Sześć autonomicznych bolidów pędziło po Yas Marina z prędkościami ponad 250 km/h, sztuczna inteligencja podejmowała decyzje w ułamkach sekund, a na końcu i tak wygrało… TUM. Niemiecki zespół obronił tytuł mistrza A2RL w Abu Zabi, zgarniając część z puli 2,25 mln dolarów (ok. 8,18 mln zł), podczas gdy Daniil Kwiat w pojedynku „człowiek kontra AI” wciąż okazał się minimalnie szybszy – ale przewaga stopniała już tylko do 1,58 sekundy.

Abu Zabi w połowie listopada stało się miejscem czegoś więcej niż kolejnego wyścigu na Yas Marina. A2RL – Abu Dhabi Autonomous Racing League – pokazała, jak daleko zaszły autonomiczne systemy prowadzenia, kiedy wrzuci się je w najgorsze możliwe warunki: realny wyścig, presję czasu, przeciwników i publiczność na trybunach. W drugim sezonie serii AI nie tylko dogoniła czasy referencyjne ludzi, ale momentami zaczęła je przebijać.

A2RL: kiedy odważna wizja spotkała się z twardą inżynierią

H.E. Faisal Al Bannai, doradca prezydenta ZEA i sekretarz generalny Advanced Technology Research Council, był człowiekiem, który wymyślił A2RL jako „science in the public domain” – naukę wywleczoną na światło dzienne, zamiast zamkniętą w laboratoriach. Liga od początku miała być poligonem dla autonomii i sztucznej inteligencji, a nie tylko efektownym show. Jak podkreślił H.E. Faisal Al Bannai, odnosząc się do idei serii:

A2RL pokazała, co się dzieje, gdy odważna ambicja spotyka się z naukową dyscypliną. To coś więcej niż wyścig – to poligon, który przyspiesza rozwój autonomicznych systemów i buduje zaufanie do technologii, które wkrótce będą poruszać się po naszych miastach, w przemyśle i w przestrzeni powietrznej. To, co wydarzyło się na torze, odzwierciedliło siłę globalnych talentów, rygorystycznych badań i przekonanie ZEA, że przełomy następują szybciej, gdy zaprasza się świat do wspólnego tworzenia innowacji.

W praktyce oznacza to jedno: jedenaście międzynarodowych zespołów stanęło do walki o 2,25 mln dolarów, a ich bolidy – w pełni autonomiczne – musiały udźwignąć nie tylko trzymanie się idealnej linii przejazdu, ale też ryzyko – dublowanie rywali i radzenie sobie z błędami… własnych algorytmów.

Finał sześciu bolidów: TUM obroniło tytuł w wyścigu pełnym ryzyka

Grand Final A2RL Season 2 zapisał się jako największy w historii wyścig autonomicznych samochodów – na polach startowych ustawiło się sześć zespołów: TUM, Unimore, Kinetiz (ZEA), TII Racing, PoliMOVE oraz Constructor. TUM startowało z pole position, ale bardzo szybko okazało się, że ten finał nie będzie spacerkiem. Już na wczesnym etapie wyścigu Unimore z Włoch pokazało tempo, które wcześniej pozwoliło im ustanawiać rekordowe czasy okrążeń. Na hamowaniu do zakrętu numer 6, jeszcze przed końcem drugiego okrążenia, ich autonomiczny bolid wyprzedził TUM i wyszedł na prowadzenie.

Od tego momentu zaczęła się prawdziwa bitwa na algorytmy. Przez kolejne dziesięć okrążeń TUM i Unimore jechały praktycznie złączone niewidzialną linką. Prędkości przekraczały 250 km/h, a różnice czasów mieściły się w granicach jednej sekundy. W połowie 20-okrążeniowego dystansu oba bolidy dzieliło już tylko pół sekundy, gdy dogoniły tyły stawki. Kluczowy moment przyszedł, gdy Unimore próbowało zdublować szóstego na torze Constructora. Włosi zaprogramowali agresywny manewr wyprzedzania w zakręcie, ale AI nie przewidziała wszystkiego: w połowie łuku Unimore uderzyło w tył niemieckiego auta, oba bolidy poleciały poza tor, a prowadzenie wróciło w ręce TUM.

Zespół z Monachium dowiózł zwycięstwo do mety, utrzymując chłód algorytmów tam, gdzie ludzki kierowca mógłby spanikować. TUM nie tylko obroniło tytuł, ale też umocniło pozycję punktu odniesienia dla reszty stawki. Unimore musiało obejść się smakiem, choć zgarnęło nagrodę za najszybsze okrążenie całych zawodów. Jak podsumował finał prof. Markus Lienkamp, szef zespołu TUM:

Od początku spodziewaliśmy się zaciętej walki z Unimore. Z każdym testem byli coraz szybsi, zwłaszcza na zimnych oponach. Zakładaliśmy, że wyprzedzą nas na drugim okrążeniu, a my będziemy się zbliżać, gdy nasze opony się rozgrzeją. Oczywiście liczyliśmy na bezpośrednią walkę aż do mety, ale niezależnie od incydentu pokazaliśmy dzisiaj, jak ogromny postęp i profesjonalizm osiągnęły zespoły w tej serii, skoro mogliśmy stoczyć tak wyrównany pojedynek przed publicznością.

Z kolei Marko Bertogna, szef zespołu Unimore Racing, nie ukrywał mieszanych emocji:

Byłem bardzo zadowolony z tego, co pokazaliśmy – z tempa, manewru wyprzedzania, wszystkiego, co świadczy o naszym profesjonalnym poziomie. Nawet ludzki kierowca wyścigowy nie mógłby uniknąć kolizji, którą mieliśmy – taka jest natura rywalizacji na najwyższym poziomie. Jestem niezwykle dumny z wyniku technologicznego, choć oczywiście mniej z ostatecznego rezultatu sportowego.

AI pod presją: jak bardzo A2RL przyspieszyło rozwój autonomii

Drugi sezon A2RL pokazał, że połączenie motorsportu, mobilności i AI działa dokładnie tak, jak zakładali organizatorzy. Serię często nazywa się „nauką na oczach publiczności” – bo zamiast spokojnie stroić algorytmy w laboratorium, inżynierowie muszą wypuścić je na tor, gdzie nie ma miejsca na bezpieczne półśrodki. W ciągu zaledwie kilkunastu miesięcy zespoły przeszły drogę od sytuacji, w której autonomiczne bolidy traciły do ludzkich kierowców całe minuty, do punktu, w którym AI potrafi nie tylko wyrównać, ale i przebić czasy referencyjne.

Kwalifikacje poprzedzające finał pokazały, że przepaść między człowiekiem a maszyną została praktycznie zlikwidowana – różnice liczyły się już w dziesiątych, a czasem setnych części sekundy. Nie bez znaczenia była też forma przygotowań. Zespoły łączyły wirtualne „SIM Sprints” z intensywnymi testami w realnym świecie. Taki hybrydowy model pozwolił im w krótkim czasie wypracować rozwiązania, które w klasycznym modelu rozwoju zajęłyby lata. Jak podsumował ten postęp Stephane Timpano, CEO ASPIRE – podmiotu ATRC, który odpowiada za A2RL:

Gratulacje dla TUM za imponujące zwycięstwo. Ten finał pokazał dokładnie, po co istnieje A2RL: żeby przesuwać granice autonomicznej technologii poprzez realną konkurencję. W zaledwie 18 miesięcy zespoły przeszły drogę od stanu niemal „stojącego” do osiągania czasów lepszych od ludzkich i opanowania skomplikowanych manewrów wyprzedzania – postęp, na który normalnie potrzeba lat. Łącząc wirtualne sprinty symulacyjne z rozbudowanymi testami w rzeczywistości, zespoły odblokowały możliwości, które wpłyną na wiele obszarów poza samym światem wyścigów.

Człowiek kontra AI: Daniil Kwiat wciąż z przodu, ale już tylko o 1,58 s

Kulminacją wieczoru dla kibiców był pokazowy pojedynek „Man vs Machine”. Na tor wyjechał Daniil Kwiat – były kierowca Formuły 1 – oraz autonomiczny bolid TUM o imieniu HAILEY, aktualny czempion A2RL. Scenariusz był prosty na papierze, trudny w realizacji: Kwiat ruszył z lotnego startu z dziesięciosekundowym handicapem na 10 okrążeń, a jego zadaniem było dogonić AI. Najlepsze okrążenie Rosjanina wyniosło 57,57 s, HAILEY wykręcił 59,15 s – różnica skurczyła się do zaledwie 1,58 s. Choć jak na tak krótkim odcinku, w świecie motorsportu to przepaść. Ale kontekst jest nieco inny…

Jeszcze dwa lata temu mówiono o minutach straty AI do człowieka. Rok temu, podczas pokazów A2RL w Japonii, różnica wynosiła około 10 sekund na okrążeniu. Teraz mówimy już nie o przepaści, ale o dystansie, który zawodnik może stracić jednym drobnym błędem. Jak podsumował wieczór Daniil Kwiat:

Wracając myślami do początku rozwoju A2RL parę lat temu, gdy różnice między kierowcą a autem z AI liczyło się w minutach, przez 10 sekund w naszym pierwszym pokazie, aż do dzisiejszych ułamków sekund – postęp technologiczny jest oszałamiający. Jako entuzjastę technologii i kierowcę cieszy mnie, że mogłem być częścią tego procesu od samego początku. Jazda koło auta prowadzonego przez AI jest doświadczeniem jedynym w swoim rodzaju i świetnie było dostarczyć dziś kibicom tak zaciętą walkę.

Obaj „kierowcy” – człowiek i algorytm – minęli linię mety niemal jednocześnie, ku wyraźnej radości kibiców na północnych trybunach. Finał A2RL Season 2 oglądało ponad 8000 widzów, którzy wypełnili dostępne miejsca.

STEM, młodzież i ekosystem wokół A2RL

A2RL nie ograniczyła się wyłącznie do wyścigu prototypów na pełnowymiarowym torze. Równolegle liga zorganizowała konkurs STEM, w którym wzięło udział ponad 140 uczniów i studentów ze wszystkich siedmiu emiratów. Młodzi adepci autonomii ścigali się w skali 1:18 na platformie DeepRacer, stanowiącej miniaturowe odbicie „dorosłego” A2RL. Celem programu było nie tylko zapewnienie ciekawego eventu, ale przede wszystkim wyposażenie przyszłych specjalistów od autonomii i AI w konkretne umiejętności i doświadczenia.

W tym roku tytuł w uniwersyteckiej lidze zgarnął zespół „UAE University”, a wśród szkół średnich triumfowało „SABIS – Ras Al Khaimah”. Grand Final A2RL był jednocześnie zwieńczeniem pierwszego w historii Abu Dhabi Autonomous Week (ADAW) – sześciodniowego wydarzenia, które połączyło konferencje naukowe, wystawy i pokazy. W jego ramach odbyły się m.in. Abu Dhabi Autonomous Summit, wystawa DRIFTx oraz RoboCup Asia-Pacific. Tę autonomiczną układankę domykał szeroki ekosystem partnerów: od SteerAI, przez operatorów infrastruktury takich jak du infra i AD Ports Group, po partnerów technologicznych PACETEQ, Live in Five, Meccanica 42 czy Vislink, a także instytucje związane z gamingiem, rozrywką i cyberbezpieczeństwem.

To jasny sygnał, że A2RL jest postrzegane jako coś znacznie większego niż niszowa zabawka dla kilku uczelni.

Co dalej? Wyścigi jako trampolina dla autonomii na drogach

Po drugim sezonie A2RL pytanie nie brzmi już „czy” autonomiczne systemy dogonią człowieka na torze, ale „kiedy” i co z tego wyniknie dla zwykłej mobilności. Jeśli w półtora roku udało się zejść z różnic liczonych w minutach do poziomu 1,58 s, to przy podobnym tempie rozwoju trudno będzie twierdzić, że AI „nie nadaje się” do trudnych zadań na drogach. Na razie A2RL pozostaje ekstremalnym laboratorium, gdzie każdy błąd może skończyć się kraksą przy ponad 250 km/h, a jednocześnie jest znacznie bezpieczniejsze niż dorzucanie eksperymentalnej autonomii do ruchu ulicznego z udziałem przypadkowych kierowców.

Jeżeli gdziekolwiek AI ma się uczyć odpowiedzialności za ludzkie życie, to lepiej, żeby robiła to najpierw na torze – pod okiem inżynierów, sędziów i kibiców, którzy wiedzą, na co się piszą. Tymczasem TUM wraca z Abu Zabi z kolejnym złotem i statusem wzorca do pobicia, Unimore ma w rękach najszybsze okrążenie i niedosyt po straconej szansie, a Daniil Kwiat wciąż jest o krok przed maszyną. Ale ten krok kurczy się szybciej, niż wielu się spodziewało – i dokładnie o to w A2RL chodzi.

O autorze