Student World

Blíží se doba, kdy si nejen dopravní systémy, ale i samotné automobily začnou mezi sebou povídat, říká doc. Dr. Ing. Tomáš Brandejský, vedoucí Ústavu informatiky a telekomunikací Fakulty dopravní ČVUT.

Jak lze podle vás propojit dopravu s robotikou?

Spojení robotiky a dopravy má mnoho podob. Takový mobilní robot se skládá ze strojařské a elektrické části, obsahuje software, musí se pohybovat a komunikovat s dopravním systémem. Robotika ale také pomáhá při modelování řidičů a při analýze jejich chování, kdy při modelování řidičů využíváme modely známé z robotiky. Řidič reaguje na vnější podněty, ale z biologických důvodů má řadu omezení. Projevuje se na něm výrazně únava a zdravotní stav, další omezení jsou dána uspořádáním našich těl a pro nás je nesmírně zajímavé právě taková omezení modelovat.

Stanovili jste si v tomto výzkumu nějaký cíl?

Pravděpodobnost, že řidič něco způsobí, roste dlouho před tím, než začne usínat. Jedná se o velmi komplexní a dosud nedostatečně probádaný proces, ve kterém vlastní usnutí řidiče, například mikrospánek, je jen pověstným vrcholkem ledovce, kterému předchází třeba narůstající pravděpodobnost chybné reakce. Přiznám se, že mne osobně zajímá právě tato druhá rovina pozvolných procesů předcházejících vlastní manifestaci, a tu mohou objasnit i simulace dopravních procesů a jejich srovnání s reálným stavem. Standardní přístupy k simulaci dopravních systémů bohužel zatím vedou k tomu, že se model vlastního řidiče zjednodušuje, a to nedovoluje predikovat místa nehod. Pro potřeby tohoto výzkumu nelze modelovat jen samotné rozhodování řidiče, ale je třeba analyzovat i jak uvažuje a jak vnímá okolí. To není jednoduchá záležitost hlavně z programátorského hlediska, neboť vede k potřebě vytváření vlastních simulačních nástrojů, nelze používat ty komerční. I virtuální řidič by se měl dokázat vcítit i do uvažování řidiče auta, které jede před ním nebo vedle něho. Za někým můžeme jet sto kilometrů, zatímco někdo jiný je pro nás tak nečitelný, že buď musíme zastavit nebo ho rychle předjet, protože s dotyčným řidičem nejsme kompatibilní. Neumíme číst jeho chování, nebo jeho chování je v zásadním nesouladu s naším, vyčerpává nás. Něco takového by jistě stálo zato zkusit nasimulovat. Na našem vlastním mikroskopickém simulátoru zatím testujeme, jak by obecný model chování řidiče mohl vypadat, jakou má mít strukturu.

A další roviny sepětí dopravy a robotiky?

Pokud budeme schopni správně modelovat řidiče, tak můžeme říkat, co a kdy dělají špatně a především, PROČ to špatně dělají, což je důležité z hlediska všech dopravních systémů. Z hlediska dopravy je důležitá bezpečnostní rovina. Jak přibývají funkce a vlastnosti aut, roste tlak na kvalitu softwaru, protože se na něj přenáší velké množství bezpečnostních funkcí. Mimochodem, u nás na fakultě schvalujeme zabezpečovací zařízení pro vlaky, k čemuž máme i akreditovanou laboratoř. Tato laboratoř představuje nejen zdroj hospodářské činnosti, ale i významnou inspiraci pro výzkum v oblasti mentálních modelů a kreativního myšlení.

U aut je proces jejich automatizace či robotizace pomalejší než na železnici, kde je nyní velmi patrný. Vlak má řídící systém, který ovlivňuje jeho rychlost. Přímo do vlaku jde elektrický přenos návěstí a dalších informací. Zná tak přesně svoji pozici na trati a má i mapu trati. Naproti tomu auta mohou změnit směr, pruh a zvolit jinou trasu do cíle, což automatizaci ztěžuje. Předpokládá se také, že řidič bude číst a vnímat značky. Kdo ale projel Prahou, ví, že všechny značky přečíst nelze. Elektrický přenos dopravních značek do aut v tuto chvíli chybí. V budoucnu by jistě nebylo marné jít touto cestou známou ze železnice, ale takovouto změnu nelze řešit na národní úrovni a bez výrobců automobilů.

V čem je podle vás zajímavá rovina tak zvaného informačního prostředí?

Informací je čím dál více. Otázkou je, jak je najít a které z nich jsou pro nás v dané chvíli potřeba. Ve světě se dělají pokusy s chytrými informačními systémy. Ty například konstruktérům podsouvají nabídku informací relevantní s tím, co právě dělají. Jde o analýzu situace a modelování toho, co by mohli potřebovat za informace, jejich shánění a dodávání na místo. Tato inteligentní informační prostředí budou velice důležitá a přijdou rychle.

Nesmírně zajímavá je i otázka inteligentních sítí senzorů, které samy dokáží analyzovat data, dokáží se přizpůsobit, když některý senzor přestane komunikovat, nebo naopak přibude. Na základě takových sítí by bylo možno i budovat komunikaci mezi automobily, sdílet data z jejich lokálních senzorů.

Nejsou tyto systémy zneužitelné?

Jsou, ale to jsou i webové vyhledávací služby. Pokud jde o informace, je zneužitelná každá technologie. Informační prostředí úzce souvisí i s dopravou. Je otázkou, jaké informace v danou chvíli řidič potřebuje. Teď je trend podsouvat řidičům všechny možné informace. A bude jich víc. Pojedete po dálnici a dozvíte se, že za tři kilometry houstne doprava a za pět kilometrů na vás čeká dobrá restaurace. Kolik informací ale je schopen řidič v dané chvíli vnímat? Inteligentní informační systémy tak budou přinášet další informace, s nimiž si řidič nebude vědět rady nebo je nebude mít šanci vnímat, protože bude muset řešit jiný problém. Pomohlo by tak podsouvat řidičům ty správné informace.

A kdo vyhodnotí, které informace jsou správné?

To musí vyhodnotit nejlépe inteligentní systém v autě, protože do centrálního systému by bylo nutno přenášet velké objemy dat. Dále bude třeba vybudovat informační systémy kolem silnic. Auta tak budou vědět, kam řidič jede, jakým způsobem se chová, jaké má problémy sám se sebou. Podle toho mu systém bude podsouvat informace v danou chvíli pro něj důležité. Informace, že před vámi za zatáčkou zastavilo auto a máte začít brzdit je mnohem důležitější než že za tři kilometry bude restaurace.

Ještě zajímavější je navigace lidí ve městech. Leccos už vyřešily GPS, ale informační komfort není zdaleka takový. Chybí zpětná vazba nejen od řidiče, ale i od okolního prostředí. Pokud se například v Praze srazí auta a magistrála je neprůjezdná, je potřeba, aby se tato informace včas dostala do GPS a auto si samo našlo objízdnou trasu. V rozumném informačním prostředí by si pak auta mezi sebou informace vyměňovala, což je jedna z možných budoucích aplikací pro robotické technologie. Blíží se tak doba, kdy si nejen dopravní systémy, ale i auta začnou mezi sebou povídat.

Mohl byste jmenovat projekty, na nichž spolupracujete s praxí?

Vedu například projekt, v němž jsou zapojeni naši studenti a který se týká skupin robotů. Nalezli jsme uplatnění jeho výsledků při budování systému vnitropodnikové robotické dopravy v TPCA Kolín. Momentálně TPCA začíná nahrazovat rozvoz materiálu vysokozdvižnými vozíky s manuální obsluhou robotickým systémem. Naši studenti začali budovat systém pro sledování pohybu robotických vozítek a detekci míst jejiich poruch. Dálkově sledují, kde vozítko je a kde se zdrželo, aby se zkrátil čas jeho opravy. Jedná se tedy o informační systém pro on line sběr a vyhodnocování dat z provozu ve velmi silně elektromagneticky zarušeném prostředí. Systém se nyní v TPCA provozně ověřuje.

Nebo s firmou UniControls jsme spolupracovali na projektu prediktivní diagnostiky pro železniční soupravy. Snažili jsme se predikovat poruchy tzv. pohonů, tedy výkonové elektrické části. S Českými drahami a Univerzitou Pardubice jsme se podíleli na Evropském projektu jednotné simulátorové podpory výcviku železničářů, především strojvedoucích. Společné projekty má naše katedra a fakulta s velmi dlouhou řadou organizací a institucí, ovšem seznam příliš dlouhý a já bych nerad někoho vynechával.

Jak spolupráci s podniky navazujete?

Často tak, že do firmy přijde náš absolvent, ve firmě jsou s ním spokojení a zjistí, že i spolupráce s fakultou by jim mohla něco přinést. Rádi navazujeme spolupráci i prostřednictvím diplomových prací, kdy si firma zadá téma a je v úzkém kontaktu s diplomantem, kterého si může „nechat vychovat“ podle svých potřeb. Objem spolupráce se snažíme zvětšovat, ale firmy musí získat informace o tom, co děláme. Problém je, že někdy si podniky ani neumějí říci, co chtějí, nebo mají strach z nových řešení. V oblasti informatiky se teď schyluje k velkým změnám. Kdo nebude mít odvahu, může hodně ztratit. Pokud budou nejbližších pár let platit stávající tempa růstu, tak během pěti let budou mít nejvýkonnější superpočítače výkon stejný jako lidský mozek. To, co zvládnou superpočítače, zvládnou PC za dalších deset let. Takže v roce 2025 by měly mít běžné počítače stejný potenciál jako lidský mozek. To nám otevírá možnosti studovat chování např. řidičů prostředky experimentálních kognitivních věd, umělé inteligence, simulací a robotiky.

Nebojíte se toho jako odborník?

Záleží na tom, zda budeme schopni tento výpočetní výkon rozumným způsobem použít. Většina počítačů dnes nedělá mnoho užitečného, mohly by se využívat lépe.

V USA dnes probíhají zajímavé projekty, které se snaží změnit pohled na výpočetní techniku blíž k neuronům a neuronovým sítím. Cílem jsou inteligentní roboti, což zajímá armády, ale tento výzkum může změnit i mnoho dalších odvětví včetně dopravy. Dnešní vývoj dovoluje klást ještě nedávno nemyslitelné otázky.

V České republice se o těchto oblastech robotiky a umělé inteligence nemluví. Myslím si, že je nejvyšší čas přistupovat k nim vážně, protože za deset až patnáct let se umělé systémy posunou blízko k naší úrovni. To povede k významným technologickým, ekonomickým, ale i společenským změnám a kdo nebude připraven, nebude je moci ovlivnit ve svůj prospěch.

 Jak se díváte na využití prostředků umělé inteligence pro cesty mimo Zemi?

Pokud nezíská někdo na české dopravní fakultě Nobelovu cenu za fyziku za návrh nového druhu pohonu :-), tak kosmické lodě dlouho navrhovat nebudeme. Kosmické lodi musí zajistit pro kosmonauty vhodné životní prostředí (vzduch, vodu, jídlo, klima, radiační ochranu), což výpravy dost prodražuje. Například u vojáků se už mluví o tom, že dnešní generace stíhaček jsou poslední, ve kterých létají lidé. Člověk má i pro vojenské účely mnoho omezení. Vadí mu radiace, musí mít klimatizaci, je těžší a nezvládá velká přetížení, což zvětšuje objem stíhačky. Nahrazení pilota počítačem dokáže letadla odlehčit, což už je patrné například na vývoji nových bezpilotních letounů. Rovněž planetární výzkum dělají roboty levnější.

Roboti ale neřeší psychologické otázky nebo situaci, kdy lidem bude na zemi těsno. Někteří filozofové tvrdí, že civilizace, která neexpanduje, zaniká. A na zemi už není expandovat kam. Roboti ke kolonizaci planet pak ovšem mohou pouze dopomoci.

Jak lze podle vás propojit dopravu s robotikou?

Spojení robotiky a dopravy má mnoho podob. Takový mobilní robot se skládá ze strojařské a elektrické části, obsahuje software, musí se pohybovat a komunikovat s dopravním systémem. Robotika ale také pomáhá při modelování řidičů a při analýze jejich chování, kdy při modelování řidičů využíváme modely známé z robotiky. Řidič reaguje na vnější podněty, ale z biologických důvodů má řadu omezení. Projevuje se na něm výrazně únava a zdravotní stav, další omezení jsou dána uspořádáním našich těl a pro nás je nesmírně zajímavé právě taková omezení modelovat.

Stanovili jste si v tomto výzkumu nějaký cíl?

Pravděpodobnost, že řidič něco způsobí, roste dlouho před tím, než začne usínat. Jedná se o velmi komplexní a dosud nedostatečně probádaný proces, ve kterém vlastní usnutí řidiče, například mikrospánek, je jen pověstným vrcholkem ledovce, kterému předchází třeba narůstající pravděpodobnost chybné reakce. Přiznám se, že mne osobně zajímá právě tato druhá rovina pozvolných procesů předcházejících vlastní manifestaci, a tu mohou objasnit i simulace dopravních procesů a jejich srovnání s reálným stavem. Standardní přístupy k simulaci dopravních systémů bohužel zatím vedou k tomu, že se model vlastního řidiče zjednodušuje, a to nedovoluje predikovat místa nehod. Pro potřeby tohoto výzkumu nelze modelovat jen samotné rozhodování řidiče, ale je třeba analyzovat i jak uvažuje a jak vnímá okolí. To není jednoduchá záležitost hlavně z programátorského hlediska, neboť vede k potřebě vytváření vlastních simulačních nástrojů, nelze používat ty komerční. I virtuální řidič by se měl dokázat vcítit i do uvažování řidiče auta, které jede před ním nebo vedle něho. Za někým můžeme jet sto kilometrů, zatímco někdo jiný je pro nás tak nečitelný, že buď musíme zastavit nebo ho rychle předjet, protože s dotyčným řidičem nejsme kompatibilní. Neumíme číst jeho chování, nebo jeho chování je v zásadním nesouladu s naším, vyčerpává nás. Něco takového by jistě stálo zato zkusit nasimulovat. Na našem vlastním mikroskopickém simulátoru zatím testujeme, jak by obecný model chování řidiče mohl vypadat, jakou má mít strukturu.

A další roviny sepětí dopravy a robotiky?

Pokud budeme schopni správně modelovat řidiče, tak můžeme říkat, co a kdy dělají špatně a především, PROČ to špatně dělají, což je důležité z hlediska všech dopravních systémů. Z hlediska dopravy je důležitá bezpečnostní rovina. Jak přibývají funkce a vlastnosti aut, roste tlak na kvalitu softwaru, protože se na něj přenáší velké množství bezpečnostních funkcí. Mimochodem, u nás na fakultě schvalujeme zabezpečovací zařízení pro vlaky, k čemuž máme i akreditovanou laboratoř. Tato laboratoř představuje nejen zdroj hospodářské činnosti, ale i významnou inspiraci pro výzkum v oblasti mentálních modelů a kreativního myšlení.

U aut je proces jejich automatizace či robotizace pomalejší než na železnici, kde je nyní velmi patrný. Vlak má řídící systém, který ovlivňuje jeho rychlost. Přímo do vlaku jde elektrický přenos návěstí a dalších informací. Zná tak přesně svoji pozici na trati a má i mapu trati. Naproti tomu auta mohou změnit směr, pruh a zvolit jinou trasu do cíle, což automatizaci ztěžuje. Předpokládá se také, že řidič bude číst a vnímat značky. Kdo ale projel Prahou, ví, že všechny značky přečíst nelze. Elektrický přenos dopravních značek do aut v tuto chvíli chybí. V budoucnu by jistě nebylo marné jít touto cestou známou ze železnice, ale takovouto změnu nelze řešit na národní úrovni a bez výrobců automobilů.

V čem je podle Vás zajímavá rovina tak zvaného informačního prostředí?

Informací je čím dál více. Otázkou je, jak je najít a které z nich jsou pro nás v dané chvíli potřeba. Ve světě se dělají pokusy s chytrými informačními systémy. Ty například konstruktérům podsouvají nabídku informací relevantní s tím, co právě dělají. Jde o analýzu situace a modelování toho, co by mohli potřebovat za informace, jejich shánění a dodávání na místo. Tato inteligentní informační prostředí budou velice důležitá a přijdou rychle.

Nesmírně zajímavá je i otázka inteligentních sítí senzorů, které samy dokáží analyzovat data, dokáží se přizpůsobit, když některý senzor přestane komunikovat, nebo naopak přibude. Na základě takových sítí by bylo možno i budovat komunikaci mezi automobily, sdílet data z jejich lokálních senzorů.

Nejsou tyto systémy zneužitelné?

Jsou, ale to jsou i webovské vyhledávací služby. Pokud jde o informace, je zneužitelná každá technologie. Informační prostředí úzce souvisí i s dopravou. Je otázkou, jaké informace v danou chvíli řidič potřebuje. Teď je trend podsouvat řidičům všechny možné informace. A bude jich víc. Pojedete po dálnici a dozvíte se, že za tři kilometry houstne doprava a za pět kilometrů na vás čeká dobrá restaurace. Kolik informací ale je schopen řidič v dané chvíli vnímat? Inteligentní informační systémy tak budou přinášet další informace, s nimiž si řidič nebude vědět rady nebo je nebude mít šanci vnímat, protože bude muset řešit jiný problém. Pomohlo by tak podsouvat řidičům ty správné informace.

A kdo vyhodnotí, které informace jsou správné?

To musí vyhodnotit nejlépe inteligentní systém v autě, protože do centrálního systému by bylo nutno přenášet velké objemy dat. Dále bude třeba vybudovat informační systémy kolem silnic. Auta tak budou vědět, kam řidič jede, jakým způsobem se chová, jaké má problémy sám se sebou. Podle toho mu systém bude podsouvat informace v danou chvíli pro něj důležité. Informace, že před vámi za zatáčkou zastavilo auto a máte začít brzdit je mnohem důležitější než že za tři kilometry bude restaurace.

Ještě zajímavější je navigace lidí ve městech. Leccos už vyřešily GPS, ale informační komfort není zdaleka takový. Chybí zpětná vazba nejen od řidiče, ale i od okolního prostředí. Pokud se například v Praze srazí auta a magistrála je neprůjezdná, je potřeba, aby se tato informace včas dostala do GPS a auto si samo našlo objízdnou trasu. V rozumném informačním prostředí by si pak auta mezi sebou informace vyměňovala, což je jedna z možných budoucích aplikací pro robotické technologie. Blíží se tak doba, kdy si nejen dopravní systémy, ale i auta začnou mezi sebou povídat.

Mohl byste jmenovat projekty, na nichž spolupracujete s praxí?

Vedu například projekt, v němž jsou zapojeni naši studenti a který se týká skupin robotů. Nalezli jsme uplatnění jeho výsledků při budování systému vnitropodnikové robotické dopravy v TPCA Kolín. Momentálně TPCA začíná nahrazovat rozvoz materiálu vysokozdvižnými vozíky s manuální obsluhou robotickým systémem. Naši studenti začali budovat systém pro sledování pohybu robotických vozítek a detekci míst jejiich poruch. Dálkově sledují, kde vozítko je a kde se zdrželo, aby se zkrátil čas jeho opravy. Jedná se tedy o informační systém pro on line sběr a vyhodnocování dat z provozu ve velmi silně elektromagneticky zarušeném prostředí. Systém se nyní v TPCA provozně ověřuje.

Nebo s firmou UniControls jsme spolupracovali na projektu prediktivní diagnostiky pro železniční soupravy. Snažili jsme se predikovat poruchy tzv. pohonů, tedy výkonové elektrické části. S Českými drahami a Univerzitou Pardubice jsme se podíleli na Evropském projektu jednotné simulátorové podpory výcviku železničářů, především strojvedoucích. Společné projekty má naše katedra a fakulta s velmi dlouhou řadou organizací a institucí, ovšem seznam příliš dlouhý a já bych nerad někoho vynechával.

Jak spolupráci s podniky navazujete?

Často tak, že do firmy přijde náš absolvent, ve firmě jsou s ním spokojení a zjistí, že i spolupráce s fakultou by jim mohla něco přinést. Rádi navazujeme spolupráci i prostřednictvím diplomových prací, kdy si firma zadá téma a je v úzkém kontaktu s diplomantem, kterého si může „nechat vychovat“ podle svých potřeb. Objem spolupráce se snažíme zvětšovat, ale firmy musí získat informace o tom, co děláme. Problém je, že někdy si podniky ani neumějí říci, co chtějí, nebo mají strach z nových řešení. V oblasti informatiky se teď schyluje k velkým změnám. Kdo nebude mít odvahu, může hodně ztratit. Pokud budou nejbližších pár let platit stávající tempa růstu, tak během pěti let budou mít nejvýkonnější superpočítače výkon stejný jako lidský mozek. To, co zvládnou superpočítače, zvládnou PC za dalších deset let. Takže v roce 2025 by měly mít běžné počítače stejný potenciál jako lidský mozek. To nám otevírá možnosti studovat chování např. řidičů prostředky experimentálních kognitivních věd, umělé inteligence, simulací a robotiky.

Nebojíte se toho jako odborník?

Záleží na tom, zda budeme schopni tento výpočetní výkon rozumným způsobem použít. Většina počítačů dnes nedělá mnoho užitečného, mohly by se využívat lépe.

V USA dnes probíhají zajímavé projekty, které se snaží změnit pohled na výpočetní techniku blíž k neuronům a neuronovým sítím. Cílem jsou inteligentní roboti, což zajímá armády, ale tento výzkum může změnit i mnoho dalších odvětví včetně dopravy. Dnešní vývoj dovoluje klást ještě nedávno nemyslitelné otázky.

V České republice se o těchto oblastech robotiky a umělé inteligence nemluví. Myslím si, že je nejvyšší čas přistupovat k nim vážně, protože za deset až patnáct let se umělé systémy posunou blízko k naší úrovni. To povede k významným technologickým, ekonomickým, ale i společenským změnám a kdo nebude připraven, nebude je moci ovlivnit ve svůj prospěch.

Jak se díváte na využití prostředků umělé inteligence pro cesty mimo Zemi?

Pokud nezíská někdo na české dopravní fakultě Nobelovu cenu za fyziku za návrh nového druhu pohonu :-), tak kosmické lodě dlouho navrhovat nebudeme. Kosmické lodi musí zajistit pro kosmonauty vhodné životní prostředí (vzduch, vodu, jídlo, klima, radiační ochranu), což výpravy dost prodražuje. Například u vojáků se už mluví o tom, že dnešní generace stíhaček jsou poslední, ve kterých létají lidé. Člověk má i pro vojenské účely mnoho omezení. Vadí mu radiace, musí mít klimatizaci, je těžší a nezvládá velká přetížení, což zvětšuje objem stíhačky.

Nahrazení pilota počítačem dokáže letadla odlehčit, což už je patrné například na vývoji nových bezpilotních letounů. Rovněž planetární výzkum dělají roboty levnější.

Roboti ale neřeší psychologické otázky nebo situaci, kdy lidem bude na zemi těsno.  Někteří filozofové tvrdí, že civilizace, která neexpanduje, zaniká. A na zemi už není expandovat kam. Roboti ke kolonizaci planet pak ovšem mohou pouze dopomoci.

Rozhovor vyšel v časopisu Tecnicall 2009/4

Foto: ČEZ

autor Andrea Vondráková