Znajdź zawartość

Kierowcy Ubera nadzorującemu autonomiczny samochód, który zabił kobietę, postawiono zarzuty nieumyślnego spowodowania śmierci. O sprawie informowaliśmy w 2018 roku. Wtedy to w Tempe w stanie Arizona autonomiczny pojazd Ubera śmiertelnie potrącił pieszą przechodzącą przez ulicę poza przejściem dla pieszych. Była to pierwsza piesza śmiertelna ofiara autonomicznych samochodów. Podczas jazdy za kierownicą pojazdu siedziała Rafaela Vasquez, której zadaniem było nadzorowanie pojazdu. Zamiast tego pani Vasquez oglądał film na smartfonie. Eksperci, którzy oglądali później film z całego zdarzenia byli zaskoczeni, że samochód w ogóle nie zareagował na obecność człowieka na drodze. Stwierdzili też, że człowiek uniknąłby wypadku. W marcu 2019 roku prokuratura z Arizony zdecydowała, że Uberowi nie zostaną postawione zarzuty kryminalne za spowodowanie wypadku. Jednak śledztwo Narodowej Rady Bezpieczeństwa Transportu (NTSB) wykazało różne uchybienia, takie jak nieodpowiednie procedury oceny ryzyka, nieefektywny monitoring kierowców mających nadzorować autonomiczne pojazdy, brak odpowiedniej oceny kompetencji kierowców, którzy powinni być w każdej chwili gotowi do przejęcia sterów autonomicznego samochodu. W tym samym raporcie NTSB zwraca też uwagę, że Arizona ma nieodpowiednie przepisy dotyczące dopuszczania na drogi pojazdów autonomicznych. Uber czasowo zawiesił testy, a gdy je ponownie rozpoczął, przestrzegał bardziej surowych zasad, wprowadzając np. 2 kierowców do testowanego pojazdu. Obecnie 48-letnia Rafaela Vasquez, której postawiono zarzut nieumyślnego spowodowania śmierci, nie przyznaje się do winy. Śledczy mówią, że pani Vasquez w chwili wypadku oglądała wideo i nacisnęła hamulce, gdy było już za późno. Nieuwaga podczas kierowania samochodem to poważny problem. Gdy kierowca wsiada za kierownicę, bierze na siebie odpowiedzialność z kontrolowanie pojazdu w sposób bezpieczny i zgodny z prawem, mówi prokurator Allister Adel. « powrót do artykułu

Obecnie wykorzystywane technologie rozpoznawania obrazów bazują na sztucznej inteligencji. Komputery uczą się odróżniać na zdjęciach i filmach różne przedmioty, ludzi czy zwierzęta. Problem jednak w tym, że proces ten wymaga dużych mocy obliczeniowej i dużych ilości energii, przez co systemy takie nie będą nadawały się np. do przyszłych przenośnych urządzeń medycznych. Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda zaprojektowali system, który potrafi znacznie szybciej klasyfikować obrazy, używając przy tym znacznie mniej energii. Samochody autonomiczne mają pod masą dość duże, dość powolne i zużywające dużo energii komputery, mówi profesor Gordon Wetzstein, który stał na czele grupy badawczej. W przyszłości będziemy potrzebowali czegoś szybszego i mniejszego. Wetzstein i Julie Chang postanowili wykonać taki właśnie krok ku przyszłości, tworząc rodzaj optyczno-elektrycznego komputera wyspecjalizowanego w analizie obrazów. Pierwszą warstwą ich prototypowej kamery jest warstwa optyczna, która wstępnie przetwarza obraz. Warstwa druga to tradycyjny komputer. W warstwie optycznej ma miejsce fizyczne przetwarzanie danych z obrazu, który jest po prostu filtrowany na różne sposoby. Jako, że proces ten ma miejsce w miarę przechodzenia światła przez kolejne filtry, całość odbywa się z olbrzymią prędkością i nie wymaga zasilania. Przekazaliśmy optyce część zadań wykonywanych dotychczas przez procesory i sztuczną inteligencję, mówi Chang. W wyniku takiego podejścia cały system ma do przeprowadzenia znacznie mniej obliczeń, znacznie rzadziej odwołuje się do pamięci, a całość trwa znacznie szybciej. Dzięki pominięciu wstępnego przetwarzania obrazu przez procesor osiągnięto wiele korzyści. Pominęliśmy miliony obliczeń, a wszystko to z prędkością światła, mówi Wetzstein. Testy pokazały, że zbudowany prototyp może konkurować pod względem prędkości i dokładności z obecnie używanymi systemami rozpoznawania obrazu. I wystarczy mu do tego znacznie mniej obliczeń. Bez problemu rozpoznawał samoloty, samochody, koty, psy i wiele innych obiektów. Prototyp jest duży, jednak jesto twórcy nie wykluczają, że w przyszłości zostanie zminiaturyzowany na tyle, by mieścić się w kamerze wideo. Przyszłe wersje naszego systemu będzie można wykorzystać do szybkiego podejmowania decyzji np. przez samochody autonomiczne, dodaje Wetzstein. « powrót do artykułu

Xiaolang Zhang od 2015 roku pracował dla Apple'a nad projektem autonomicznego samochodu, gdzie był odpowiedzialny za projekt i wykonanie płyty głównej analizującej dane z czujników. Pod koniec kwietnia Zhang poinformował swojego przełożonego, że rezygnuje z pracy i wraca do Chin, by być bliżej matki. Powiedział też, że ma zamiar podjąć pracę z chińskim startupie. Jako, że w czasie rozmowy Zhang udzielał wymijających odpowiedzi, przełożony poprosił osoby odpowiedzialne za bezpieczeństwo w Apple'u, by przyjrzały się pracy mężczyzny. Okazało się, że w ciągu kilku ostatnich dni przed rezygnacją aktywność Zhanga w firmowym intranecie znacznie się zwiększyła. Gdy do dzieła przystąpiło FBI okazało się, że Zhang pobrał z firmowej sieci liczne dokumenty i wgrał je na laptop żony. Dokumenty zawierały schematy inżynieryjne, techniczne materiały referencyjne oraz raporty techniczne. W trakcie przesłuchania mężczyzna przyznał się też do kradzieży m.in. dwóch płyt głównych oraz serwera laboratorium. Śledztwo wykazało również, że mimo ścisłych zasad bezpieczeństwa, dostęp do poufnych materiałów jest w Apple'u rozdawane lekką ręką. Zasady Apple'a mówią, że pracownicy mają dostęp tylko do tych materiałów, których potrzebują do pracy. Tymczasem, jak poinformowało FBI, około 5000 pracowników Apple'a miało dostęp do materiałów związanych z produkcją autonomicznego pojazdu, z czego 2700 osób mogło korzystać z jednej lub więcej poufnych baz danych tego projektu. Zhang został zatrzymany na lotnisku w San Jose, gdy w ostatniej chwili kupił bilet do Chin. Prokuratura zarzuca mu kradzież tajemnicy handlowej oraz próbę wywiezienia jej do Chin. « powrót do artykułu