IT i rozw├│j po┼é─ůczonych samochod├│w

IT i rozw├│j po┼é─ůczonych samochod├│w

Volkswagen niedawno ujawni┼é, ┼╝e bada wykorzystanie innowacyjnej formy rozproszonej ksi─Ögi (tj. Technologii blockchain) o nazwie IOTA ÔÇ×TangleÔÇŁ, aby dostarcza─ç aktualizacje oprogramowania do swoich autonomicznych samochod├│w. Technologia mo┼╝e by─ç dost─Öpna dla klient├│w ju┼╝ wiosn─ů 2019 r. To tylko najnowsza z pozornie nieko┼äcz─ůcego si─Ö strumienia wiadomo┼Ťci na temat po┼é─ůczone samochody, szerokie poj─Öcie, kt├│re obejmuje wszystko, od samochod├│w z wbudowanym systemem GPS po w pe┼éni autonomiczne p├│┼éci─Ö┼╝ar├│wki nap─Ödzane sztuczn─ů inteligencj─ů w powstaj─ůcej przestrzeni IoT.

Chocia┼╝ tematy rozm├│w obejmuj─ů wszystko, od prawodawstwa po etyk─Ö programowania, za ma┼éo czasu po┼Ťwi─Öcono na om├│wienie, w jaki spos├│b pojawienie si─Ö tej nowej technologii zmieni statut zespo┼é├│w IT, kt├│re b─Öd─ů mia┼éy za zadanie wspieranie przysz┼éo┼Ťci transportu. .

Prawdziwa autostrada informacyjna

Gdy samojezdne pojazdy wje┼╝d┼╝aj─ů na drogi, eksplodowa┼é rynek in┼╝ynier├│w, kt├│rzy mog─ů budowa─ç i utrzymywa─ç symulowane ┼Ťrodowiska do testowania pojazd├│w, tworzy─ç nowe modele przewidywania zachowa┼ä i ulepsza─ç algorytmy widzenia komputerowego. Wystarczy spojrze─ç na przyk┼éadowe tablice og┼éosze┼ä Uber i Waymo (Google).

Niew─ůtpliwie te innowacje motoryzacyjne stworz─ů zapotrzebowanie na zespo┼éy operacyjne nowej generacji, kt├│re b─Öd─ů w stanie poradzi─ç sobie z ogromnym nap┼éywem danych w czasie rzeczywistym i wszystkim, co si─Ö z tym wi─ů┼╝e, aby nasze drogi dzia┼éa┼éy sprawnie – i bezpiecznie. Dlatego ju┼╝ ro┼Ťnie liczba stanowisk IT zwi─ůzanych konkretnie z testowaniem i wdra┼╝aniem zautomatyzowanych system├│w jazdy i pojazd├│w z dost─Öpem do sieci.

Chocia┼╝ w pe┼éni niezale┼╝ne pojazdy s─ů nadal daleko od og├│lnego rynku konsumenckiego, specjali┼Ťci IT w przemy┼Ťle motoryzacyjnym mog─ů si─Ö przygotowa─ç, przegl─ůdaj─ůc globalne standardy SAE International, na kt├│rych oparte s─ů wszystkie zautomatyzowane systemy jazdy. Normy te okre┼Ťlaj─ů r├│┼╝nice mi─Ödzy r├│┼╝nymi poziomami automatyzacji, od system├│w zapobiegania wypadkom po w pe┼éni autonomiczn─ů jazd─Ö bez nadzoru kierowcy. Mo┼╝na bezpiecznie za┼éo┼╝y─ç, ┼╝e standardy SAE zostan─ů prze┼éo┼╝one na protoko┼éy operacyjne i umowy SLA dla zespo┼é├│w IT, kt├│re znajd─ů si─Ö np. W obs┼éudze zespo┼é├│w dyspozytor├│w pojazd├│w dla ÔÇ×plutonowychÔÇŁ pojazd├│w u┼╝ytkowych lub zdalnych kierowc├│w.

DevOps i wiele j─Özyk├│w samochod├│w

Sercem wszystkich po┼é─ůczonych samochod├│w jest cz─Östo ekosystem oprogramowania o nazwie Robot OS (ROS). Poza motoryzacj─ů, ten projekt open source obs┼éuguje wiele dzisiejszych autonomicznych urz─ůdze┼ä IoT. Nie trzeba dodawa─ç, ┼╝e dla IT, zw┼éaszcza zespo┼é├│w DevOps, wa┼╝ne b─Ödzie rozwini─Öcie czego┼Ť wi─Öcej ni┼╝ tylko znajomo┼Ťci ROS, aby zapewni─ç odpowiednie wsparcie.

Ale nawet znajomo┼Ť─ç ROS mo┼╝e po prostu zarysowa─ç powierzchni─Ö; istnieje ju┼╝ ca┼éa masa innego oprogramowania, kt├│re zajmuje si─Ö konstruowaniem, testowaniem i dzia┼éaniem pojazd├│w autonomicznych. Niekt├│re z u┼╝ywanych j─Özyk├│w i technologii to:

C ++ Robot OS NoSQL (NoSQL poprawi┼é wydajno┼Ť─ç w ┼Ťrodowiskach o ma┼éych op├│┼║nieniach w por├│wnaniu z SQL) Apache Kafka Apache Hadoop JSON Java Scala Edge Computing

Podczas gdy wi─Ökszo┼Ť─ç system├│w pojazd├│w autonomicznych jest zakorzeniona w popularnych obecnie technologiach i j─Özykach programowania, ka┼╝dy producent pojazd├│w stosuje nieco inn─ů kombinacj─Ö, wi─Öc krzywa uczenia si─Ö mo┼╝e by─ç stroma. Bior─ůc wszystko pod uwag─Ö, silny C ++ jest prawdopodobnie najwa┼╝niejsz─ů podstawow─ů umiej─Ötno┼Ťci─ů dla zespo┼é├│w IT i DevOps, kt├│re b─Öd─ů zajmowa─ç si─Ö bezpo┼Ťrednio programowaniem i obs┼éug─ů autonomicznych pojazd├│w.

Samochody, dane i sztuczna inteligencja, o m├│j Bo┼╝e

Przetwarzanie ogromnych ilo┼Ťci danych generowanych przez po┼é─ůczone samochody nadal b─Ödzie stanowi─ç kolejne powa┼╝ne wyzwanie dla IT. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w chmurze jest niezb─Ödne, zw┼éaszcza gdy patrzymy na bardziej zautomatyzowane pojazdy z niewielk─ů lub ┼╝adn─ů interwencj─ů cz┼éowieka. A poniewa┼╝ problemy z op├│┼║nieniami mog─ů z ┼éatwo┼Ťci─ů uniemo┼╝liwi─ç wykonanie skomplikowanych oblicze┼ä opartych na sztucznej inteligencji, przetwarzanie brzegowe szybko staje si─Ö wymogiem dla zautomatyzowanych system├│w jazdy.

Wprowadzaj─ůc sztuczn─ů inteligencj─Ö i ML na ÔÇ×kraw─Öd┼║ÔÇŁ Internetu – tj. Przenosz─ůc du┼╝─ů ich cz─Ö┼Ť─ç do pojazdu (i na autostrad─Ö) – mo┼╝na z┼éagodzi─ç lub ca┼ékowicie omin─ů─ç wiele potencjalnych problem├│w z op├│┼║nieniami. Korzystaj─ůc z po┼é─ůczenia uczenia maszynowego i filtrowania algorytmicznego, ogromn─ů ilo┼Ť─ç danych, kt├│re zautomatyzowane pojazdy absorbuj─ů przez swoje czujniki, mo┼╝na szybko i efektywnie ograniczy─ç do niezb─Ödnych, zmniejszaj─ůc ilo┼Ť─ç danych, kt├│re musz─ů by─ç wysy┼éane do iz chmury. podczas eksploatacji pojazdu. Podobnie jak same samochody, systemy oparte na AIOps musz─ů by─ç ┼Ťci┼Ťle monitorowane, szczeg├│lnie w pocz─ůtkowej fazie uczenia si─Ö, co stanowi kolejne wa┼╝ne zadanie dla pracownik├│w IT.

Rozw├│j samochod├│w autonomicznych mo┼╝e wydawa─ç si─Ö powolnym i sta┼éym marszem w kierunku przysz┼éo┼Ťci, kt├│ra nigdy nie nadejdzie, ale warto pami─Öta─ç, ┼╝e wszystko to jest prawdopodobnie bli┼╝ej masowej adopcji, ni┼╝ my┼Ťlisz.

Kredyt zdj─Öciowy: Syda Productions / Shutterstock

Matthew Harper jest wiceprezesem ds. Marketingu korporacyjnego u dostawcy AIOps, Moogsoft, jednego z najbardziej ekscytuj─ůcych i szybko rozwijaj─ůcych si─Ö start-up├│w oprogramowania dla przedsi─Öbiorstw w Dolinie Krzemowej. Jest odpowiedzialny za opracowanie og├│lnej strategii marketingowej dla Moogsoft, kieruj─ůc zespo┼éem ekspert├│w marketingowych, kt├│rzy dzia┼éaj─ů w pe┼énym zakresie p┼éatnych, posiadanych i zarobionych kana┼é├│w medialnych, aby dostarcza─ç wyniki biznesowe przez ca┼éy cykl ┼╝ycia klienta. Matt koncentruje si─Ö na niszczeniu starszych graczy, kradzie┼╝y ich udzia┼éu w rynku i odkrywaniu na nowo ca┼éych kategorii.