শেষের জন্য দেড় বছর, দুটি হ্যাক করা সাদা টেসলা মডেল 3 সেডান প্রতিটিতে পাঁচটি অতিরিক্ত ক্যামেরা এবং একটি পাম আকারের সুপার কম্পিউটার সহ সান ফ্রান্সিসকোর চারপাশে নিঃশব্দে ঘুরে বেড়িয়েছে। একটি শহর এবং যুগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা এবং সীমা সম্পর্কে প্রশ্ন নিয়ে ঝাঁকে ঝাঁকে, পরিবর্তিত টেসলাসের পিছনে স্টার্টআপটি একটি সাধারণ প্রশ্নের পরিমাণ কী তা উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছে: একটি কোম্পানি আজ কত দ্রুত স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সফ্টওয়্যার তৈরি করতে পারে?
স্টার্টআপ, যা আজ প্রথমবারের মতো তার কার্যক্রম প্রকাশ করছে, বলা হয় হাইপ্রল্যাবস. এটির 17-জনের দল (এদের মধ্যে মাত্র আটটি পূর্ণ-সময়) প্যারিস এবং সান ফ্রান্সিসকোর মধ্যে বিভক্ত, এবং সংস্থাটি একটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন কোম্পানির অভিজ্ঞ, জুক্সের সহ-প্রতিষ্ঠাতা টিম কেন্টলি-ক্লে দ্বারা পরিচালিত হয়, যিনি হঠাৎ প্রস্থান এখন 2018 সালে Amazon-এর মালিকানাধীন ফার্ম। Hypr 2022 সাল থেকে অপেক্ষাকৃত কম অর্থায়ন করেছে, $5.5 মিলিয়ন, কিন্তু এর উচ্চাকাঙ্ক্ষা ব্যাপক। অবশেষে, এটি নিজস্ব রোবট তৈরি এবং পরিচালনা করার পরিকল্পনা করেছে। “R2-D2 এবং Sonic the Hedgehog-এর ভালবাসার সন্তানের কথা ভাবুন,” Kentley-Klay বলেছেন। “এটি একটি নতুন বিভাগকে সংজ্ঞায়িত করতে যাচ্ছে যা বর্তমানে বিদ্যমান নেই।”
আপাতত, যদিও, স্টার্টআপটি Hyprdrive নামক তার সফ্টওয়্যার পণ্য ঘোষণা করছে, যা এটি একটি লাফ হিসাবে বিবেচিত হচ্ছে কিভাবে ইঞ্জিনিয়াররা যানবাহনকে নিজেদের পাইলট করার জন্য প্রশিক্ষণ দেয়। এই ধরণের লাফগুলি রোবোটিক্সের জায়গা জুড়ে রয়েছে, মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ যা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সফ্টওয়্যার প্রশিক্ষণের খরচ এবং এতে জড়িত মানব শ্রমের পরিমাণ কমিয়ে আনার প্রতিশ্রুতি দেয়। এই প্রশিক্ষণের বিবর্তন এমন একটি জায়গায় নতুন আন্দোলন নিয়ে এসেছে যা বছরের পর বছর ধরে “মোহভঙ্গের কারণে” ভোগা হয়েছে, কারণ প্রযুক্তি নির্মাতারা পাবলিক স্পেসে রোবট চালানোর জন্য তাদের নিজস্ব সময়সীমা পূরণ করতে ব্যর্থ হয়েছে। এখন, রোবোটক্সিস বেশি বেশি শহরে পেইং যাত্রী উঠানএবং অটোমেকাররা নতুন উচ্চাভিলাষী প্রতিশ্রুতি দেয় গ্রাহকদের ব্যক্তিগত গাড়িতে স্ব-ড্রাইভিং আনা.
কিন্তু একটি ছোট, চটপটে, এবং সস্তা দল ব্যবহার করে “ভালভাবে গাড়ি চালানো” থেকে “মানুষের চেয়ে অনেক বেশি নিরাপদে গাড়ি চালানো” এর নিজস্ব দীর্ঘ বাধা। “আমি আপনাকে বলতে পারি না, হৃদয়ে হাত দিয়ে, এটি কাজ করবে,” কেন্টলি-ক্লে বলেছেন। “কিন্তু আমরা যা তৈরি করেছি তা সত্যিই একটি কঠিন সংকেত। এটিকে কেবলমাত্র বড় করা দরকার।”
পুরাতন প্রযুক্তি, নতুন কৌশল
HyprLabs-এর সফ্টওয়্যার প্রশিক্ষণ কৌশল হল অন্যান্য রোবোটিক্সের স্টার্টআপ পন্থা থেকে একটি প্রস্থান যা তাদের সিস্টেমগুলিকে নিজেদের চালানো শেখানোর জন্য।
প্রথমত, কিছু পটভূমি: বছরের পর বছর ধরে, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের মধ্যে বড় লড়াই বলে মনে হচ্ছে যারা তাদের সফ্টওয়্যারকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য কেবল ক্যামেরা ব্যবহার করেছিল—টেসলা!—এবং যারা অন্যান্য সেন্সরগুলির উপর নির্ভর করেছিল, তারাও—ওয়েমো, ক্রুজ!—সহ একবার ব্যয়বহুল লিডার এবং রাডার। কিন্তু পৃষ্ঠের নীচে, বৃহত্তর দার্শনিক পার্থক্য মন্থন।
টেসলার মতো শুধুমাত্র ক্যামেরা অনুগামীরা রোবটের একটি বিশাল বহর চালু করার পরিকল্পনা করার সময় অর্থ সঞ্চয় করতে চেয়েছিল; এক দশক ধরে, সিইও এলন মাস্কের পরিকল্পনা হল হঠাৎ করেই একটি সফটওয়্যার আপডেটের মাধ্যমে তার সমস্ত গ্রাহকদের গাড়ি স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে পরিবর্তন করা। উল্টো দিকটি ছিল যে এই সংস্থাগুলির প্রচুর এবং প্রচুর ডেটা ছিল, কারণ তাদের স্ব-চালিত গাড়িগুলি যেখানেই গাড়ি চালায় সেখানে ছবি সংগ্রহ করে। এই তথ্যগুলিকে রিইনফোর্সমেন্টের মাধ্যমে “এন্ড-টু-এন্ড” মেশিন লার্নিং মডেল বলা হয়। সিস্টেম ইমেজ নেয়-একটি বাইক-এবং ড্রাইভিং কমান্ড ছিটকে দেয়-স্টিয়ারিং হুইলটি বাম দিকে সরান এবং এটিকে আঘাত এড়াতে ত্বরণে সহজে যান. কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটির স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সফ্টওয়্যার এবং নিরাপত্তা গবেষক ফিলিপ কুপম্যান বলেছেন, “এটি একটি কুকুরকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মতো।” “শেষে, আপনি বলবেন, ‘খারাপ কুকুর,” বা ‘ভাল কুকুর'”
