Nova umetna inteligenca avtomobilskega zvoka bi lahko izboljšala več kot le melodije

Hollywood je umetno inteligenco (AI) večno prikazoval kot operativno plast distopičnih robotov, ki nadomeščajo nič hudega sluteče ljudi in ustvarjajo stopnjujoč se osrednji konflikt. V najboljšem primeru si lahko predstavljate mladega Haileyja Joela Osmenta, ki igra Davida, samozavednega, umetnega otroka v Spielbergovem svetu polarnih kap, odmrznjenih in poplavljenih obalnih mest (zveni znano?) AI: Umetna inteligenca ki (opozorilo o spojlerju) se samo ubije. Ali pa se morda spomnite glasu Robina Williamsa kot Bicentennial Man ki je spet samozavedni robot, ki poskuša uspevati, ki (spet na opozorilu spojlerja) na koncu postane njegova edina žrtev. In, seveda, obstaja skoraj klišejsko sklicevanje na Terminator in njegov postapokaliptični svet s stroji, ki poskušajo uničiti ljudi, in, no, (ne ravno opozorilo) veliko žrtev v nekaj desetletjih. V nobenem od teh scenarijev pa ljudje ne sobivajo z izboljšanim življenjem, kaj šele z večjo zabavo in varnostjo.

To pa je nova realnost. Algoritme umetne inteligence je mogoče vključiti v zvočne zasnove in jih nenehno izboljševati prek brezžičnih posodobitev za izboljšanje vozne izkušnje. In v neposrednem nasprotju s temi hollywoodskimi primeri bi lahko takšna umetna inteligenca dejansko izboljšala človeško verjetnost preživetja.

Samo za užitek

Do nedavnega so vsi uporabniški vmesniki (UI), vključno z razvojem zvoka, zahtevali kompleksno programiranje s strani strokovnih koderjev v standardnih šestintridesetih (36) mesecih programa vozila. Oblikovanje pločevine in elektronske škatle so določene, nabavljene in razvite vzporedno samo za kalibracijo posameznih elementov pozno v razvoju. Blagovni zvoki. Akustični podpisi. Vse ločene pobude znotraj iste, anemične zasnove sistema, ki ima proizvajalce stane milijarde.

Toda umetna inteligenca je omogočila veliko bolj prilagodljiv in učinkovit način pristopa k oblikovanju zvočne izkušnje. "To, kar vidimo, je konvergenca trendov," pravi Josh Morris, vodja inženiringa strojnega učenja pri DSP Concept. "Avdio postaja vse bolj prevladujoča značilnost v avtomobilski industriji, hkrati pa opažate, da postajajo sodobni procesorji močnejši z več pomnilnika in zmogljivostmi."

In pri tem uporaba sistemsko osredotočene razvojne platforme, umetne inteligence in teh močnejših procesorjev zagotavlja voznikom in potnikom novo raven prilagodljive odzivnosti v realnem času. . »Namesto zgodovinske potrebe po pisanju množice kode za vsak možni scenarij, umetna inteligenca usmerja odzivnost sistema na podlagi naučenega zavedanja okoljskih pogojev in dogodkov, pravi Steve Ernst, vodja avtomobilskega razvoja pri DSP Concept.

Zelo očiten način za uporabo takšnega učnega sistema je "zmanjšanje hrupa" v vozilu, tako da je mogoče vrhunski zvok prilagoditi in izboljšati kljub zamenjavi z zimskimi pnevmatikami ali drugim podobnim spremembam okolja. Ampak LG Electronics je razvil algoritme, ki delujejo v Audio Weaverju DSP Concept platforma, ki omogoča glasovne izboljšave filmskega dialoga med zabavo na zadnjih sedežih, da se poudari v primerjavi z eksplozijami v filmu, s čimer se potniku omogoči, da bolje sliši kritično vsebino

Drug neočiten vidik bi bil, kako so zvočni zvoki blagovne znamke orkestrirani sredi drugih šumov. Ali to specifično vozilo zahteva stopnjevano zagonsko zaporedje za predvajanje, medtem ko se drugi zvoki, kot sta radio in zvonjenje, samodejno utišajo? Vsako izkušnjo je mogoče prilagoditi.

Večja verjetnost za uspeh

Ko svet drvi tako v električna vozila kot v avtonomno vožnjo, se bodo pogostost in potrebe po zvočnih opozorilih verjetno drastično spremenile. Na primer, varnostni inženir avtonomnega taksija ne more domnevati, da so potniki blizu vizualnega zaslona, ​​ko je potrebno pravočasno opozorilo. In kako slišno je to opozorilo za skoraj 25 milijonov Američanov s posebnimi potrebami komu naj bi avtonomna vozila odprla nove možnosti mobilnosti? »Zvok zdaj ni samo za poslušanje vaše najljubše pesmi,« pravi Ernst. "Pri avtonomni vožnji obstajajo različna opozorila, ki so potrebna, da obdržijo voznika vpetega ali da neudeleženega voznika opozorijo na stvari, ki se dogajajo okoli njega."

»In zaradi česar je še večji izziv,« dodaja Adam Levenson, vodja trženja pri DSP Concepts, »so vse stvari, ki se izvajajo hkrati v avtomobilu: telefonija, imerzivni ali prostorski zvok, hrup motorja, hrup ceste, akustični sistemi za opozarjanje vozil, glasovni sistemi itd. Radi rečemo, da je najbolj zapleten zvočni izdelek avto.«

Predstavljajte si na primer scenarij, v katerem je voznik omogočil avtonomni način vožnje na avtocesti, je glasneje glasil in se prijetno ne zaveda bližajočega se reševalnega vozila. Pri kolikšni natančnosti (in razdalji) zaznavanja sirene z uporabo mikrofona(-ov) vozila opozori avto svojega skoraj raztresenega voznika? Kako mora biti to opozorilo predstavljeno, da premaga hrup iz okolice, zagotovi dovolj pozornosti, a ne po nepotrebnem prestraši voznika? Vse to je mogoče nastaviti prek vnaprej razvitih modelov, vnaprejšnjega usposabljanja z različnimi sirenami in kasnejšega prilagajanja v oblaku. »Tu postane celotna orkestracija resnično pomembna,« pojasnjuje Morris. »Lahko vzamemo izhod modela [zaznavanja AI] in ga usmerimo na različna mesta v avtomobilu. Mogoče utišaš zvok, sprožiš kakšen zvočni opozorilni signal in nekaj utripaš na armaturni plošči, da bo voznik pozoren.”

Enako velja za zunanja opozorila. Tiho električno vozilo ima lahko na primer nastavljene alarme za pešce. In tako je mogoče nove kalibracije ustvariti brez povezave in jih prenesti v vozila kot posodobitve programske opreme na podlagi omogočene inovacije.

Inovacije povsod. In umetna inteligenca hrani utopično izkušnjo, namesto da bi ustvarila distopični svet Hollywooda.

Avtorjeva napoved

Tukaj je moja napoved za teden (in šele torek je, ljudje): naslednja evolucija zvoka bo vključevala popolno, takojšnjo povratno zanko, vključno s subtilnim veseljem uporabnikov v realnem času. Da, večina trenutne zasnove verjetno izboljšuje izkušnjo, toda stalno umerjanje uporabniško osredotočenega oblikovanja (UCD) bi lahko bilo dodatno izboljšano na podlagi izrazov, govorice telesa in komentarjev potnikov, s čimer bi individualno prilagodili zadovoljstvo v realnem času. Vsi omogočevalci so tam: kamera, AI, procesorji in prilagodljiva platforma.

Da, slišali smo že prej prilagodljiva osvetlitev razpoloženja in daljinsko zaznavanje dolgčasa, stresa itd. za izboljšanje varnosti, vendar nič, kar bi izboljšalo kombinirano izkušnjo, ki temelji na učnih algoritmih v realnem času vseh senzorjev, ki jih usmeri uporabnik.

Mogoče preveč ekstrapoliram. Toda tako kot lik Robina Williamsa sem se raztezal skozi dve stoletji ... zato sem morda tudi samo občutljiv na to, kaj bi si ljudje želeli.