Comma.AI: Geohot et la voiture qui apprend à conduire toute seule

Geohot, de son vrai nom George Hotz est déjà connu malgré son jeune âge. A 26 ans, il a fait parler de lui pour avoir découvert la faille de la Playsation 3, réaliser le 1er jaillbreak sur l’Iphone ou l’application Towelroot sous Android.

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Cette fois, il s’attaque aux voitures autonomes, non, pas celles qui existent déjà, mais il en a recréé une à partir de :

  • une Honda Acura  ILX classique, (il a demandé en ligne à Honda l’autorisation de devenir un centre de service autorisé, ce qui lui a permis d’avoir les manuels et schémas de sa voiture)
  • un laser LIDAR (comme sur les google cars) mais la version commerciale n’utilisera que 6 caméras de smartphone à 13 dollars placées autour du véhicule,
  • un GPS, un écran 21 pouces, un joystick, un switch réseau,
  • des batteries,
  • et un Linux Unbuntu

L’ensemble lui a coûté 20.000$, soit actuellement moins de 18.000€ dommage que ce ne puisse être éligible aux aides de l’état!! 😉

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La majeure partie des constructeurs (Tesla, …) utilisent de nombreux algorithmes de la société Mobileye, la société Israélienne,  au travers d’une solution logicielle, et Google utilise aussi de nombreux algorithmes complexes. Geohot, lui, utilise des algorithmes simples, qui apprennent de la conduite humaine, il a montré sa conduite à son ordinateur qui a pu très rapidement reproduire ses réactions. Le développeur a fait chauffeur de Uber pendant quelques mois pour accélérer l’apprentissage.

Pour l’instant, le système a été effectué pour les autoroutes et pas encore dans les petites rues chaotiques de san Francisco.

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Pour lui, le système LIDAR peut être retiré de l’ensemble car trop coûteux et n’étant finalement pas utile avec sa procédure (nous ne voyons pas au travers de voitures donc on ne peut pas apprendre à l’ordinateur à la gérer!).

Les avantages de cette technique par rapport à celle de Tesla et de Google est que la voiture ne dépend pas de la présence des marquages au sol. Le kit permettant de rendre la voiture autonome devrait donc revenir à 1000$.

Il reste aussi des désavantages: ne pas voir au travers des voitures permet moins de prévision, et l’humain n’a pas toutes les bonnes techniques, sans cela, il n’y aurait pas d’accident, le système neuronal va donc apprendre les bons et les mauvais réflexes.

Voici une vidéo de la chaîne de FrAndroid:

Le projet se développant, Geohot a débauché un ingénieur de Tesla , Riccardo Biasini, pour sa start-up comma.ai. Il sera en charge de l’interfacer entre l’intelligence artificielle du pilote automatique et les fonctions motrices de la voiture. Le poste de directeur de l’apprentissage automatique a été aussi occupé par Yunus Saatchi, pour son doctorat en intelligence artificielle. Si vous voulez faire partie du projet, c’est ici. Il reste encore quelques places: ingénieur logiciel, ingénieur électrique, et chercheur apprentissage automatique.

Alors, je suis un peu ennuyé pour vous parler de ce projet car je n’arrive pas à trouver de source fiable d’informations concernant la partie qui nous intéresse le plus: l’apprentissage automatique. Il est clair que la solution utilise le Deep Learning, mais il est évident aussi que Geohot est un bon bidouilleur hardware, mais pas un spécialiste de l’IA (me semblait-il). Avant de voir la vidéo, je pensais qu’il avait utilisé la solution de Nvidia, la Drive PX2. J’avais l’impression que cette startup est une sorte d’enfumage généralisé. Le coup de force aurait été de transformer rapidement une voiture en véhicule pilotable et d’adapter du matériel et des logiciels à cette dernière, mais je ne croyais pas que le coté deep learning ait été amené par notre petit génie.

Toutefois, maintenant j’ai un doute. J’ai vu la vidéo, les données stockées et analysées avec des scripts python… Ayant testé la conduite automatique de la Tesla, je n’ai pas été impressionné par le système mobileye. Je dirais que cela ressemble plus à de la conduite assistée par ordinateur: la voiture vise le centre de la route, apprend à gérer la signalétique sur le bitume, et adapte vitesse et freinage aux obstacles et véhicules sur la route. Ce n’est pas encore du : va de Paris à Toulouse et débrouille toi toute seule ! Alors que le Google car, si !

Ainsi, je me renseigne sur Geohot, et j’apprend par exemple qu’il a été finaliste en 2004 à une compétition dans l’Oregon, ISEF competition Portland, avec son projet “The Mapping Robot”, puis en 2005 avec “The Googler” – il n’avait respectivement que 14 et 15 ans.

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Dans un article, j’apprends que son système utilise le deep learning et ne tient qu’en 2000 lignes de code ! Si vous avez plus d’infos, je suis preneur. Je ne sais plus trop quoi penser au final: programmeur de génie, ou bidouillage OpenCV avec du réseau de neurone, détourneur de solution (px2 drive)… Je n’en sais rien, mais je pense qu’il va falloir suivre de près le gaillard.

Pour plus d’informations: http://www.bloomberg.com/features/2015-george-hotz-self-driving-car/

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