Два дня назад стало известно, что исследователи Национального университета оборонных технологий (NUDT) Китая в Тяньчжине завершили серию испытаний "беспилотной" версии серийного автомобиля модели FAW Hongqui HQ3 и полны решимости начать разработку коммерческой версии системы управления наземными транспортными средствами. В интервью газете China Daily, участник разработки Даи Бин рассказал, что в ходе испытаний управляемый компьютером автомобиль успешно преодолел расстояние в 286 км между столицами провинций Чаньша и Ухань со средней скоростью 87 км/ч по довольно загруженному шоссе (во время поездки компьютеру пришлось обогнать 67 разных транспортных средств).
Единственное управляющее воздействие, которое пришлось осуществить испытателям - это задать максимальную скорость движения. По оценкам исследователей, система управления способна реагировать на изменение дорожной обстановки за время не более 40 мс (время реакции большинства водителей-людей минимум в 10 раз больше, причем оно зависит от времени суток, степени усталости и целого ряда других факторов).
К слову сказать, когда не так давно беспилотный автомобиль от Google попал в аварию во время очередного испытательного пробега, компания распространила заявление, что причиной ее явилась неадекватная реакция человека-водителя, который как раз в этот момент решил взять управление на себя (к вседению: на сегодня программа создания "гугломобиля" руководством компании заморожена на неопределенный срок).
Из технических подробностей: автомобиль Hongqui HQ3 был оборудован видеокамерами, несколькими радарами и лазерными сканерами. GPS-навигация не использовалась вовсе. Программное обеспечение управляющего компьютера, смонтированного в багажнике, распознавало и анализировало изображения дорожных знаков, информационных надписей и дорожной разметки. Цифровая модель дорожной обстановки, строящаяся в реальном масштабе времени с учетом динамических характеристик автомобиля и положения прочих участников движения, позволяла рассчитывать оптимальные режимы разгона и торможения при маневрах. Пока что система управления автомобиля неуверенно водит ночью и в условиях тумана или сильного дождя, что отчасти обусловлено отсутствием на борту GPS-навигатора.
Для справки: 17 августа, агентство DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) сообщило о начале работ по проекту "Micro-Technology for Positioning, Navigation, and Timing" (Micro-PNT, "Микротехнологии для позиционирования, навигации и хранения точного времени"), который явится продолжением успешно завершенной программы "Chip Scale Atomic Clock" (CSAC, "Атомные часы размером с чип"). Цель работ - создание высокоточных инерциальных навигационных систем размером со стандартную микросхему, позволяющих обходиться без приема сигналов GPS. Руководит проектом, кстати, выпускник МГУ им. Ломоносова (позже - и Висконсинского Университета, США) Андрей Шкель.
Специалисты утверждают, что максимально эффективно управлять автономными движущимися устройствами (не только автомобилями, но и беспилотными летательными аппаратами, подводными лодками, а также роботами) способны компьютеры, построенные не на основе традиционной неймановской архитектуры, а на базе искусственной нейросети. Собственно говоря, во многих реализованных системах управляющий компьютер моделирует нейросеть программными средствами, но решение такой задачи в реальном времени требует огромной производительности вычислителя, а суперкомпьютер на каждый автомобиль не поставишь. Оптимальным решением здесь стала бы физическая реализация искусственной нейросети, только где ее взять?
А вот где: в минувшую среду исследовательское подразделение компании IBM распространила информацию об успешном создании первого поколения микросхем, работа которых непосредственно имитирует функционирование человеческого мозга в части восприятия информации, ее анализа и самообучения. Разработка выполнялась в течение последних 3-х лет при финансовой поддержке DARPA в рамках проекта "Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics" (SyNAPSE, "Нейроподобные адаптивные масштабируемые электронные системы").
В техническом задании особо оговаривалось, что разрабатываемые устройства должны "не только одновременно анализировать сложные потоки данных от различных датчиков, но также динамически оценивать свое состояние и процессы своего взаимодействия с окружающей средой. По размерам система не должны превышать человеческий мозг".
Как заявил руководитель проекта Дхармендра Модха (Dharmendra Modha): "Первые ощутимые результаты гранта и большой работы шести лабораторий IBM и пяти университетов, наконец, готовы быть представлены миру". Что же сделано? Впервые "в кремнии", а не на бумаге удалось реализовать вычислитель, в котором за обработку данных отвечают нейроны, память реализована в форме синапсов, а связи - в виде аксонов. Чипы были изготовлены спустя два года после того, как группа Дхармендры Модхи справилась с задачей формализовать известные науке связи коры человеческого мозга и подкорковых областей.
На существующих сегодня прототипах (2 конструкции, содержащие по 256 нейронов; в одном чипе предусмотрено 65536 "обучаемых" синапсов, в другом - 262144 "программируемых") разработчики продемонстрировали процессы машинного зрения с распознавания образов и их классификацией, ассоциативную память. Исследователи отметили, что для новых систем обработки данных "не будет требоваться то, что сегодня называется программированием". Завершая презентацию, Дхармендра Модха сообщил, что в ближайших планах IBM построить масштабируемую сеть из 10 млрд. нейронов и 100 трлн. синапсов, потребляющую всего 1 кВт мощности.
Он также добавил, что не видит новые компьютеры конкурентами существующих, однако "для очень многих применений в системах управления и анализа данных они будут лучшими". Кроме того, уверен Модха, новая архитектура поможет преодолеть физические ограничения, накладываемые знаменитым "законом Мура", поскольку предполагает другие зависимости производительности и тактовой частоты. "Все остальные играют в закон Мура. Мы - меняем правила игры", - сказал он.
