Uber založil laboratoře AV Labs, které se zaměřují na sběr dat o dlouhodobém reálném provozu autonomních vozidel. Nový tým má za úkol pomocí získaných dat urychlit vývoj autonomních technologií tím, že vyřeší jeden z problémů současnosti. Přispět k tomu má vytvoření rozsáhlé datové základny z reálného provozu, která zahrnuje i tzv. „long-tail“ (neočekávané, vyjímečné) situace při jízdě.

 

S pokrokem technologie strojového učení se vývoj autonomních systémů stále více stává závodem o data a modely. Úspěch už nezávisí jen na testování na uzavřených tratích nebo v simulacích. Zásadní je učit se z neobvyklých a komplikovaných situací z reálného provozu. Takovéto „krajní“ situace bývá pro vozidlo těžké včas odhalit a představují hlavní překážku při nasazení bezpečné a spolehlivé autonomní technologie ve velkém měřítku. Každou hodinu probíhají miliony reálných jízd Uberem ve městech, předměstích, na letištích, v centrech měst a v dalších složitých prostředích. Tyto jízdy poskytují reálný provozní kontext potřebný k zachycení kvalitních dat o řízení, které autonomní technologie doposud postrádají.

Cílem AV Labs je spojit odborníky z oborů jako data science, strojové učení, počítačové vidění, systémy a infrastrukturu tak, aby převedli reálný provoz na vysoce kvalitní data, a tím pomohli autonomním systémům učit se rychleji a lépe. Tým bude podporovat partnery Uberu v oblasti autonomních vozidel a urychlovat pokrok celého ekosystému tím, že vytvoří klíčové schopnosti pro učení autonomních systémů. To zahrnuje široký záběr od těžby dat a simulací až po validaci a zlepšování systémů v oblastech, jako je vnímání, predikce a plánování. Využijí přitom rozsah a reálná data Uberu, aby urychlili budoucnost dopravy.