Mert ugye jelenleg még alaptétel, hogy az önvezető autók vezető nélküli funkciója se nem teljesen biztonságos, se nem gyors, de a Stanford University mérnökei most ezt a sztereotípiát akarják kitörölni a köztudatból.

Tudjuk, hogy egy hozzáértő a cím miatt valószínűleg szívja a fogát, na de a közérthetőség kedvéért használtuk inkább a mesterséges intelligenciát a tanuló algoritmus helyett. A lényeg, hogy az egyetem mérnökei létrehoztak egy virtuális pilótát (tessék, még egy szakszerűtlen megnevezés, de remélhetőleg világos, mire gondolunk), amit jól kitömtek adattal, majd le is tesztelték élesben. Konkrétan megtanították nagy sebességgel manőverezni más, emberi pilóták futamainak adatain keresztül.

Az így létrehozott program nagyon jól tudja, mi az a tapadás, ideális ív és féktávolság, de ugyanúgy el tudna csevegni egy profi pilótával arról, hogyan érdemes játszani a gázadással egy hajtűkanyarban, hogy mindig optimális legyen a nyomaték.

A Sacramento Valley-ben található Thunderhill versenypályára vittek ki egy Niki névre keresztelt Volkswagen GTI-t és egy Shelley nevű Audi TTS-t, melyekben természetesen adott volt az önvezetés képessége. Shelley-t először csupán fizika-alapú adatokkal feltöltve szabadították rá a pályára, aki így 10 körön keresztül képes volt olyan tempóban haladni, mint egy tapasztalt emberi sofőr. Aztán feltöltötték rá a fejlesztgetett tanuló algoritmust, és az Audi így is ugyanazt az eredményt hozta. Ez azért nagy szám, mert így bizonyítást nyert, hogy a tanuló algoritmus a pálya konkrét adatainak ismerete nélkül is képes a versenytempójú vezetésre.

Mutatjuk videón is:

A mernökök természetesen nem dőlhetnek hátra, hiszen az algoritmus nem igazán teljesít jól, amikor megváltoznak bizonyos tényezők, például lefagyás, vagy eső miatt változik az aszfalt tapadása.

Erre is van azonban megoldás: még több adatot kell feltölteniük, hogy a virtuális pilóta észrevehesse az adatok ismétlődő, jellemző mintázatait, és azok szerint tudja módpsítani a vezetés stílusát.