MIT nỗ lực phát triển mô hình AI có thể lái xe gần giống như con người

Tạo ra những chiếc xe không người lái có khả năng suy luận cũng như xử lý tình huống giống với con người là một trong những mục tiêu lâu dài và quan trọng hàng đầu của các công ty đang đi đầu trong lĩnh vực phương tiện tự hành như Waymo, GM, Cruise, Uber và một số tên tuổi lớn khác. Mobileye, doanh nghiệp đi tiên phong trong việc phát triển công nghệ tầm nhìn cho Hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS) và lái xe tự hành, trực thuộc tập đoàn Intel, trước đây đã từng đề xuất một mô hình toán học có tên Responsibility-Sensitive Safety (RSS). Phát minh mới này được mô tả như một cách thức tiên tiến giúp chiếc xe có thể đưa ra những quyết định chính xác hơn trong quá trình vận hành, gần giống với cách mà chúng ta tái xe thông thường, và đã nhận được khá nhiều đánh giá tích cực từ phía công đồng. Bên cạnh đó, một ông lớn khác cũng rất quan tâm đến lĩnh vực phương tiện giao thông tự hành là Nvidia cũng đang tích cực phát triển Safety Force Field - một "chính sách" giúp chiếc xe có thể đưa ra quyết định chính xác dựa trên khả năng lập kế hoạch theo dõi và đánh giá mọi hành động mất an toàn trong quá trình vận hành thông qua việc phân tích dữ liệu cảm biến thời thu được theo thời gian thực.

• Bosch giới thiệu hộp cảm biến được thiết kế cho "taxi bay" không người lái

Trên đây là ví dụ điển hình về những nỗ lực đáng khen của các doanh nghiệp trong việc tập trung phát triển khả năng lái xe an toàn - yếu tố mang tính cốt lõi quyết định đến sự thành công của một chiếc xe tự hành. Tuy nhiên, các nhà khoa học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT) lại có tham vọng lớn hơn rất nhiều, đó là xây dựng một hệ thống AI có khả năng lái xe giống hệt như con người. Cụ thể hơn, một nhóm các chuyên gia trí tuệ nhân tạo của MIT hiện đang nghiên cứu một phương pháp tận dụng dữ liệu bản đồ và các loại dữ liệu trực quan khác giống như GPS để cho phép những chiếc xe tự hành dựa trên AI có thể học tập cách thức lái xe của con người, và đồng thời áp dụng "trôi chảy" những kiến thức đã học vào các tuyến đường thử nghiệm, đã được lên kế hoạch phức tạp trong môi trường chưa từng thấy trước đây. Được biết, công trình nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nền tảng các hệ thống định vị từ đầu đến cuối được thiết kế bởi Daniel Rus, giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo Hoa Kỳ (CSAIL), và dự kiến sẽ được trình bày tại Hội nghị quốc tế về Robotics và Tự động hóa ở Long Beach, California, Hoa Kỳ trong tháng tới.

• Tính năng an toàn được trang bị trên ô tô Tesla khiến bạn "muốn" đi sai làn đường cũng khó

Mô hình học máy trước đây của Daniel Rus và các đồng nghiệp được đánh giá là "rườm rà" và ít có khả năng được triển khai sâu rộng. Tuy nhiên ở mô hình mới này, các nhà khoa học MIT đã khắc phục được gần như triệt để vấn đề trên. "Với hệ thống của chúng tôi, bạn không cần phải đào tạo trên xe trên mọi cung đường, mà hoàn toàn có thể tải xuống một bản đồ mới cho chiếc xe nhằm giúp phương thiện có khả năng điều hướng qua những con đường mà nó chưa từng đi qua trước đây, kỹ sư Alexander Amini, người đứng đầu nhóm nghiên cứu cho biết.

Như kỹ sư Amini và các đồng nghiệp đã giải thích, hệ thống AI của họ có khả năng quan sát và học cách điều khiển phương tiện từ người lái xe, và sau đó tương quan các vòng quay của vô lăng với từng đường cong mà nó quan sát được thông qua hệ thống camera và bản đồ đã đưa vào hệ thống trước đó. Cuối cùng, chiếc xe có thể đưa ra "lệnh lái" chuẩn xác cho từng cung đường khác nhau, chẳng hạn như đường thẳng, ngã tư bốn chiều hoặc ngã ba, các vòng xoay…

• 55 chiếc xe tự hành đến từ 5 hãng xe lớn đang được chạy thử nghiệm cùng lúc

Trong nhiều cuộc thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã cung cấp cho mô hình học máy một bản đồ với lộ trình được chọn ngẫu nhiên. Trong quá trình vận hành xe, hệ thống đã trích xuất các tính năng trực quan từ camera, cho phép nó dự đoán được từng yếu tố trong cấu trúc của cung đường như biển báo hay các gờ giảm tốc, dải phân cách cứng… Hơn nữa, mô hình AI cũng có khả năng tương quan dữ liệu trực quan với dữ liệu bản đồ để chỉ ra sự bất hợp lý, giúp xác định chính xác hơn vị trí của chiếc xe trên đường và đảm bảo chiếc xe đang chạy trên tuyến đường an toàn nhất. Ví dụ, khi mô hình AI đang điều khiển chiếc xe trên một con đường thẳng và hoàn toàn không có ngã rẽ nào, tuy nhiên hệ thống bản đồ lại gặp sai sót và chỉ ra rằng chiếc xe cần rẽ phải, AI đã nhận ra rằng điều này là bất hợp lý và biết điều khiển chiếc xe tay đúng theo cung đường.

• Liệu nhân loại có đang đi đúng đường trong việc phát triển công nghệ xe tự hành?

"Trong thế giới thực, các cảm biến không phải lúc nào cũng có thể đạt sự chính xác hoàn hảo. Tuy nhiên, chúng tôi muốn đảm bảo rằng hệ mô hình của mình có thể "thích nghi" được với các lỗi khác nhau xuất hiện trong thực tế vận hành, bằng cách xây dựng một hệ thống có thể nhận ra được sự bất thường và vẫn có khả năng điều hướng cũng định vị chính xác trên đường", kỹ sư Alexander Amini nói thêm.