Robotica › Autonome voertuigen & swarm robotics
Rivian koopt Britse startup om zelfrijdende auto's te trainen in digitale wereld
De Amerikaanse autofabrikant Rivian heeft het Britse bedrijf Third Dimension overgenomen. De startup maakt met kunstmatige intelligentie realistische 3D-werelden uit video's, een technologie die Rivian wil gebruiken om zijn zelfrijdende systemen sneller en veiliger te trainen.
Rivian is vooral bekend van zijn elektrische pick-ups en bestelwagens, maar het bedrijf werkt ook aan geavanceerde rijhulpsystemen en een zelfrijdend systeem voor robotaxi's die het in de toekomst aan Uber wil leveren. Om die ambities te versnellen, nam het bedrijf deze week Third Dimension over, een fors klein bedrijf uit het Verenigd Koninkrijk met vijftien medewerkers. De financiële details van de deal zijn niet openbaar gemaakt.
Van gamewereld naar zelfrijdende auto
Third Dimension werd in 2024 opgericht door Tolga Kart en Piotr Sokólski, twee ondernemers met een achtergrond in de game-industrie en de autonome-voertuigensector. Het bedrijf haalde eerder 7 miljoen dollar aan startkapitaal op bij onder meer de investeerders Abstract Ventures en Soma Capital. De technologie van Third Dimension was oorspronkelijk bedoeld om de ontwikkeling van videogames te versnellen: met AI zet het bedrijf gewone foto's en video's om in levensechte, interactieve 3D-werelden. De oprichters zagen al snel dat die aanpak ook waardevol kon zijn voor zelfrijdende auto's en defensietoepassingen. Nu gaat het volledige team zich bij Rivian toeleggen op dat ene probleem: autonoom rijden.
Realistische simulaties zonder te wachten op zeldzame situaties
Voor de ontwikkeling van zelfrijdende systemen is simulatie onmisbaar. Bedrijven testen hun software massaal in virtuele omgevingen voordat die op echte wegen mag rijden. Die simulaties worden traditioneel gebouwd met game-technologie en kunstmatig gegenereerde data, legt Kart uit. Het probleem is dat zulke virtuele werelden nooit helemaal overeenkomen met de echte wereld. Om dat gat te dichten, moeten ontwikkelaars enorme hoeveelheden extra data verzamelen. De techniek van Third Dimension pakt dat anders aan: ze bouwt 3D-werelden direct op basis van AI-analyse van echte beelden, waardoor de simulatie dichter bij de werkelijkheid komt.
Honderdduizenden ritten per dag als trainingsmateriaal
Die aanpak sluit goed aan op de enorme hoeveelheid data die Rivian al verzamelt. Volgens James Philbin, hoofd van Rivians autonomie- en AI-team, ontvangt het bedrijf dagelijks meer dan 400.000 rijsequenties van klanten die camerabeelden van hun auto delen. Dat gaat om duizenden modellen R1S, R1T, bestelwagens en de nieuwe R2, verspreid over de Verenigde Staten. Die data wordt geanonimiseerd gebruikt om rijmodellen te trainen. Met de technologie van Third Dimension kan Rivian straks gevaarlijke of zeldzame verkeerssituaties nabouwen in een realistische 3D-omgeving, zonder te moeten wachten tot zo'n situatie zich in het echt voordoet. Dat moet de ontwikkeling van zelfrijdende functies versnellen en veiliger maken. Het Britse team van Third Dimension blijft in Londen werken en moet daar de AI-tak van Rivian verder uitbouwen.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Deze overname laat zien dat autofabrikanten steeds vaker AI-bedrijven inlijven om zelfrijdende technologie te versnellen in plaats van alles zelf te ontwikkelen. Realistischere simulaties kunnen de weg vrijmaken voor veiligere en snellere introductie van zelfrijdende auto's en robotaxi's, ook voor zeldzame en risicovolle verkeerssituaties die anders moeilijk te testen zijn.
- World model
- Een AI-systeem dat een digitale, realistische kopie van de echte wereld opbouwt, waarin zelfrijdende systemen veilig kunnen oefenen.
- Zelfrijdend systeem
- De combinatie van sensoren, software en AI die een auto in staat stelt zonder bestuurder te rijden.
- Robotaxi
- Een zelfrijdende taxi zonder chauffeur, die passagiers via een app kan bestellen.
- Simulatie
- Een virtuele testomgeving waarin zelfrijdende software wordt getraind en gecontroleerd voordat die op echte wegen rijdt.
- Synthetische data
- Kunstmatig gegenereerde gegevens die echte data moeten nabootsen, vaak gebruikt als er te weinig echte voorbeelden zijn.
- Rijsequenties
- Korte stukjes opgenomen rijgedrag en camerabeelden die gebruikt worden om AI-modellen te trainen.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
