Brandon Moak avait l'impression qu'un train de marchandises l'avait heurté.

C'était à la mi-mars, et le cofondateur et directeur technique de la start-up de camionnage autonome Embark Trucks avait gardé un œil sur l'émergence de Covid-19. Alors qu'un ordre d'abri sur place est entré en vigueur dans toute la région de la baie de San Francisco, où Embark est basé, Moak et son équipe ont été forcés de mettre à la terre presque tous leurs 13 semi-camions autonomes (quelques-uns sont restés sur la route en se déplaçant essentiel fret mais n'étaient pas en mode autonome) et renvoyer chez eux la majorité de leur main-d'œuvre, sans aucune idée du temps qu'il leur faudrait avant de pouvoir revenir.

Moak et Embark n'étaient pas seuls. Pour des raisons de sécurité, les véhicules autonomes ont généralement deux opérateurs chacun. C'est un non-go à l'ère de la distanciation sociale, et les dirigeants des entreprises de véhicules autonomes savaient qu'ils auraient à mettre leurs flottes en veilleuse. Soudain, toute l'industrie naissante était en difficulté. Les véhicules autonomes sont encore expérimentaux, et les tests en conditions réelles sont la référence pour collecter des données et améliorer la capacité des voitures à fonctionner en toute sécurité. Incapables de prendre la route, les opérations de conduite autonome risquaient de devenir des gambits à forte intensité de trésorerie sans aucun moyen de commercialiser un produit de sitôt.

Alors qu'ils luttaient avec cette nouvelle réalité, des licenciements se sont propagés à des tenues de conduite autonome comme Zoox, Ike et Kodiak Robotics, ainsi qu'à la division autonome de Lyft.

Mais il s'avère que tout ne peut pas être perdu. Plusieurs entreprises ont échangé des tests sur route pour approfondir leurs algorithmes et simulateurs, trouvant de nouvelles utilisations pour les innombrables heures de données qu'elles ont collectées. Ils redoublent d'efforts comme l'étiquetage détaillé des données, la cartographie 3D et l'identification des scénarios négligés des sessions de route précédentes qui peuvent être utilisés pour entraîner leurs systèmes. Certains ont même aidé les conducteurs de véhicules à passer à l'étiquetage des données, en les dotant de nouvelles compétences qui leur seront probablement utiles lorsqu'ils reprendront leurs anciennes fonctions.

Pour tirer le meilleur parti d'une mauvaise situation, Moak a décidé de créer un nouvel outil pour permettre à l'équipe d'exploitation d'Embark d'annoter les quatre années de données de conduite de l'entreprise. Par exemple, le logiciel fournit aux chauffeurs de camion d'Embark des images de différents scénarios routiers et leur demande ensuite de déterminer s'ils sont intéressants et comment ils les géreraient en fonction de leur propre expérience.

Aurora Innovation, une entreprise de Palo Alto qui développe une technologie de conduite autonome, a adopté une approche similaire pour trouver des tâches pour les travailleurs sous-utilisés. Les opérateurs de véhicules ont uni leurs forces avec les équipes de triage et d'étiquetage pour extraire les données de conduite manuelle et autonome pour les événements routiers notables à transformer en tests dans un environnement simulé.

«Cela a l'avantage supplémentaire d'augmenter l'exposition de nos opérateurs à la façon dont les données qu'ils collectent sont utilisées hors ligne, ce qui leur donne un meilleur contexte dans notre processus de développement global et les aidera à être encore meilleurs dans leur travail à mesure que nous reprenons », a écrit le cofondateur et PDG Chris Urmson dans un e-mail au MIT Technology Review.

Les entreprises ont également trouvé des moyens créatifs de surmonter l'obstacle de la séparation physique de leurs produits.

Urmson, qui dirigeait auparavant le projet de voiture autonome de Google, a ajouté que son équipe utilise son pipeline de «matériel dans la boucle» pour «détecter les problèmes logiciels qui se manifesteraient sur le matériel Aurora et non sur les ordinateurs portables des développeurs ou les instances cloud. "

Embark, pour sa part, a investi dans des logiciels permettant de tester des composants matériels hors ligne. Un test implique le système de contrôle du véhicule – les algorithmes chargés d'envoyer des commandes physiques, comme la vitesse à laquelle tourner le volant. «À long terme, ce sera un bon investissement pour nous, mais à court terme, nous avons dû faire un grand pas pour construire toutes ces nouvelles infrastructures», a déclaré Moak.

Cruise, propriété de General Motors, a relégué 200 véhicules à San Francisco et Phoenix au garage. La société s'appuie sur ses simulateurs avancés pour continuer à mettre le logiciel des voitures à l'épreuve – une pratique régulière même avant la pandémie, mais le vice-président directeur de l'ingénierie Mo Elshenawy dit qu'ils améliorent les détails sur la façon dont les voitures sont notées lors de leurs rencontres dans les sims. comme un moyen de mieux évaluer les compétences dans des situations inhabituelles, comme lorsqu'il s'agit d'ambulances ou de camions de livraison.

Alexandr Wang, fondateur et PDG de la société d'annotation de données Scale AI, travaille avec des entreprises comme Lyft, Toyota et Nuro, ainsi qu'avec Embark et Aurora. Pendant la pandémie, Scale a travaillé sur l'étiquetage détaillé des anciennes données des entreprises via la simulation de nuages ​​de points – en utilisant des cartes 3D de l'environnement autour d'un véhicule pour coder ce à quoi chaque point correspond (piéton, panneau d'arrêt, fenêtre, arbuste, poussette). L'équipe codifie également le comportement des conducteurs, des piétons et des cyclistes avec une technologie comprenant la «détection du regard», qui vise à indiquer si un conducteur pourrait céder ou si un piéton prévoit de traverser la rue.

Quel que soit le montant investi par les entreprises dans leurs simulateurs, il n’est pas question de se remettre sur la route. Et à mesure que les États-Unis rouvrent, cela commence à se produire. Un porte-parole de Waymo a écrit dans un e-mail qu'une journée de conduite simulée s'apparente à "conduire plus de 100 ans dans le monde réel", en partie grâce à la puissance de calcul de la société mère Alphabet. Néanmoins, l'entreprise a repris ses activités de conduite à Phoenix à partir du 11 mai.

Pourtant, Wang dit qu'il voit un changement dans la façon dont les entreprises de véhicules autonomes travaillent, se tournant vers des approches plus innovantes et l'expérimentation à long terme.

"Ceux qui adoptent ce point de vue", dit-il, "sont ceux qui, à la fin de cela, sortiront en tête et seront dans une meilleure position."

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