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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