A BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar (BME VIK) Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék vállalati partnerekkel közösen alapított ösztöndíjprogramjának rendezvényén Kiss András Károly, a Continental Product Ownere és AI Data Engineerje a nagy mennyiségű adatelemzés, a deep learning, és a mesterséges intelligencia tanításának kihívásairól tartott előadást a vezetéstámogató rendszerek és az önvezető autók kontextusában. A Q-épületben tartott nagy sikerű előadás után tettük fel kérdéseinket a szakembernek.
– Hol tart ma az önvezetés megvalósítása? Sokszor hallani, hogy ez egy ötlépcsős technológia, most a hármas szintet képviselő autók vannak forgalomban. Mikor jutunk el az ötösig?
– A mai fogyasztói megoldások az önvezetés terén világszerte túlnyomórészt az L2+ kategóriába – úgynevezett ADAS (advanced driver-assistance systems – fejlett vezetéstámogató rendszerek) – tartoznak, amelyek csak segítik a vezetőt a vezetési feladat során, de a teljes figyelem és készültség a vezérlés átvételére bármikor kérhető az emberi vezetőtől. Az L3 szint részben automatizált rendszereket tartalmaz. Ezek némelyike egyes régiókon és autómodelleken belül korlátozottan elérhető, közülük néhány a Continental által kidolgozott technológiákat alkalmaz. Ami az L4 önvezető rendszereket illeti, a Continental az Egyesült Államokbeli önvezető teherautó céggel, az Aurora-val és egy mesterséges intelligenciát feldolgozó chipfejlesztő céggel, az Ambarella-val együttműködve azon dolgozik, hogy 2027-ben L4 szinten automatizált teherautókat juttasson ki az utakra. A 4. szint (magas szintű automatizáltság) már nem várja el a sofőrtől, hogy probléma esetén közbelépjen, a rendszernek kell biztonságos szituációba vezetnie a járművet. Ezt azonban korlátozhatja például a sebesség, a napszak, vagy az útviszonyok. Amíg az autónak szüksége van rá, hogy előre feltérképezett, ismert úton közlekedjen, addig a 4-es szintre soroljuk a vezetésautomatizáló rendszerét. Az L3 és az ezután következő technológiák elterjedése a különböző országokban a helyi jogi és szabályozási környezeten, valamint az autonómia fokozatos bevezetésével kapcsolatban alkalmazott óvatosság szintjén múlik. A Continental biztonságos, megfizethető és skálázható megoldásokat fejleszt, és mivel a biztonság a víziójának a pillére, ezért kiemelt figyelmet fordítunk fejlesztéseinkben a minőségre.
– A technológia mellett egy sor etikai, jogi dilemmát is meg kell oldani, ezen a téren haladunk?
– Az autonóm vezetés területén a szabályozást nagyrészt az Egyesült Nemzetek Szervezete végzi, Európában az Egyesült Nemzetek Európai Gazdasági Bizottsága (UNECE). Ez több bizottságot és munkacsoportot foglal magában, köztük a Groupe Rapporteur de Automation-t (GRVA), amely az automatizált/autonóm és egymással kapcsolatban álló járművekkel foglalkozik. A GRVA-ban részt vevő szerződő felek Európa, Japán és Korea, valamint Kína, az USA és Kanada. A Continental tanácsadóként vesz részt az UNECE és a GRVA üléseken annak érdekében, hogy az automatizált és autonóm vezetést biztonságosan és társadalmi elfogadással hozza az utakra.
– Egyre gyakrabban merülnek fel kérdések arról, hogyan lehet az AI-alapú technológiákat összeegyeztetni a vállalat etikai felelősségével az ügyfelek iránt.
– A Continental számára az adatvédelem nem opcionális. Termékeinkhez, szolgáltatásainkhoz és munkafolyamatainkhoz nagyon szigorú adatvédelmi elvek tartoznak. Az etikai szempontoknak megfelelően kifejlesztett AI-nak támogatnia és enyhítenie kell az emberek terheit. A Continental kidolgozott egy etikai kódexet, amely nemcsak az összes olyan ország jogi követelményein alapul, ahol a Continental tevékenykedik, hanem az EU etikai iránymutatásain is.
– Mit gondol, a személyautók vagy inkább a haszongépjárművek lesznek először okosok? Épp a napokban olvastam, hogy Kína valamelyik nagyvárosában autonóm járművek takarítják az utcákat. Retteghetnek a kamionsofőrök, felkészülnek a buszvezetők?
– A Continental elsőként 2012-ben, az USA Nevada államában mutatta be az engedélyezett autonóm tesztjárművét. Azóta a vállalat világszerte olyan mérnökökből álló csapatot épített ki, akik jártasak az autonóm technológiákban. Ezt számos projektben bizonyították is, különböző automatizálási szinteken és különböző járműkategóriákban. Az autonóm vezetési technológiáknak azonban ahhoz, hogy változást hozzanak, kereskedelmi méretekre van szükségük. Ennek megfelelően a Continental nagy lehetőséget látott a fuvarozási iparágban és partnerkapcsolatot alakított ki a korábban már említett önvezető teherautó céggel, az Aurora-val, hogy 2027-ben teljesen vezető nélküli teherautókat hozzon az USA útjaira. A mai fuvarozási iparágat hálózat hatékonysági problémák, munkaerőhiány, balesetek, szolgáltatási időkorlátok és vezetőcserék kombinációja terheli. Az önvezető technológia képes megoldani ezeket a kihívásokat, és segíthet javítani az útbiztonságot, növelni a flotta kihasználtságát és csökkenteni a működési költségeket. A két cég együtt fogja fejleszteni és gyártani az Aurora Driver hardverét, ami egy 4. szintű autonóm vezetési rendszer. A Continental egy új vészrendszert is fog adni, amely teljesen párhuzamosan fut a fő rendszerrel, ami normális körülmények között vezeti a teherautót. A vészrendszer biztosítja, hogy a teherautó biztonságos állapotba tudjon kerülni, ha a fő rendszer valamilyen hibát szenved. Ez a technológia hatalmas lehetőséget rejt a közlekedés átalakítására, az utak biztonságosabbá tételére, és az autonóm jövő útjának kikövezésére.
– Pontosan mi a lényege az Önök munkájának, és mennyi ebből a magyar szál?
– Arról szinte mindenki tud, hogy a világ számos tech vállalatának autói keresztül-kasul járják a Földet, hogy feltérképezzék a külvilágot. Ám hajszálra pontosan ugyanezt teszi a Continental is. A felvételek az autonóm vezetési rendszerek kidolgozásához, fejlesztéséhez és működtetéséhez szükségesek. A Continental hatalmas autóflottájával a világ számtalan országában, köztük Magyarországon is, szenzorok segítségével folyamatosan rögzíti a külső világot, vagyis útszakaszokat, városokat, épületeket. Ezeket a kamera-, lidar-, és radarfelvételeket észak-amerikai, indiai, európai adatközpontokban tárolják le. Ez egy hatalmas, petabájtokban mérhető nyers adathalmaz. És itt következik a tudomány, hogy mindebből mit lehet hasznosítani a deep learning számára. A deep learning a gépi tanulási technikák egy alcsoportja, amiben mesterséges neurális hálózatokat használnak. A felvételeket lényegében képekre bontják, és kiválasztják a funkciók szempontjából releváns jeleneteket, érdekes forgalmi szituációkat. A deep learning-ben az adat a legfontosabb, ez a kiindulópontja minden vezetéstámogató funkció fejlesztésének. Az adatok mennyisége, minősége és eloszlása jelentősen befolyásolja az algoritmus eredményességét. Csapatunk szakértelme a következő területekre összpontosul: Termék alapú AI – mesterséges intelligenciát alkalmazunk automatizált vezetési megoldásainkhoz, hogy javítsuk a funkcionalitások minőségét és biztonságát.; adat-infrastruktúra és üzemeltetés; algoritmusok és architektúra – érzékelést, érzékelő-fúziót és manőverezési funkciókomponenseket szállítunk termékeinkhez; és végül alkalmazásfejlesztés: ügyfélprojekteket futtatunk a Continental komponens- és szoftvertermékei számára, hozzájárulunk a jármű interfész integrációjához és teszteléséhez, a hardver-in-the-loop összehasonlító tesztekhez és a rendszermérnöki feladatokhoz.
– Elképesztő mennyiségű adat keletkezik. Hogyan tárolják és mit kezdenek vele?
– A Continental hibrid rendszerű számítási kapacitást épít magának, ami azt jelenti, hogy saját klaszterrel is rendelkezik és felhő alapú erőforrást is bérel. A korábban felépített rendszer már közvetlenül kapcsolódik a felhőben elérhető erőforrásokhoz. Büszkék vagyunk arra, hogy Európa egyik legnagyobb nagy teljesítményű számítástechnikai (HPC – High Performance Computing) klaszterének üzemeltetői és fejlesztői vagyunk, amely világszerte lehetővé teszi csapataink számára egy megbízható és skálázható adattároló, átviteli, neurális hálózatok tanítási- és tesztelési feladatok végzésére készült rendszer zökkenőmentes és optimalizált használatát. Munkánkkal egyrészt a fejlesztéshez szükséges alapokat tettük le: a számítási infrastruktúrát, adatkezelést, és az egyedi szoftveres eszközparkot és integrációs technológiákat fejlesztettük ki. Eközben a kameraalapú érzékelést támogatjuk. Ide tartoznak többek között az objektum detekció, a pixelszintű szegmentáció, az emberi testalakzatok elemzése, a mélységbecslés. Dolgozunk különböző szenzorok fúzióján is, valós idejű, nagyfelbontású térbeli rekonstrukción, illetve egy sor alapvető mesterséges intelligencia-technológián, melyek a modelljeink megbízhatóságát, gyorsaságát, pontosságát és adatigényét javítják. Mindegyik tématerületen a világ élvonalából származó eredményeket követjük, és ahol tudunk, javítunk rajtuk. A magyarországi Autonomous Mobility csapatunk nagyban hozzájárul ahhoz, hogy ügyfeleink számára a vezetéstámogató és automatizált járművezetési megoldások átfogó portfólióját kínáljuk, ezzel megnyitva az utat az autonóm mobilitás felé. Ezzel a munkával a járművek környezetének érzékelését támogatjuk, ezáltal biztonságosabbá, kényelmesebbé, továbbá funkciókban gazdagabbá téve a vezetést. A különféle szenzorok gyártását több millió kilométernyi vezetés szimulálása előzi meg. A többszenzoros rendszerek előretörésével megnövekedett annak az igénye, hogy az alkalmazott szenzorok adatminőségét már a fejlesztés korai szakaszában vizsgáljuk és kimutassuk az esetleges anomáliákat. Minél összetettebb egy vezetéstámogató funkció, annál fontosabb, hogy alapos minőségi ellenőrzéseket végezzünk. A Continental széleskörű szakértelme, valamint munkatársaink kiterjedt és elismert tudása az alapja annak, hogy vállalatunk ma vezető szerepet tölt be az önvezető technológiák terén.
Rozsnyai Gábor
NÉVJEGY – Kiss András Károly
Tanulmányait gazdaságinformatika BSc-n kezdte a Pécsi Tudományegyetemen, majd gazdaságinformatika MSc-n folytatta a Budapesti Corvinus Egyetemen. Szakmai karriere első állomása az Oracle volt, ahol adatbázis fejlesztő gyakornokként, később junior kollégaként dolgozott. Itt találkozott először vállalatirányítási rendszerekkel, azoknak is a HR, illetve értékesítésért felelős moduljaival. Ezután a GE Digital-hoz került, ahol egy datalake fejlesztésében vett részt, amely a cég könyvelési és pénzügyi adatait tárolta egy helyen. A következő állomás az Allianz volt, ahol a biztosítási üzletágat ismerte meg, annak is a katasztrófa-elemzési részét. Lassan három éve a Continental Autonomous Mobility Hungary-nél dolgozik, ahol adatmérnökként kezdte, idővel pedig a mesterséges intelligencia tanításához használt adatok menedzsmentjére és tárolására használt terméket fejlesztő csapat munkájáért lett felelős. A Continental AM Hungary a Continental Automotive Group része, amely egy német technológiai vállalat. Az autonóm mobilitás üzletágban működik, mellette pedig ernyőszervezetként összefogja a Continental Mesterséges Intelligencia Fejlesztő Központot (alapítva: 2018) és az Alkalmazásfejlesztési Központot (alapítva: 2022). Az asszisztált és automatizált vezetési megoldások fejlesztésével lényegében egy IT-vállalkozás, amely az autóiparban tevékenykedik. Magyarországon több mint 300 munkatársat foglalkoztatnak Budapesten Debrecenben és Szegeden. Mindkét központ feladata, hogy hozzájáruljon a Continental Vision Zero-hoz, amely egy, a halálos közúti balesetek megszüntetésére irányuló célkitűzés. A Continental AM Hungary emellett kiemelkedő fontosságúnak tartja az egyetemi együttműködéseket is, amelyek során ösztöndíjprogramokkal, oktatási és kutatási tevékenységgel járulnak hozzá a magas színvonalú hazai felsőoktatáshoz és a mérnökök új generációjának képzéséhez.
