| < eelmine | 4. OSA sisukord | järgmine > |
4.5 Ohutus autor: Tambet Matiisen
Isejuhtivate autode põhiline eelis peaks olema, et need on turvalisemad kui inimjuht. Esiteks ei ole isejuhtiv auto kunagi purjus, selle tähelepanu on täielikult keskendunud sõidule ning see ei väsi kunagi. Lisaks näeb isejuhtiv auto alati igas suunas (puuduvad pimenurgad) ning selle otsustused võivad olla kiiremad ja paremad. Praktikas aga kõik nii roosiline pole. Isejuhtiva auto tajumoodul võib teha vigu ning jätta kriitilises olukorras mõne takistuse tuvastamata.
Üheks tuntumaks näiteks siin on Uberi isejuhtiva auto poolt tehtud õnnetus 18. märtsil 2018. aastal, mil see sõitis otsa kiirteele jalutanud jalgrattaga naisele. Kuna oli pime, jalakäija oli tumedates riietes ning ilma helkuriteta, siis auto tajumoodul tundis küll takistuse ära, aga klassifitseeris selle kõigepealt tundmatuks objektiks, siis sõidukiks ja lõpuks jalgrattaks. Tulenevalt varieeruvatest hinnangutest hindas auto ka takistuse edasist teekonda valesti ning kokkupõrget ei õnnestunud vältida. Autos istunud turvajuht ei jälginud sel hetkel teed ning ei märganud probleemi samuti õigeaegselt. Õnnetus lõppes jalakäija surmaga ja Uber katkestas testid isejuhtivate autodega 9 kuuks. Õnnetusolukorraga saab tutvuda siit (ei soovita nõrganärvilistele).
Hiina teadlased on näidanud, et Tesla isejuhtivat autot õnnestub lihtsasti sõidurealt kõrvale kallutada kleepides teele valgeid markereid (vt joonis 43). Samuti õnnestus neil lülitada sisse auto kojamehed näidates auto kaamerale kunstlikult genereeritud pilti (vt joonis 44).
Joonis 43: Tesla sõiduraja muutmine - teele on kleebitud kolm valget markerit, mis põhjustavad auto kõrvalekaldumise tavapärasest sõidureast. (Allikas)
Joonis 44: Tesla kaamerale näidatud pilt, mis põhjustas kojameeste töölehakkamise. (Allikas)
Sarnast probleemi on demonstreeritud ka liiklusmärkidega, lihtne mustade ja valgete kleebiste kleepimine liiklusmärgile põhjustas nende valesti tuvastamise 84.8% juhtudest (vt joonis 45).
Joonis 45: Sobivalt paigutatud kleebised liiklusmärgil võivad põhjustada selle valesti tuvastamise. (Allikas)
Kõigi eelnevate probleemide aluseks on närvivõrkude omadus, et muutes nende sisendiks olevat pilti minimaalselt, inimesele mittetajutaval määral, on võimalik märgatavalt muuta nende klassifitseerimise tulemust. Näiteks kui närvivõrk klassifitseerib pildil oleva looma elevandiks, siis lisades pildile inimesele mittemärgatavat müra on võimalik sundida närvivõrku klassifitseerima pilti näiteks majapidamispaberiks (vt joonis 46). Selline müra ei pruugi olla pahatahtlikult lisatud, vaid see võib tekkida ka paratamatult kaamera sensori mürast, kui valgustingimused on halvad. Selliseid pilte nimetatakse inglise keeles adversarial examples ja närvivõrkude muutmine mittevastuvõtlikuks nende suhtes on aktiivne ning veel lahenduseta uurimissuund.
Joonis 46: Lisades pildile inimesele mittetajutavat müra, on võimalik muuta närvivõrgu klassifitseerimise tulemust - aafrika elevandi asemel majapidamispaber.
Kuigi eespool mainitud probleemid on reaalsed, siis praktikas on paljudel juhtudel võimalik neist üle saada kombineerides erinevaid sensoreid ning kasutades võtteid objektituvastuse stabiilsuse tagamiseks ajas - kui eelmisel videokaadril oli selles kohas jalakäija, siis ka järgmisel videokaadril on tõenäoliselt seal samas kohas jalakäija. Samuti välistab vektorkaardi kasutamine sõiduraja valesti mõistmise või liiklusmärgi valesti tuvastamise.
Kuidas aga reaalselt testida, et isejuhtiv auto on ohutum kui inimjuht? Modulaarse lähenemise korral on muidugi võimalik testida iga moodulit eraldi, aga lõpliku garantii annab ikkagi ainult süsteemi kui terviku testimine reaalses liikluses. Tänuväärse sammu siin on teinud California osariik Ameerika Ühendriikides, mis nõuab kõikidelt isejuhtivaid autosid testivatelt firmadelt aasta lõpus raportite esitamist läbitud miilide ning turvajuhi sekkumiste kohta. Nende pealt saab arvutada keskmise miilide arvu ühe turvajuhi sekkumise kohta, mis võiks iseloomustada sõiduki autonoomsuse kvaliteeti. Tulemused 2018. aasta kohta on toodud joonisel 47.
Joonis 47: California osariigile raporteeritud miilide arv ühe turvajuhi sekkumise kohta 2018. aastal. (Allikas)
Samas on see mõõdik saanud ka palju kriitikat, sest sõidetud miilid ei pruugi olla võrdsed - ühel firmal võivad need olla sõidetud maanteel, teisel linnas. Maanteel on oluliselt lihtsam koguda ilma turvajuhi sekkumiseta miile. Teiseks võivad erinevatel firmadel olla erinevad nõuded turvajuhtidele, millistes situatsioonides nad peaksid sekkuma.
Samuti võib tekkida küsimus, et kui palju kilomeetreid/miile on tarvis isejuhtival autol ilma õnnetusteta sõita, et tunnistada see ohutumaks kui inimene? Ameerika Ühendriikides juhtub 1.09 surmaga lõppevat liiklusõnnetust iga 100 millioni sõidetud miili kohta. RAND korporatsiooni raport näitab, et isejuhtivad autod peaksid sõitma vähemalt 275 miljonit miili, et 95% tõenäosusega väita, et need on ohutumad kui inimesed. Isegi kui firmal on 100 isejuhtivat autot, mis sõidavad 24 tundi päevas, 365 päeva aastas, kiirusega 40 km/h, siis võtaks sellise teekonna läbisõitmine 12.5 aastat. Ja seda peaks kordama iga uue tarkvara versiooni väljastamise korral! Ilmselgelt on see ebarealistlik ja seetõttu on isejuhtivate autode ohutuse hindamine hetkel aktiivne uurimissuund. Ühe võimaliku lahendusena nähakse simulatsiooni kasutamist, aga simulatsioon ei ole kunagi päris sama kui päris maailm.
2019. aastal sõitis Waymo isejuhtivas režiimis 1,45 miljonit miili, mille käigus 110 korral sekkus turvajuht, mis teeb keskmiseks miilide arvuks ilma turvajuhi sekkumiseta 13 219. 2020. aasta alguseks olid Waymo isejuhtivad autod läbinud 20 millionit miili päris maanteedel ja kümneid miljardeid miile simulatsioonis. Waymo ohutuse strateegia on dokumenteeritud vastavas dokumendis.
2019. aastal läbisid Tesla autod aktiivse Autopilotiga 13,55 miljonit miili. Tesla ei loe juhi sekkumisi, vaid reaalseid õnnetusi ning neid oli 2019. aastal keskmiselt üks 2,2 miljoni miili kohta. 2020. aasta alguseks olid Tesla autod sõitnud 2.2 miljardit kilomeetrit nii, et Autopilot on aktiivne. Tesla poolt reaalsetes liiklussituatsioonides kogutud andmestik annab neile eelise närvivõrkude treenimisel.
Boonus materjal
- Tutvu Uberi õnnetuse materjalidega. (4 lk)
- Vaata Hiina teadlaste videot Tesla probleemide kohta. (2:54 min)
| < eelmine | 4. OSA sisukord | järgmine > |