Uber-ს აქვს გრძელვადიანი ამბიცია, რომელიც მგზავრების გადაყვანას სცდება: კომპანიას სურს თავისი მძღოლების ავტომობილები სენსორებით აღჭურვოს, რათა ავტონომიური ტრანსპორტის (AV) და AI მოდელების შემქმნელი სხვა კომპანიებისთვის რეალური სამყაროს მონაცემები შეაგროვოს.
Uber-ის ტექნიკური დირექტორის, Praveen Neppalli Naga-ს განცხადებით, ეს არის იანვარში დაანონსებული AV Labs პროგრამის ბუნებრივი გაგრძელება. მისი თქმით, სანამ კომპანია ამ მიზანს მიაღწევს, საჭიროა სენსორების მუშაობის სპეციფიკისა და მარეგულირებელი ნორმების დეტალური შესწავლა.
ამჟამად, AV Labs მხოლოდ მცირე, სპეციალურად გამოყოფილ ავტოპარკს იყენებს, რომელიც Uber-ის ძირითადი ქსელისგან დამოუკიდებლად ოპერირებს. თუმცა, თუ Uber შეძლებს გლობალურად თავისი მილიონობით მძღოლის მცირე ნაწილი მაინც აქციოს მონაცემთა შეგროვების მოძრავ პლატფორმად, მიღებული მასშტაბი ნებისმიერი ინდივიდუალური AV კომპანიის შესაძლებლობებს გადააჭარბებს.
Naga-ს განმარტებით, AV ინდუსტრიის მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი უკვე არა ტექნოლოგია, არამედ მონაცემების ნაკლებობაა. კომპანიებს უჭირთ კონკრეტული სცენარებისთვის საჭირო მონაცემების მოპოვება, რადგან არ აქვთ შესაბამისი კაპიტალი მხოლოდ ინფორმაციის შესაგროვებლად ავტომობილების განსათავსებლად.
მთელი AV ეკოსისტემისთვის მონაცემთა ბაზად ქცევა სტრატეგიულად ჭკვიანური ნაბიჯია, განსაკუთრებით მას შემდეგ, რაც Uber-მა საკუთარი ავტონომიური მანქანების შექმნაზე უარი თქვა.
დღეს Uber-ს 25 AV კომპანიასთან აქვს პარტნიორობა (მათ შორისაა Wayve) და ქმნის ე.წ. AV cloud-ს — სენსორული მონაცემების ბიბლიოთეკას. პარტნიორებს შეუძლიათ ეს სისტემა საკუთარი მოდელების დასატრენინგებლად და რეალურ მარშრუტებზე shadow mode-ში გასატესტად გამოიყენონ.
მიუხედავად იმისა, რომ Naga-ს თქმით, მათი მიზანი მონაცემების დემოკრატიზაციაა, Uber-ის მიერ შექმნილი ინფრასტრუქტურის კომერციული ღირებულება აშკარაა. უნიკალურ სატრენინგო მონაცემებზე მასშტაბური წვდომა კომპანიას მნიშვნელოვან უპირატესობას ანიჭებს სექტორში, რომელიც დღეს სწორედ Uber-ის პლატფორმაზეა დამოკიდებული.
წყარო: techcrunch.com
