Uber plánuje proměnit miliony svých řidičů v datovou síť pro autonomní vozidla

Uber, známý především jako platforma pro sdílení jízd, chystá revoluční krok, který by mohl zásadně ovlivnit vývoj autonomních vozidel (AV). Místo toho, aby se soustředil na vlastní flotilu autonomních automobilů, plánuje vybavit svá vozidla řízená lidmi senzory, které budou shromažďovat cenná data z reálných dopravních situací. Tato data pak mohou využívat různé společnosti zabývající se vývojem autonomní technologie a umělé inteligence. Tento ambiciózní projekt představil Praveen Neppalli Naga, technologický ředitel Uberu, na konferenci TechCrunch StrictlyVC.

Současná fáze projektu, nazvaného AV Labs, je zatím omezena na malou flotilu vozidel vybavených senzory pod přímým dohledem Uberu. Cílem je však mnohem rozsáhlejší využití – pokud by i menší část z milionů řidičů Uberu po celém světě byla vybavena těmito senzory, vznikla by masivní datová síť, která by mohla konkurovat sběru dat jednotlivých AV firem. To by představovalo obrovský zlom v dostupnosti kvalitních dat pro trénink modelů autonomní jízdy, protože právě nedostatek rozmanitých a realistických dat je dnes jedním z hlavních omezení vývoje samostatně řízených vozidel.

Proč jsou data klíčová pro autonomní vozidla

Technologický pokrok v oblasti senzorů, kamer a výpočetního výkonu už dnes umožňuje výrobu velmi schopných autonomních vozidel. Nicméně samotná technologie nestačí – pro bezpečný a spolehlivý provoz musí být modely umělé inteligence trénovány na obrovských množstvích dat. Tyto data zahrnují různé dopravní situace, počasí, prostředí a další faktory, které musí auto zvládnout.

Uber v tomto směru vidí příležitost stát se jakousi datovou "vrstvou" pro celý ekosystém autonomních vozidel. Místo toho, aby vlastnil vlastní autonomní flotilu (což před lety opustil), bude shromažďovat data od svých řidičů s lidským řidičem za volantem. To je přirozená cesta, jak získat přístup k různorodým situacím v různých lokalitách a časech.

Neppalli Naga zdůraznil, že hlavní překážkou není technologie, ale právě dostupnost dat. Firmy jako Waymo musejí investovat obrovské prostředky do sběru dat, což je nákladné a časově náročné. Uber by mohl díky své celosvětové síti nabídnout data ve velkém měřítku, která by jinak bylo obtížné získat.

Jak Uber plánuje využít data a co to znamená pro AI

Uber již dnes spolupracuje s více než 25 firmami zabývajícími se autonomními vozidly, například s britským startupem Wayve. Kromě sběru dat vyvíjí tzv. "AV cloud" – knihovnu senzorových dat, která jsou označena a připravena pro trénink AI modelů. Partneři mohou také testovat své modely v simulovaném "shadow modu" na skutečných jízdách Uberu bez nasazení autonomních vozidel na silnice.

„Naším cílem není vydělávat přímo na těchto datech,“ uvedl Naga, „ale chceme je zpřístupnit a demokratizovat.“ To naznačuje, že Uber chce být spíše platformou pro podporu celého odvětví než jen dalším hráčem v závodě o autonomní jízdu.

Tento přístup má i své výzvy – legislativa ohledně senzorů a sdílení dat se v jednotlivých státech liší a Uber musí zajistit jasná pravidla a ochranu soukromí. Navíc je klíčové, aby řidiči souhlasili s instalací a využíváním těchto zařízení, což může vyžadovat změny v motivaci či odměňování.

Pro neziskový sektor a organizace zabývající se vývojem AI je tato data neocenitelná. Podobné iniciativy, které otevírají přístup k datům, pomáhají urychlit výzkum a inovace, jak jsme již psali například v článku o umělé inteligenci v neziskovém sektoru.

Ve světě, kde data znamenají konkurenční výhodu, může Uber díky svému modelu získat klíčovou pozici v ekosystému autonomních vozidel a umělé inteligence. Namísto přímé výroby aut se stává klíčovým poskytovatelem dat, což je chytrý krok, který odráží i aktuální trendy v AI a big data.

V závěru lze říci, že Uber svým plánem ukazuje, jak lze využít existující platformu a síť lidí k akceleraci vývoje nové technologie, aniž by bylo potřeba budovat vše od základu. Tento model by mohl inspirovat i další sektory, kde jsou kvalifikovaná data nedostatkovým zdrojem.

Budoucnost autonomních vozidel tak nemusí stát na technologii samotné, ale především na schopnosti efektivně sbírat a sdílet kvalitní data. Uber se tímto směrem vydává a ukazuje, že i tradiční firmy mohou díky inovativnímu přístupu k AI a datům zůstat relevantní a dokonce udávat směr vývoje nových technologií.