Xe tự hành: Từ mô phỏng đến thực tế còn xa

• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xóa “điểm mù” cho xe tự hành
• Màn ra mắt quá ấn tượng của xe tự hành Robocar
• Xe tự hành trong tương lai

Điều đó sẽ nhận được đánh giá cuối cùng từ các cơ quan quản lý như Cơ quan An toàn giao thông quốc gia Mỹ. Tuy nhiên, để chuẩn bị cho phán quyết đó, các nhà sản xuất ôtô và công nghệ đang phải thử nghiệm xe trên đường rồi. Và có lẽ quan trọng hơn, nó được chạy trong môi trường giả lập để điều chỉnh các phản ứng đối với các sự cố mà hiếm khi xảy ra trong thực tế.

Một thiếu niên 16 tuổi có thể được cho lái thử nghiệm trên đường phố và đường cao tốc gần nhà, sau đó xe mới được giao cho các tài xế trên toàn quốc. Nhưng khả năng một robot taxi không khái quát hóa được các tình huống tương tự, nên đòi hỏi một kịch bản test (thử nghiệm) toàn diện hơn trên phạm vi một thành phố hay thậm chí một giao lộ.

Hầu hết người Mỹ không thoải mái với ý tưởng xe tự hành. Ngành công nghiệp xe tự hành muốn người tiêu dùng và các cơ quan quản lý tin tưởng, thì cần phải kiểm tra lại. Ngành công nghiệp dự kiến trị giá 7.000 tỉ USD này đang có nguy cơ gặp thất bại. Ngành công nghiệp chế tạo ô tô và công nghệ đang trông cậy vào các bài test mô phỏng được thực hiện trên máy tính để chứng minh những chiếc xe đủ an toàn để người dùng có thể tin tưởng giao phó sinh mạng của họ và người thân vào chúng.

CNN Business đã trao đổi với các chuyên gia mô phỏng tại 10 công ty bao gồm các nhà sản xuất ô tô, công ty công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp đang hoàn toàn tập trung vào vấn đề mô phỏng. Họ cho hay, họ đang đổ hàng triệu USD vào việc này để mang lại kết quả cho câu hỏi lớn: Bài test cần phải có gì?

Không mô phỏng, không xe tự hành

Cruise, nhóm xe tự hành của hãng GM (General Motors-PV), chạy 200.000 giờ kiểm tra mô phỏng mỗi ngày. Waymo, một công ty con về xe tự hành của Google, đã chạy mô phỏng hơn 10 tỉ dặm (16 tỉ km).

Các công ty xe tự hành đang chấp nhận test mô phỏng bởi vì nó có giá phải chăng, tiết kiệm thời gian và an toàn. Nguy cơ về việc test trên đường phố bỗng gây lo ngại hồi năm ngoái khi một xe tự hành của Uber đã đâm chết một khách bộ hành. Việc mô phỏng cho phép các công ty kiểm tra các tình huống mà bạn không muốn một chiếc xe tự hành rơi vào tình huống ấy.

Một giao lộ được hiển thị trong thế giới thực (ảnh phải) và tình huống mô phỏng dự kiến của Aurora. Ảnh: CNN.

Zoox, một công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon, có một vấn đề mà nó muốn giải quyết. Zoox muốn những chiếc xe tự hành của nó xử lý tốt hơn trong các tình huống có những tín hiệu đèn vàng rẽ trái - một tình huống rất hiếm trong suốt quá trình test thực. Vì vậy, một nhóm mỹ thuật đã tạo ra các tình huống tín hiệu đèn vàng rẽ trái và đưa chúng vào môi trường mô phỏng. Jesse Levinson, người đồng sáng lập Zoox, đã sớm nhận ra vấn đề tín hiệu rẽ trái trong thực tế.

Lyft hồi đầu năm nay đã lưu ý rằng những chiếc xe của hãng này bị hãm phanh khi bị các xe khác cắt ngang mặt. Các kỹ sư phải sáng tạo lại kịch bản mô phỏng về tình huống này. Theo Luc Vincent, người đứng đầu bộ phận xe tự hành tại Lyft, họ có thể điều chỉnh phần mềm nhanh chóng và ít chi phí hơn để làm mềm hệ thống phanh bị bó cứng này.

Aurora - một công ty khởi nghiệp xe tự hành mà Amazon, Hyundai và Kia đều đang đổ tiền vào - thực hiện phần lớn các test qua mô phỏng. Khi ô tô vận hành trên đường thực, nói chung chúng thường được điều khiển bằng tay. Vì vậy, Aurora sau đó có thể so sánh phần mềm tự hành xem khác biệt như thế nào so với người lái. "Chúng tôi nói với các tài xế của mình rằng chúng tôi muốn các tài xế lái xe như một chuyên gia" - Sterling Anderson, người đồng sáng lập Aurora, nói với CNN Business.

Mô phỏng bằng hình ảnh máy tính

Các kỹ sư viết phần mềm mới cho xe tự hành có thể chạy test mô phỏng từ bàn làm việc để xem liệu rằng phần mềm có cải thiện không, ít nhất là trong môi trường giả lập. Một số công ty chạy test mô phỏng hàng giờ và xuyên đêm. Việc cải thiện cách thức thực hiện lệnh của xe, ví như khi đèn đỏ bật lên, thì có những nguy cơ gì khiến nó trục trặc. 

Các trình mô phỏng được thiết kế với các tình huống, điều kiện giống trong thế giới thực. Ảnh: CNN.

"Nó hơi giống trò chơi đập chuột. Bạn giải quyết một vấn đề, thì vấn đề khác có thể xuất hiện" - Qasar Younis, Giám đốc điều hành của Applied Intuition, người có công ty khởi nghiệp đặt trụ sở ở California đã huy động được hơn 50 triệu USD để xây dựng các công cụ cho xe tự hành, cho hay.

Một giao lộ có thể nảy sinh hàng chục nghìn kịch bản, theo Younis. Các yếu tố ảnh hưởng bao gồm thời tiết, áp suất lốp xe, số lượng người ngồi trong xe, người đi bộ đang làm gì và cách thức chiếc xe quyết định tình huống như thế nào. Thế giới rất phức tạp và ngẫu nhiên nên các phương tiện cần phải có kỹ năng xử lý các tình huống hiếm gặp. Ví dụ đèn tín hiệu giao thông đung đưa khi có gió lúc chiều xuống. "Danh sách này gần như vô tận", Luc Vincent (hãng Lyft) nói.

Applied Intuition và Aurora đã sử dụng các báo cáo về các vụ tai nạn giao thông của chính quyền liên bang để giúp họ hiểu các tình huống cần phải test. Aptiv, công ty cung cấp ô tô, đặt phương tiện của hãng vượt qua 40.000 kịch bản. Hầu hết các công ty từ chối cho biết họ đang thử nghiệm bao nhiêu kịch bản, song họ thừa nhận vẫn đang bổ sung thêm các tình huống phát sinh. "Bạn không bao giờ làm cho nó hoàn hảo được" - Giám đốc điều hành của Edge Case Research, một công ty Pennsylvania chuyên chế tạo hệ thống tự động an toàn, nói.

Những sự thiếu sót của mô phỏng

Elon Musk - Giám đốc điều hành Tesla, công ty sử dụng mô phỏng, đã chỉ trích công cụ này, so sánh nó giống như việc chấm điểm bài tập về nhà của chính mình. "Bạn không biết những gì bạn không biết. Thế giới rất kỳ lạ và có hàng triệu tình huống bất thường xảy ra" - Musk cảnh báo hồi đầu năm nay.

Một chiếc xe tự hành thử lái trên đường ở Berlin (Đức) ngày 19-9-2019. Ảnh: Reuters.

Bryan Reimer - nhà khoa học nghiên cứu tại MIT AgeLab, đồng thời là Giám đốc Trung tâm Giao thông Đại học New England ở MIT - đã kêu gọi sự hợp tác công tư trong vấn đề các phương tiện giao thông tự hành để đảm bảo tư nhân đưa ra được quyết định đúng đắn cho những câu hỏi kiểu như những kịch bản nào cần test. 

"Thực sự rất khó thực hiện test (cho một chiếc xe tự hành) ngay bây giờ. Chỉ khu vực tư nhân mới thực sự phát triển dữ liệu cần thiết để biết được một số câu trả lời. Và chúng tôi không thể cho phép điều này có kết thúc trong tình huống giống Boeing" - Reimer ý đề cập đến hai sự cố của Boeing 737 Max do phần mềm tự động bị lỗi.

Ngành công nghiệp xe tự hành còn non trẻ đến mức những thử nghiệm tốt nhất vẫn chưa được thiết lập cho mô phỏng. Nhiều công ty đã thực hiện tuyển dụng từ những mảng có lịch sử mô phỏng, ví dụ như hàng không.

Nhiều người cảnh báo rằng không phải tất cả trình giả lập cho xe tự hành đều được tạo ra ngang bằng nhau. Trình giả lập có thể trông giống như một trò chơi video có độ nét cao, nhưng điều đó vẫn chưa đủ. Nó cần phải có những tính năng vật lý chính xác và kết quả sẽ không thay đổi tùy thuộc vào thời điểm chạy thử. Một thách thức chưa được giải quyết là đảm bảo con người mô phỏng gồm lái xe, người đi bộ và người đi xe đạp hành động như thật.

Waymo sử dụng dữ liệu từ hàng triệu dặm lái thực để đào tạo hệ thống trí tuệ nhân tạo nhằm bắt chước khách bộ hành và tài xế thực. "Đó là một lĩnh vực "chớm nở". Nếu bạn nhìn vào thế giới giả lập, nó sẽ tạo ra rất nhiều những thế giới không thực tế mà cuối cùng vẫn không thử nghiệm được những gì bạn cần phải test" - Drago Anguelov, nhà khoa học chủ chốt của Waymo, nói.

Ví dụ, Uber gần đây đã thử nghiệm xử lý thực tế một tình huống mà trong đó, người đi bộ đứng đằng sau một chiếc xe đang đỗ dọc đường. Những chiếc xe mô phỏng đã không giảm tốc nhiều như xe hơi thực tế khi gặp người đi bộ. Hay khi đèn xanh bật lên, xe mô phỏng phóng nhanh hơn xe thực tế. Vì vậy, Uber đã điều chỉnh trình giả lập của mình để đảm bảo những chiếc xe sẽ không biết được màu tín hiệu đèn giao thông phía trước, trừ khi chúng ở rất gần đèn giao thông. Khi đó, những chiếc xe mô phỏng và ôtô thật bắt đầu có cách xử lý giống nhau.

Như vậy, một thách thức đã được giải quyết, nhưng chắc chắn sẽ còn nhiều tình huống khác nảy sinh. Các hệ thống lái xe tự động đã đạt được tiến bộ lớn trong việc tránh tai nạn khi sử dụng cảm biến và camera, song cũng còn rất lâu để có thể dự đoán chính xác những hành vi của một con người. "Đây là một kiểu thách thức công nghệ" - Hugh Reynolds, người phụ trách công nghệ mô phỏng tại Uber, nói.

Một thách thức nữa đối với các nhà sản xuất xe tự hành là mỗi thành phố sẽ có mức độ phức tạp khác nhau, với các quy tắc đường bộ và hành vi ứng xử của con người cũng khác.

Và các cuộc khảo sát được thực hiện sau vụ tai nạn Uber ghi nhận, nhiều tài xế không muốn để máy tính điều khiển xe hoàn toàn. Một báo cáo của AAA chỉ ra rằng, 73% tài xế ở Mỹ sợ phải điều khiển một chiếc xe tự hành. Con số này tăng thêm 7% so với cuối năm 2017.

Các chuyên gia nhận định, giới hạn kỹ thuật sẽ làm chậm việc áp dụng rộng rãi xe tự hành trong môi trường đô thị và các thành phố.