Kan dit worden opgelost met AI? Hangt af van de weg. Als het een lange rechte weg in Arizona is, dan ja. Anderen misschien. Maar waarschijnlijk. De IMU kan je vertellen waar je op de weg bent, en beginnen patronen te observeren van waar de auto naartoe gaat. Zijkamers kunnen nog steeds zien. De ruitenwissers zijn automatisch en zullen de voorruit binnen enkele seconden schoonmaken. En @NianticLabs heeft een systeem dat de AI van de auto precies kan vertellen waar hij is als hij iets om de auto heen kan zien. Zelfs een cactus is heel individueel voor elke positie in de woestijn. Ik noem dit Israëlisch denken, omdat ik daar geleerd heb om in 3D te denken door het 8200-programma waar ik enkele jaren geleden sprak.

De raceauto's hebben een andere sensor - een laser die recht naar beneden onder de auto is gericht. Deze laser kan vertellen of de auto door een bocht glijdt, wat de hoofd-AI-computer helpt om de raceauto zo hard mogelijk door de bocht te duwen. Dit maximaliseert de snelheid zonder grip te verliezen, wat anders de snelheid zou verminderen of je in de muur zou kunnen brengen. Hierdoor kan de AI de auto aan de rand van de grip houden op een manier die een mens niet kan, wat de reden is dat het de mens versloeg in de sport van autoracen in Abu Dhabi.

Ik heb daar meer over nagedacht. Er zijn eigenlijk 20 bedrijven die met Niantic samenwerken om een wereldmodel of kaart te bouwen met een resolutie van één voxel per millimeter. Het is ongelooflijk gedetailleerd. Zodra je een straat in voxels in kaart brengt, weet de camera precies waar hij is zodra hij genoeg van een patroon in die voxels kan zien. Deze technologie zal volgend jaar in telefoons en auto's zitten. Tesla heeft momenteel de beste voxelkaart van de wereld—beter dan die van Niantic—en het is actueler omdat ze zoveel auto's hebben die rondrijden en een realtime kaart creëren. Dit is cruciaal voor moeilijke omstandigheden: 1. Als een auto in een sneeuwstorm is en zijn belangrijkste sensor verliest, kan hij nog steeds andere invoer gebruiken. Zelfs als de achtercamera bedekt is met sneeuw (zoals in mijn geval), heb je nog steeds vier zijcamera's en een interieurcamera. 2. Zelfs de interieurcamera kan soms herkenningspunten zien, zoals een wolkenkrabber door het achterraam, waardoor de auto zijn exacte positie in 3D-ruimte kan berekenen terwijl hij meer objecten identificeert. 3. Op een heldere dag is dit eenvoudig, maar in een zware sneeuwstorm is de zichtbaarheid uiteraard beperkt. Jouw idee om andere auto's in de gaten te houden is een geweldige manier om het systeem veiliger te houden. Het zou de foutpercentages in de loop van de tijd voor de IMU (Inertial Measurement Unit), die richting, hobbels en koers bijhoudt, verlagen. Er zijn ook sensoren op elk wiel om slip te monitoren. Hoewel een microfoon niet veel zal helpen in een sneeuwstorm, zijn de belangrijkste doelen: * De rode lichten van de vrachtwagen voor je zien * De bewegingsrichting van andere voertuigen volgen * Bewijs van rijstrookmarkeringen vinden via de zijcamera's Het zal interessant zijn om te zien hoe ze dit volledig oplossen. Het lijkt eenvoudig in een rechte lijn, maar een kronkelige canyonweg in een sneeuwstorm is ingewikkelder. Toch geldt hetzelfde idee: als je een auto voor je kunt zien en waar ze zich op de weg bevinden, kun je vertellen of ze een bocht ingaan. Andere auto's zijn zeker een cruciaal datapunt—vooral als er eentje verongelukt, wat het systeem vertelt dat het moet afremmen en stoppen. Het is erg leuk om hierover na te denken.