Uber-ს სურს მილიონობით მძღოლი თვითმავალი ავტომობილების მონაცემთა წყაროდ აქციოს

Uber-ს გრძელვადიანი ამბიცია აქვს, რომელიც მხოლოდ მგზავრების გადაყვანას არ გულისხმობს: კომპანიას სურს, მძღოლების ავტომობილები სპეციალური სენსორებით აღჭურვოს. ამის მიზანი რეალურ გარემოში ისეთი მონაცემების შეგროვებაა, რომლებიც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია თვითმავალი ავტომობილების (AV) მწარმოებელი კომპანიებისთვის და ხელოვნური ინტელექტის იმ მოდელებისთვის, რომლებიც ფიზიკურ სამყაროში არსებულ სცენარებზე იწვრთნებიან.

Uber-ის ტექნოლოგიურმა დირექტორმა, პრავინ ნეპალი ნაგამ, ეს გეგმა სან-ფრანცისკოში გამართულ TechCrunch-ის StrictlyVC ღონისძიებაზე გააჟღერა. მან აღნიშნული ინიციატივა იანვრის ბოლოს დაანონსებული პროგრამის, AV Labs-ის, ბუნებრივ გაგრძელებად დაახასიათა. „ეს არის ის მიმართულება, რომლითაც საბოლოოდ სვლა გვსურს“, — განაცხადა ნაგამ მძღოლების ავტომობილების აღჭურვის გეგმაზე საუბრისას.

თუმცა, პროცესის მასშტაბურ დაწყებამდე კომპანიამ რამდენიმე ეტაპი უნდა გაიაროს. ნაგას განმარტებით, პირველ რიგში საჭიროა სენსორული სისტემების მუშაობის სრულყოფილად შესწავლა. გარდა ამისა, გასათვალისწინებელია რეგულაციები — აუცილებელია, რომ აშშ-ის ყველა შტატს ჰქონდეს მკაფიო საკანონმდებლო ჩარჩო იმის შესახებ, თუ რას ნიშნავს სენსორების გამოყენება და ამ გზით მიღებული ინფორმაციის გაზიარება.

მონაცემთა შეგროვების მასშტაბები

ამჟამად AV Labs სენსორებით აღჭურვილ მცირე ავტოპარკს ეყრდნობა, რომელსაც Uber თავად მართავს და რომელიც მძღოლების საერთო ქსელისგან დამოუკიდებლად ოპერირებს. თუმცა, კომპანიის სამომავლო გეგმები გაცილებით დიდია. Uber-ს გლობალურად მილიონობით მძღოლი ჰყავს. თუ ამ ავტომობილების მცირე ნაწილი მაინც მონაცემთა შემგროვებელ პლატფორმად იქცევა, Uber-ის მიერ შეთავაზებული რესურსი ნებისმიერი ინდივიდუალური AV კომპანიის შესაძლებლობებს მნიშვნელოვნად გადააჭარბებს.

პროგრამის მთავარი იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ თვითმავალი ტექნოლოგიების განვითარების შემაფერხებელი ფაქტორი უკვე აღარ არის თავად ტექნოლოგია. „მთავარი დაბრკოლება მონაცემებია“, — აღნიშნა ნაგამ. ისეთ კომპანიებს, როგორიცაა Waymo, სჭირდებათ სხვადასხვა გეოგრაფიული და საგზაო სცენარის შესახებ ინფორმაციის მოპოვება.

„შესაძლოა დაგჭირდეთ მონაცემები სან-ფრანცისკოს კონკრეტული სკოლის გადაკვეთაზე დღის გარკვეულ მონაკვეთში, რათა თქვენი მოდელები დაატრენინგოთ. ბევრი კომპანიისთვის პრობლემა სწორედ ამ მონაცემებზე წვდომაა, რადგან მათ არ აქვთ საკმარისი კაპიტალი საკუთარი ავტოპარკის მასშტაბურად გამოსაყენებლად და ამ ინფორმაციის შესაგროვებლად.“

სტრატეგიული ცვლილება და „AV ღრუბელი“

მთელი AV ეკოსისტემისთვის მონაცემთა ფენად (data layer) ქცევა Uber-ისთვის სტრატეგიულად მომგებიანი ნაბიჯია. კომპანიამ წლების წინ საკუთარი თვითმავალი ავტომობილების შექმნის ამბიციაზე უარი თქვა, რაც თანადამფუძნებელმა ტრევის კალანიკმა მოგვიანებით დიდ შეცდომად შეაფასა. ბევრი ექსპერტი ვარაუდობდა, რომ საკუთარი AV ტექნოლოგიის გარეშე Uber შესაძლოა აქტუალობას დაკარგავდა, თუმცა კომპანია პარტნიორობის გზით წავიდა.

ამჟამად Uber-ს თანამშრომლობა აკავშირებს 25 AV კომპანიასთან, მათ შორის ლონდონში მოქმედ Wayve-თან. კომპანია ქმნის ე.წ. „AV ღრუბელს“ (AV cloud) — მარკირებული სენსორული მონაცემების ბიბლიოთეკას, რომელსაც პარტნიორები მოდელების მოსამზადებლად გამოიყენებენ. პარტნიორებს, რომლებშიც Uber პირდაპირ ინვესტირებასაც გეგმავს, შეეძლებათ თავიანთი მოდელები „ჩრდილოვან რეჟიმში“ (shadow mode) გაუშვან Uber-ის რეალური მგზავრობების დროს. ეს საშუალებას იძლევა მოხდეს სიმულაცია, თუ როგორ იმოქმედებდა თვითმავალი სისტემა რეალურ გზაზე, ავტომობილის ფიზიკურად გაყვანის გარეშე.

მონაცემთა დემოკრატიზაცია თუ კომერციული ინტერესი?

„ჩვენი მიზანი ამ მონაცემებით ფულის შოვნა არ არის, ჩვენ მათი დემოკრატიზაცია გვსურს“, — განაცხადა ნაგამ. თუმცა, ამ პროექტის აშკარა კომერციული ღირებულებიდან გამომდინარე, ეს პოზიცია შესაძლოა დიდხანს არ შენარჩუნდეს. Uber-ს უკვე აქვს წილები მრავალ AV კომპანიაში და ექსკლუზიური მონაცემების ფართო მასშტაბით შეთავაზების შესაძლებლობა მას დიდ უპირატესობას ანიჭებს სექტორში, რომელიც ამჟამად Uber-ის პლატფორმაზეა დამოკიდებული მომხმარებლებთან მისასვლელად.