تختبر شركة ناشئة في سان فرانسيسكو تقنيات جديدة لتطوير برمجيات القيادة الذاتية بوتيرة أسرع، وذلك من خلال استخدام سيارتي تسلا موديل 3 معدلتين ومجهزتين بكاميرات إضافية وحاسوب فائق. تهدف HyprLabs، الشركة التي تقف وراء هذا المشروع، إلى الإجابة على سؤال بسيط: ما هي السرعة التي يمكن لشركة أن تبني بها برمجيات للسيارات ذاتية القيادة اليوم؟ هذا التطور يثير اهتمامًا كبيرًا في مجال القيادة الذاتية.
بدأت HyprLabs، التي تأسست في عام 2022 وتتخذ من باريس وسان فرانسيسكو مقرًا لها، عملياتها بشكل سري. يترأس الشركة تيم كنتلي-كلاي، وهو خبير في مجال السيارات ذاتية القيادة ومؤسس مشارك لشركة Zoox التي استحوذت عليها أمازون لاحقًا. على الرغم من حجم فريقها الصغير – 17 شخصًا، ثمانية منهم بدوام كامل – وتسجيل تمويل محدود نسبيًا (5.5 مليون دولار)، إلا أن الشركة تسعى إلى تحقيق طموحات واسعة، بما في ذلك بناء وتشغيل روبوتات خاصة بها.
نقلة نوعية في تدريب برمجيات القيادة الذاتية
أعلنت HyprLabs عن منتجها البرمجي الجديد، Hyprdrive، والذي تصفه بأنه تقدم كبير في طريقة تدريب المهندسين للسيارات على القيادة بشكل مستقل. يأتي هذا الإعلان في وقت يشهد فيه قطاع الروبوتات تطورات متسارعة في مجال تعلم الآلة، مما يبشر بتخفيض تكاليف تدريب برمجيات القيادة الذاتية وتقليل الاعتماد على التدخل البشري.
هذا التطور في التدريب يساهم في إنعاش مجال لطالما عانى من “وادي خيبة الأمل”، حيث فشل العديد من مطوري التكنولوجيا في الوفاء بمواعيدهم النهائية لتشغيل الروبوتات في الأماكن العامة. ومع ذلك، نشهد الآن تشغيل سيارات الأجرة الروبوتية في مدن متزايدة، وتعِد الشركات المصنعة للسيارات بميزات قيادة ذاتية أكثر طموحًا لعملائها.
التحديات الماثلة أمام السرعة والاعتمادية
تحقيق انتقال سريع من “قيادة جيدة” إلى “قيادة أكثر أمانًا من الإنسان” يمثل تحديًا كبيرًا. صرح تيم كنتلي-كلاي بأنه لا يمكنه ضمان نجاح المشروع بشكل قاطع، لكنه أكد أن ما تم تطويره حتى الآن يشكل “إشارة قوية” تتطلب المزيد من التطوير والتوسع.
تعتمد HyprLabs على نهج مختلف في تدريب برمجيات القيادة الذاتية مقارنة بالشركات الناشئة الأخرى في هذا المجال. لطالما كان الجدل قائمًا حول استخدام الكاميرات فقط في تدريب الأنظمة، كما تفعل تسلا، مقابل الاعتماد على مستشعرات إضافية مثل الليدار والرادار، وهو النهج الذي تتبعه شركات مثل Waymo و Cruise.
تركز الشركات التي تعتمد على الكاميرات فقط، مثل تسلا، على خفض التكاليف بهدف إطلاق أسطول ضخم من الروبوتات. تعتمد خطة الرئيس التنفيذي إيلون ماسك على تفعيل ميزة القيادة الذاتية في جميع سيارات عملائه عبر تحديث برمجي. تتميز هذه الشركات بتوفر كميات هائلة من البيانات التي تجمعها سياراتها أثناء القيادة.
تتم معالجة هذه البيانات من خلال ما يُعرف بـ “نموذج التعلم الآلي الشامل” عبر عملية التعزيز. يتلقى النظام صورًا – مثل صورة دراجة نارية – ويصدر أوامر قيادة – مثل تحريك عجلة القيادة إلى اليسار وتخفيف السرعة لتجنب الاصطدام. يشبه هذا الأسلوب تدريب الكلاب، حيث يتم تقديم “ثناء” أو “لوم” بناءً على أداء النظام، وفقًا لفيليب كوبمان، الباحث في مجال برمجيات السلامة للسيارات ذاتية القيادة في جامعة كارنيجي ميلون.
مستقبل القيادة الذاتية و HyprLabs
تتجه أنظار الصناعة الآن نحو كيفية قياس HyprLabs لنجاح برمجياتها Hyprdrive، وخاصةً فيما يتعلق بتحسين السلامة وتقليل الاعتماد على التدخل البشري. من المتوقع أن تعلن الشركة عن نتائج أولية لاختباراتها في الأشهر القليلة القادمة. بالإضافة إلى ذلك، من المهم مراقبة قدرة HyprLabs على جذب المزيد من التمويل لتوسيع نطاق عملياتها وتطوير تقنياتها.
لا يزال مستقبل القيادة الذاتية مليئًا بالتحديات والفرص على حد سواء. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه، إلا أن هناك حاجة إلى مزيد من الابتكار والبحث والتطوير لضمان سلامة وموثوقية هذه التكنولوجيا. وتسعى شركات مثل HyprLabs إلى لعب دور محوري في هذا التطور، من خلال تقديم حلول جديدة ومبتكرة لتدريب برمجيات القيادة الذاتية.
تطوير السيارات ذاتية القيادة هو أيضًا مجال يشهد منافسة متزايدة، مع دخول لاعبين جدد من مختلف الصناعات. فهم هذه الديناميكيات التنافسية بالإضافة إلى التطورات التنظيمية المتعلقة بـالروبوتات والسيارات ذاتية التحكم أمر بالغ الأهمية لتقييم مستقبل هذا القطاع.
