În interiorul evenimentului Autonomous Racing League care a opus o mașină care se conduce singură unui pilot de F1

Dacă vă plimbați prin boxe la orice eveniment sportiv profesionist din domeniul motoarelor, în special la un eveniment precum Formula 1, veți vedea nenumărate ecrane de computer pline de telemetrie. Echipele moderne sunt inundate de feedback digital în timp real de la mașini. Am fost în multe dintre aceste boxe de-a lungul anilor și m-am minunat de fluxurile de date, dar niciodată nu am văzut o instanță a suitei de dezvoltare software Microsoft Visual Studio rulând acolo chiar în mijlocul haosului.

Dar, de asemenea, nu am participat niciodată la ceva asemănător cu evenimentul inaugural Abu Dhabi Autonomous Racing League din weekendul trecut. A2RL, așa cum este cunoscută, nu este prima serie de curse autonome: Există seria Roborace, în cadrul căreia mașinile de curse autonome au stabilit timpi rapizi în timp ce se fereau de obstacole virtuale, și Indy Autonomous Challenge, care a avut loc cel mai recent la Las Vegas Motor Speedway în timpul CES 2024.

În timp ce Roborace se concentrează pe probe de timp cu o singură mașină, iar seria Indy Autonomous se axează pe acțiuni pe oval, A2RL și-a propus să deschidă noi drumuri în câteva domenii.

A2RL a pus patru mașini pe pistă, concurând simultan pentru prima dată. Și, poate și mai semnificativ, a opus mașina autonomă cea mai performantă împotriva unei ființe umane, fostul pilot de Formula 1 Daniil Kvyat, care a pilotat pentru diferite echipe între 2014 și 2020.

Adevărata provocare a fost în spatele scenei, echipele având în componență un cadru impresionant de divers de ingineri, de la programatori începători la doctoranzi și ingineri de cursă cu normă întreagă, toți luptând pentru a găsi limitele într-un mod foarte nou.

Spre deosebire de Formula 1, unde 10 producători proiectează, dezvoltă și produc mașini complet personalizate (uneori cu ajutorul AI), mașinile de curse A2RL sunt în întregime standardizate pentru a oferi condiții de concurență echitabile. Mașinile de 550 de cai putere, împrumutate din campionatul japonez de Super Formula, sunt identice, iar echipele nu au voie să schimbe nicio componentă.

Aceasta include senzorii, care dispun de șapte camere, patru senzori radar, trei senzori lidar și GPS – toate acestea fiind folosite pentru a percepe lumea din jurul lor. După cum aveam să aflu în timp ce mă plimbam pe la boxe și vorbeam cu diverse echipe, nu toată lumea exploatează pe deplin cei 15 terabytes de date pe care fiecare mașină îi captează la fiecare tur.

Unele echipe, cum ar fi Code19, cu sediul la Indianapolis, au început să lucreze la proiectul monumental de a crea o mașină care se conduce singură abia acum câteva luni. „Sunt patru echipe de începători aici”, a declarat cofondatorul Code19, Oliver Wells. „Toți ceilalți concurează în competiții ca aceasta, unii dintre ei de până la șapte ani”.

Totul ține de cod

Credite de imagine: Tim Stevens

TUM, cu sediul la München, și Polimove, cu sediul la Milano, au o experiență vastă în desfășurarea și câștigarea atât a Roborace, cât și a Indy Autonomous Challenge. Această experiență este preluată, la fel ca și codul sursă.

„Pe de o parte, codul este oricum dezvoltat și îmbunătățit în mod continuu”, a declarat Simon Hoffmann, director de echipă la TUM. Echipa a făcut ajustări pentru a modifica comportamentul în viraje pentru a se adapta la virajele mai ascuțite de pe circuitul rutier și, de asemenea, a ajustat agresivitatea depășirii. „Dar, în general, aș spune că folosim același software de bază”, a spus el.

Prin seria numeroaselor runde de calificări de pe parcursul weekend-ului, echipele cu cea mai mare experiență au dominat clasamentele de cronometrare. TUM și Polimove au fost singurele două echipe care au realizat timpi pe tur mai mici de două minute. Cu toate acestea, cel mai rapid tur al Code19 a fost de puțin peste trei minute; celelalte echipe noi au fost mult mai lente.

Acest lucru a creat o competiție rar întâlnită în dezvoltarea de software. Deși au existat cu siguranță provocări anterioare de codare competitivă, precum TopCoder sau Google Kick Start, acesta este un tip foarte diferit. Îmbunătățirile aduse codului înseamnă timpi mai rapizi – și mai puține accidentări.

Kenna Edwards este inginer asistent de cursă Code19 și studentă la Universitatea Indiana. Ea a adus cu ea o experiență anterioară în dezvoltarea de aplicații, dar a trebuit să învețe C++ pentru a scrie sistemul de frânare antiblocare al echipei. „Ne-a salvat cel puțin de câteva ori de la accident”, a spus ea.

Spre deosebire de problemele tradiționale de codare care ar putea necesita depanatoare sau alte instrumente de monitorizare, algoritmii îmbunătățiți aici au rezultate tangibile. „Un lucru grozav a fost să vedem cum se îmbunătățesc punctele plate de pe anvelope în sesiunea următoare. Fie că s-au redus în dimensiune, fie că s-au redus în frecvență”, a spus Edwards.

Această punere în aplicare a teoriei nu numai că face ca provocările inginerești să fie captivante, dar deschide și căi de carieră viabile. După un stagiu anterior la Chip Ganassi Racing și la General Motors, și datorită experienței sale cu Code19, Edwards începe cu normă întreagă la GM Motorsports în această vară.

Un ochi spre viitor

Credite de imagine: Tim Stevens

Acest tip de dezvoltare este o parte importantă a scopului A2RL. În paralel cu acțiunea principală de pe pistă, există o serie secundară de competiții pentru studenți mai tineri și grupuri de tineri din întreaga lume. Înainte de evenimentul principal al A2RL, aceste grupuri au concurat cu modele de mașini autonome la scară 1:8.

„Scopul este ca, anul viitor, să păstrăm pentru școli machetele de mașini mai mici, iar pentru universități poate să o facem pe karturi, un pic mai mari, să se poată juca cu karturile autonome. Iar apoi, dacă vrei să intri în liga mare, începi să concurezi pe aceste mașini”, a declarat Faisal Al Bannai, secretarul general al Consiliului de cercetare în domeniul tehnologiilor avansate din Abu Dhabi, ATRC. „Cred că, dacă ei văd această cale, cred că veți încuraja mai mulți băieți să vină în cercetare, să vină în știință.”

ATRC-ul lui Al Bannai este cel care plătește nota de plată pentru A2RL, acoperind totul, de la mașini până la hoteluri pentru numeroasele echipe, unele dintre ele testând în Abu Dhabi de luni de zile. De asemenea, au organizat o petrecere de clasă mondială pentru evenimentul principal, cu concerte, curse de drone și un spectacol ridicol de artificii.

Acțiunea de pe pistă a fost ceva mai puțin spectaculoasă. Prima tentativă de cursă autonomă cu patru mașini a fost anulată după ce o mașină s-a rotit, blocând următoarele mașini. Cea de-a doua cursă a fost însă mult mai interesantă, cu o depășire a liderului când mașina echipei Unimore a Universității din Modena a ieșit în decor. TUM a fost cea care a reușit să treacă și a câștigat cursa, luând acasă partea leului din premiul de 2,25 milioane de dolari.

În ceea ce privește omul împotriva mașinii, Daniil Kvyat s-a descurcat rapid cu mașina autonomă, depășind-o nu o dată, ci de două ori, în aplauzele uriașe ale mulțimii adunate de peste 10.000 de spectatori care au profitat de biletele gratuite pentru a veni să vadă un pic de istorie – plus alți aproximativ 600.000 de spectatori care au urmărit evenimentul în streaming.

Defecțiunile tehnice au fost nefericite. Cu toate acestea, a fost un eveniment remarcabil la care am asistat și care a ilustrat cât de departe a ajuns autonomia – și, bineînțeles, cât de multe progrese mai sunt de făcut. Cea mai rapidă mașină a fost totuși la peste 10 secunde de timpul lui Kvyat. Cu toate acestea, a parcurs tururi netede, fără probleme, la o viteză impresionantă. Acest lucru este în contrast puternic cu prima ediție a DARPA Grand Challenge din 2004, în care fiecare concurent s-a izbit de o barieră sau a luat-o razna în deșert într-o călătorie neplanificată.

Pentru A2RL, adevăratul test va fi dacă va putea evolua într-o serie viabilă din punct de vedere financiar. Publicitatea este motorul majorității sporturilor cu motor, dar în acest caz, există avantajul suplimentar de a dezvolta algoritmi și tehnologii pe care producătorii le pot aplica în mod rezonabil în mașinile lor.

Al Bannai de la ATRC mi-a spus că, în timp ce organizatorii seriei dețin mașinile, echipele dețin codul și sunt libere să îl licențieze: „Ceea ce concurează în acest moment este algoritmul, algoritmul de inteligență artificială care face ca această mașină să facă ceea ce face. Acesta aparține fiecărei echipe. Nu ne aparține nouă”.

Adevărata cursă, așadar, s-ar putea să nu fie pe circuit, ci în asigurarea parteneriatelor cu producătorii. La urma urmei, ce modalitate mai bună de a inspira încredere în tehnologia ta autonomă decât să demonstrezi că poate gestiona traficul pe pista de curse la 160 km/h?