Sukces polskiej specjalistki AI w londyńskim startupie Wayve

Polska inżynierka Marta Wolińska rozwija w londyńskim startupie Wayve pionierską technologię autonomicznej jazdy o nazwie AI Driver. Brytyjska firma tworzy unikalny model głębokiego uczenia, który eliminuje konieczność stosowania szczegółowych map oraz sztywnych reguł programistycznych. Rozwiązanie to trafi do seryjnej sprzedaży w samochodach marki Nissan już w roku podatkowym 2027.

Brytyjskie przedsiębiorstwo Wayve, założone w 2017 roku w Cambridge, buduje system sztucznej inteligencji zdolny do samodzielnej nawigacji w trudnych warunkach miejskich. Tradycyjne rozwiązania traktują autonomiczną jazdę jako zbiór odrębnych zadań, do których należy wykrywanie pieszych czy odczytywanie znaków drogowych. Startup postawił na jeden zintegrowany model głębokiego uczenia, który interpretuje otoczenie i podejmuje decyzje w sposób analogiczny do ludzkiego kierowcy. Oprogramowanie można zainstalować w dowolnym pojeździe, a proces kalibracji trwa zaledwie kilka tygodni.

Kluczowym członkiem zespołu rozwijającego tę platformę jest Marta Wolińska. Jej droga do branży robotycznej prowadziła przez studia z materiałoznawstwa, consulting oraz magisterskie studia z zakresu sztucznej inteligencji na Imperial College London. Przed dołączeniem do londyńskiego startupu zajmowała się również zastosowaniem uczenia maszynowego w genomice. Do podjęcia pracy w firmie przekonało ją nowatorskie podejście inżynierów do problemu autonomii podczas jednego z branżowych spotkań.

Chmura Microsoft Azure jako fundament obliczeń

Skalowanie tak zaawansowanego modelu wymaga potężnej infrastruktury technologicznej. Wayve ściśle współpracuje z koncernem Microsoft, wykorzystując zasoby chmurowe do stworzenia elastycznego superkomputera. Przedsiębiorstwo łączy tysiące procesorów graficznych za pomocą usług Azure Kubernetes Service, Azure Databricks oraz Azure Storage. Pozwala to na nieustanne trenowanie i walidację algorytmów na bazie ogromnych ilości danych z realnego świata.

Polska inżynierka na co dzień wykorzystuje te narzędzia w procesie deweloperskim. Prace odbywają się na maszynach wirtualnych, a zadania treningowe są kolejkowane w klastrach obliczeniowych. Dane z przeprowadzanych eksperymentów trafiają do chmurowego magazynu blob storage. Wolińska w codziennych obowiązkach wspomaga się także dużymi modelami językowymi, które ułatwiają programowanie, tworzenie dokumentacji oraz analizę nieustrukturyzowanych informacji.

Wayve z wyceną 8,6 mld USD. Nvidia, Microsoft i Uber inwestują w autonomię

Globalna ekspansja i komercjalizacja technologii

Głównym zadaniem polskiej specjalistki jest zapewnienie poprawnego działania tego samego modelu sztucznej inteligencji w skrajnie różnych pojazdach. Algorytm musi samodzielnie adaptować się do odmiennej specyfikacji technicznej (w tym do liczby sensorów, dynamiki jazdy czy dostępnej na pokładzie mocy obliczeniowej). Wdrożenie platformy na zupełnie nowy typ auta pozwala osiągnąć ośmiokrotną poprawę wyników już po 100 godzinach zbierania danych. Pojazdy z tym oprogramowaniem poruszają się obecnie po drogach w Wielkiej Brytanii, Stanach Zjednoczonych, Niemczech oraz Japonii.

Technologia udowodniła swoją skuteczność w 500 miastach, w których startup wcześniej nie gromadził danych. Przeszkolenie systemu do bezpiecznej jazdy po skomplikowanych ulicach Tokio zajęło inżynierom zaledwie cztery miesiące. Pierwsze seryjne samochody marki Nissan wyposażone w system AI Driver pojawią się w salonach w roku podatkowym 2027, rozpoczynając ekspansję od rynku japońskiego. Autonomiczne auta potrafią właściwie reagować na nieprzewidziane sytuacje, na przykład zwalniając przed dzikimi zwierzętami przebiegającymi przez jezdnię, co potwierdza pełne zrozumienie otaczającego środowiska.