Waymo expérimente l’IA et d’autres technologies pour les voitures autonomes, mais la société estime qu’une sélection de capteurs et de radars laser montés en voiture est le moyen le plus sûr de conduire le service de robotaxi, du moins pour l’instant.
« Nous avons fait beaucoup de recherches. Nous savons ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas sur notre échelle, ce qui doit être », a déclaré cette semaine Srikanth Thirumalai, vice-président actuel de l’ingénierie intégrée à l’industrie des robotaximes.
Des rivaux comme Tesla poussent des voitures autonomes qui dépendent uniquement des caméras vidéo, mais Thirumalai de Waymo dit que la combinaison de Lidar et Radar fournit un « filet de sécurité supplémentaire » pour garantir les données appropriées nécessaires pour prendre des décisions de conduite « dans toutes les conditions » qui englobent des conditions météorologiques extrêmes.
Thirumalai a prononcé un discours sur scène dans une interview avec Fortune. Plus tôt dans la journée, Thirumalai a fait une présentation en solo, détaillant la pile d’IA de Waymo et l’approche de la sécurité. Dans sa présentation, Thirumalai a montré une vidéo de la façon dont le capteur lidar sur le Waymo Jaguar I-Pace a ramassé les mouvements des humains prêts à sauter sur la route, même lorsque la caméra du véhicule n’est pas arrêtée. Dans les deux cas, le Waymo Robotaxi les a pilotés pour éviter les contacts avec les piétons.
La présentation a montré un contraste sévère dans l’approche entre Waymo et l’un de ses nouveaux rivaux, Tesla. Tesla a lancé un petit service de robotaxi uniquement invitation à Austin en juin. Ayant démontré la technologie de conduite entièrement automatisée (FSD) via des promenades de démonstration à la conférence AI4, Tesla utilise uniquement des caméras vidéo FSD et Tesla Robotaxi et sa technologie AI après des années d’Elon Musk que d’autres capteurs sont chers et inutiles. « Rider est une affaire de fou », a déclaré Elon Musk en 2019. « Tous ceux qui s’appuient sur Ridar sont destinés à le faire.
Thirumalai n’a pas dit directement s’il considérait les systèmes de conduite autonomes uniquement en matière de caméra comme Tesla pour être sans danger pour les routes publiques. Il a dit que le « processus entier » de la façon dont le système est construit, testé et vérifié devrait être pris en considération. Il a également déclaré que parce qu’il n’y a pas de métrique de sécurité équivalente, le système de Waymo ne peut pas être statistiquement par rapport à un autre système. Cruise, une filiale de General Motors, qui a également utilisé les systèmes lidar et radar, a suspendu les opérations plus tôt cette année après un redémarrage raté après un grave accident à San Francisco. Pour le contexte, Tesla a déclaré qu’elle parcourait 7 000 milles sans pilote fin juillet, contre 100 millions de Waymo.
« Si vous parlez de mesures objectives, devez-vous regarder les statistiques de vos dossiers de sécurité à grande échelle? » Dit Thirmalai. « Quand quelqu’un dit réellement: oui, nous avons jumelé votre sécurité à l’échelle avec un autre système, c’est super. Nous le prendrons. »
Selon Thirumalai, Waymo teste régulièrement de nouvelles technologies à mesure qu’elles deviennent disponibles. Dans le cadre de cette expérience, il a déclaré que Waymo a étudié la façon d’incorporer des modèles multimodaux comme les Gémeaux dans la pile technologique de Waymo (Waymo n’a testé aucun autre modèle d’IA générateur autre que les Gémeaux de Google). La société Robotaxi a publié plusieurs articles sur la recherche sur des modèles multimodaux, notamment Emma, le modèle multimodal de bout en bout de Waymo pour la conduite autonome, ainsi que des simulations de trafic à l’échelle urbaine avec un modèle mondial de génération. Waymo rapporte que la co-formation de véhicules avec Emma a aidé des choses comme la détection d’objets et les graphiques routiers, et a déclaré qu’Emma avait « potentiel » comme modèle généraliste d’applications de conduite autonomes. Cependant, Emma est cher, ne peut traiter qu’un petit nombre de trames d’image et ne peut pas incorporer des capteurs LiDAR ou un radar. Tout cela conduit aux «défis» pour l’utilisation d’Emma comme «modèle de conduite autonome».
Thirumalai a déclaré que l’intégration de modèles d’IA génératifs dans la pile de technologie de conduite autonome est un domaine de « recherche en force » et que cela se poursuivra. « Mais il y a beaucoup plus de travail à prendre pour rendre le système aussi simple que possible », a-t-il déclaré.
