rezolvare a unor probleme reale cum sunt planificarea, teoria jocurilor, inferența probabilistică, metode de învățare și de extragere a informațiilor din diverse tipuri de date, inclusiv din imagini unde calculatoarele pot să execute unele task-uri specifice mult mai bine decât creierul uman, ba chiar să își cultive cunoștințele din datele noi absorbite și să își îmbunătățească astfel performanța. Același lucru se întâmplă și în prezent, dar la un nivel mult mai avansat și la o scara mult mai amplă, unde metodele au căpătat o popularitate din ce în ce mai mare în industrie, nu doar în comunitățile academice de cercetare, iar disponibilitatea datelor în volume din ce în ce mai mari, dar și puterea de calcul crescută, alături de eficientizarea costurilor pentru aceste servicii au favorizat utilizarea la scară largă a metodelor de inteligență artificială.”, Cătălin Golban, șef departament Ingineria sistemelor de percepție video, Centrul de Inginerie Bosch din Cluj
End-to-end Machine Learning, senzori și algoritmi: un proces de învățare atipic, dar fascinant
Majoritatea sistemelor de inteligență artificială (IA) au la bază multiple straturi de procesare. Procesul de învățare end-to-end poate înregistra cu ușurință și prelua informații de la punctul de intrare X la punctul de ieșire Y, de un capăt la altul, fără a mai fi nevoie să se parcurgă distanța dintre ele. Să presupunem că nu știm care este diferența dintre un aligator și un crocodil. Ei bine, modelul de algoritm pe care se bazează această tipologie de învățare își poate da seama, fără probleme, de particularitățile în discuție. În cazul conducerii automatizate, pentru a automatiza anumite manevre care sunt, în mod normal, executate de șoferi, este necesar un set de senzori pe baza cărora autoturismele să poată detecta obstacolele din împrejurimi, dar și un sistem de calcul care procesează informația primită de la senzori și care controlează apoi autoturismul în sine, preluând astfel parte din atribuțiile șoferului. Și iată cum, tehnologia, motivația și inovația fac casă bună împreună și pun bazele dezvoltării pentru autovehiculele viitorului: mașini inteligente, autonome, care accelerează, frânează, virează sau semnalizează, în funcție de datele primite de la senzori.
- Mai simplu spus și raportat la povestea noastră: inginerie locală cu succes global! Machine learning presupune algoritmi care învață să rezolve o problemă pe baza unor date existente în prealabil, și apoi rezolvă acea problemă pentru date noi. Spre exemplu, atunci când avem de a face cu date video care implică comportamentul pietonilor, un algoritm poate să „învețe” să detecteze pietonii pe fondul unui volum de date complet noi, deci într-o scenă de trafic complet nouă. O astfel de metodă de machine learning este deep learning. Aceasta modelează probleme de procesare de imagini folosind modele de calcul sub forma unor rețele neuronale cu multe straturi, inspirate de creierul uman, dar fantastic de diferite, și care, la rândul lor, „învață” cum să funcționeze pe baza datelor existente, rezolvând probleme din sfera conducerii automate, în scenarii multiple, complet noi. Procesarea de imagini este doar unul dintre numeroasele domenii în care algoritmii rezolvă astfel de probleme complexe pe bază de inteligență artificială, metodele fiind la fel de populare și pentru procesarea de sunet, text sau date de la orice tip de senzori precum radar, gps, accelerometre, magnetometre sau altele similare.
„Mă bucur să fiu mereu înconjurat de oameni talentați de la care știu cu certitudine că voi avea, întotdeauna, câte ceva de învățat. Cred că atunci când gândirea matematică întâlnește aria de software development se nasc multe idei inovatoare și proiecte interesante. Ceea ce fac eu alături de colegii mei de la Centru are un impact extraordinar atât în societate, cât și în industria locală de software. Indiferent de proiectul la care lucrăm, atunci când vine vorba despre munca în echipă se aplică, fără doar și poate, principiul 1+1>2. Am avansat foarte mult în ultimii ani, iar activitățile și reușitele noastre sunt dovada clară că astăzi ne regăsim la un nivel superior de know-how, complexitate și responsabilitate, în comparație cu ceea ce puteam vedea pe plan local cu aproximativ 8-10 ani în urmă.”, Cătălin Golban.
Poate părea simplu, dar credeți-ne pe cuvânt: este multă matematică și mult mai multă iscusință la mjloc, iar epicentrul acestui proces este ”algoritmul”. Complementar radarelor sau senzorilor de parcare pe bază de ultrasunete, din ce în ce mai multe autovehicule beneficiază astăzi de camere video încorporate. Vorbim despre tehnologii similare cu cele ale camerelor foto/video sau cele ale telefoanelor mobile, dronelor sau ceasurilor inteligente, adaptate însă pentru industria automotive. Acestea primesc, la rândul lor, informații pe care ulterior le procesează prin intermediul unor sisteme electronice de calcul încorporate. Astfel sunt extrase și procesate, în timp real, datele video primite de la camere - informații precum pozițiile obiectelor din trafic, vehicule, pietoni, poziția mașinii pe banda de circulație, semnificațiile semafoarelor, a semnelor de circulație sau a marcajelor rutiere.
Practic, toate aceste imagini se interpretează algoritmic, fiind extrase elementele vizuale necesare șofatului, elemente pe care conducătorii auto le iau în considerare atunci când decid asupra manevrelor de efectut în timpul mersului. Viitorul este deja aici! Autovehicule (parțial) autonome rulează deja pe drumurile publice și dispun de sisteme automate de frânare sau sistemele de avertizare pentru ieșire de pe bandă. Ceea ce face departamentul Ingineria sistemelor de percepție video este să aibă în vedere fiabilitatea software-ului acestor sisteme și dezvoltarea sa permanentă pentru a face față marilor provocări ale acestei tehnologii viitoare: garantarea siguranței prin generarea automată de scenarii extinse de testare pentru simulări și compensarea erorilor interne ale sistemului prin intermediul unei metode de control adaptive.
Dacă v-a plăcut acest articol, puteți descoperi mai multe despre ariile de activitate ale Centrului de Inginerie Bosch din Cluj: aici și despre pozițiile deschise accesând acest link.