תחושת המגע שמשנה את עולם הרכב המודרני
- ג'י.פי טובה
- דצמבר 18, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
מהצנעה לחדשנות משפיעה: סיפורה של Tactile Mobility
בועז מזרחי, המייסד והמנהל הטכנולוגי של Tactile Mobility, חולל מהפכה בעולם הרכב המודרני. מתחילותיו הצנועות כמייסד שותף בחברת רשתות מהירות, חזונו הוביל אותו להקמת סטארט-אפ ישראלי שהתפתח לחברה בעלת שליחות ייחודית – להעניק לרכבים “תחושת מגע” וירטואלית של הכביש.
מהשראה לחלוציות טכנולוגית
לאחר שנים של התמקדות במערכות בידור ביתי, מזרחי נתקל בשאלה מעוררת מחשבה: כיצד ניתן לייעל את ביצועי הרכב תוך חיסכון בדלק, בהתחשב בגורמים כמו מזג האוויר, מצב הכביש ויכולות המכונית? זו הייתה הניצוצה שהובילה להקמת Tactile Mobility, סטארט-אפ שהחל כחממה בישראל ובהדרגה צמח לחברה בעלת חזון מהפכני – להעניק לרכבים יכולת “לחוש” את הכביש.
חדשנות ופתרונות יצירתיים
אחד האתגרים הראשונים היה יצירת תובנות בזמן אמת עם משאבי המחשוב המוגבלים של הרכב. Tactile Mobility פיתחה תוכנה חדשנית שהוטמעה ביחידות בקרת המנוע (ECU) של הרכב, יוצרת “חיישנים וירטואליים” המספקים מידע חיוני על משקל הרכב, מצב הצמיגים ורמת האחיזה בדרך. למרות המגבלות הקיצוניות של זיכרון ה-ECU, הצליחו לפתח “חיישנים דיגיטליים” קומפקטיים המשלבים למידת מכונה ורשתות נוירונים, דבר שהיה חלוץ בתחום.
תחושת המגע הוירטואלית של הרכב
החזון של Tactile Mobility הוא להעניק לרכבים “תחושת מגע” וירטואלית על ידי ניצול הנתונים מחיישני הרכב. התהליך כולל תרגום נתונים מחיישנים קיימים ליצירת “פיקסלים טקטיליים” היוצרים “סרט” או תמונה שלמה של חוויית הרכב על הכביש. כמו אנשים עיוורים החשים את סביבתם על ידי מגע, כך יוכלו רכבים “לחוש” את הכביש, את מרקמו, את רמת האחיזה וסכנות אפשריות.
חיישנים המבוססים על בינה מלאכותית וחישה טקטילית
התוכנה של Tactile Mobility מותקנת ב-ECU של הרכב ואוספת באופן רצוף נתונים מחיישנים שונים כגון חיישני מהירות הגלגלים, חיישני תאוצה, מערכות ההיגוי והבלימה. במקרים האידאליים יש גם חיישנים ייעודיים בצמיגים שאוספים מידע על הכביש. הנתונים הללו מעובדים כדי ליצור תובנות בזמן אמת או “חיישנים וירטואליים” המספקים מידע על עומס הרכב, רמת האחיזה ומצב הצמיגים. למשל, המערכת יכולה לזהות כבישים חלקלקים או צמיגים בלויים, ולאפשר התאמת פונקציות כמו כוונון המרחק בבקרת שיוט אדפטיבית.
משוב בזמן אמת על תנאי הדרך
המערכת אוספת ומעבדת נתונים מחיישני החומרה של הרכב באופן רצוף, משתמשת בבינה מלאכותית וב-Machine Learning כדי להמיר את הנתונים לתובנות, ומעדכנת את הרכב בזמן אמת על מצב הכביש ורמות האחיזה על משטחים שונים. המידע נשלח לענן, ובעזרת נתונים ממיליוני רכבים נוצרות מפות מקיפות של משטחי כבישים המציינות סכנות כמו אזורים חלקלקים או שפך נוזלים, מאפשרות חווית נהיגה בטוחה ומושכלת יותר.
VehicleDNA™ ו-SurfaceDNA™: השפה הטקטילית של הרכב
VehicleDNA™ ו-SurfaceDNA™ הן שתי הזרועות של “השפה הטקטילית” שפיתחה Tactile Mobility. SurfaceDNA™ ממוקדת במשטח הדרך ואוספת מאפיינים כגון אחיזה, שיפוע וסכנות באמצעות חיישני צמיגים וחיישנים חיצוניים נוספים. VehicleDNA™, לעומת זאת, מדגימה את המאפיינים הספציפיים של כל רכב בזמן אמת – משקל, מצב הצמיגים, סטטוס המתלים ועוד. ביחד, הטכנולוגיות האלה מספקות הבנה ברורה של גבולות הביצועים של הרכב בכל כביש נתון, משפרות בטיחות ויעילות.
חשיבות אמידת האחיזה לנהיגה עצמאית
טכנולוגיית אמידת האחיזה חיונית במיוחד עבור רכבים אוטונומיים הנעים במהירויות גבוהות. חיישנים מסורתיים אינם יכולים לאמוד באופן מהימן את רמת האחיזה בכביש, אך הטכנולוגיה של Tactile Mobility כן. היא מעריכה את מקדם החיכוך בין הרכב לכביש, מידע הכרחי לרכבים אוטונומיים כדי לעמוד בתקני הבטיחות הקיימים, מאחר שהוא מספק הבנה של תנאי הדרך בזמן אמת, גם כאשר הם אינם גלויים לעין, כמו במקרה של קרח שחור.
שיתופי פעולה משמעותיים עם יצרניות רכב ורשויות
Tactile Mobility עובדת בשיתוף פעולה עם יצרניות מכוניות מובילות כמו פורשה, וערים כמו דטרויט. אף שאינני יכול לחשוף פרטים ספציפיים, התהליך היה ארוך אך משמעותי. באופן כללי, יצרניות הרכב יכולות לנצל את המידע כדי ליצור תובנות חיוניות על ביצועי הרכב בשטחים ותנאי מזג אוויר שונים, משהו שיכול להנחות שיפורים בתכונות הבטיחות, בטכנולוגיות סיוע לנהיגה ובעיצוב הרכב. הרשויות המוניציפליות, לעומת זאת, יכולות להשתמש בנתונים המצטברים כדי לנטר תנאי כביש ודפוסי תנועה בזמן אמת, לזהות אזורים שדורשים תחזוקה מיידית או שמהווים סיכון לבטיחות.
אתגרים והזדמנויות עתידיות
האתגר הגדול ביותר לעתיד הקרוב הוא השגת דיוק בנהיגה עצמאית. בעוד שבני אדם נוטים לסלוח על טעויות אנוש, מטכנולוגיה אוטונומית מצפים לרמות גבוהות הרבה יותר של אמינות. הציפייה הזו יוצרת אתגר עצום: בינה מלאכותית ברכבים אוטונומיים צריכה לא רק להשיג ביצועים דומים לאדם, אלא להרבה יותר מכך – לרמות אמינות גבוהות במיוחד, במיוחד במצבי נהיגה מורכבים או נדירים.
אבטחת סייבר היא אתגר נוסף, שכן הרכבים המחוברים של היום הופכים למטרה אפשרית לאיומי סייבר. למרות שהתעשייה מתקדמת ביכולת ההתמודדות עם איומים, כל חדירה עלולה להיות בעלת השלכות חמורות. עם זאת, אני מאמין שהתעשייה ערוכה להתמודד עם בעיה זו ולנקוט צעדים להתגוננות מפני איומים חדשים.
פרטיות היא נושא נוסף שמעורר התייחסות. ישנה תפיסה מוטעית שרכבים חכמים “מרגלים” אחרי הנהגים, אך המציאות שונה. במובנים רבים, הרכבים החכמים דומים למצב עם הטלפונים החכמים. כצרכנים, אנחנו יודעים מה הם אוספים וקיימת שקיפות לגבי השימוש בנתונים. הנתונים משמשים לשיפור חווית המשתמש, להגברת הבטיחות ולמתן שירותים חדשים, לא למעקב אחרי אנשים פרטיים.
