שיתוף פעולה בין פורטליקס ל-Voxel51 שיאפשר שחזור תלת-ממדי מתקדם לאימון מערכות נהיגה אוטונומיות
10 דצמבר, 2025
החברות משלבות ניתוח לוגי נסיעה עם טכנולוגיות Reconstruction מבוססות AI כדי ליצור סצנות מציאותיות ווריאציות סינתטיות שישפרו את בדיקות הבטיחות והביצועים של מערכות AV
חברת פורטליקס (Fortellix) הישראלית ןחברת Voxel51 האמריקאית הכריזו על שיתוף פעולה שנועד להאיץ תהליכי אימון ואימות של מערכות נהיגה אוטונומית (AV). שתי החברות מציגות תהליך מקצה לקצה הממיר לוגי נהיגה גולמיים לסצנות תלת־ממד מבוססות בינה מלאכותית, שניתנות לעריכה, יצירה מחדש ושימוש רחב בסימולציות. המהלך מבוסס על טכנולוגיות שחזור נוירלי מתקדמות ויכולות עיבוד נתונים חזותיים, ומציע כלי חדש לחברות המפתחות מערכות AV המבקשות לשפר את תהליך האימון, הבדיקה והוולידציה.
ליבת החדשנות טמונה בשימוש ב-Drive Logs, קבצי נתונים שנאגרים מרכבים אוטונומיים וחצי-אוטונומיים בזמן נסיעה פיזית. קבצים אלה כוללים וידאו, ליידאר, רדאר, GPS, נתוני IMU, סטטוס מערכות הרכב ואף תיוגים. במשך שנים שימשו הלוגים כבסיס לאימון מערכות זיהוי והבנת סביבה, אך היכולת לעבוד איתם הייתה מוגבלת משום שהם משמרים רק את מה שאירע בפועל. שיתוף הפעולה מבקש להפוך את הלוגים הגולמיים לייצוג תלת־ממדי מלא שניתן להרחבה מעבר למציאות, ובכך לייצר סביבת עבודה שאליה אפשר להזרים וריאציות, מקרי קצה ועומסים שלא ניתן ללכוד בעולם האמיתי.
בתהליך המשותף פורטליקס ממיינת תחילה את נתוני הנהיגה ומאתרת את הפערים בכיסוי המקרים של כלי הרכב ביחס ל־ODD שלו. בשלב הבא Voxel51 מבצעת ניקוי, בדיקות עקביות, הצלבות בין חיישנים והבנת הקשר, ומכינה את חומר הגלם ליצירת מודל תלת־ממדי. הטכנולוגיה של שתי החברות נשענת גם על יכולות 3DGS ופלטפורמות רינדור מתקדמות המאפשרות שחזור ריאליסטי של סצנות. רק לאחר מכן נכנסת שוב ליבה הטכנולוגיה של פורטליקס: יצירת וריאציות מבוקרות של הסיטואציה, שינוי האלמנטים בסביבה, הוספת תרחישים חיצוניים והפקת נתוני חיישנים סינתטיים המחקים מציאות. השלב הסופי מבוצע בפלטפורמת הניתוח והוויזואליזציה של Voxel51, המוודאת כי כל המידע – האמיתי והסינתטי – עומד בסטנדרטי איכות גבוהים ומשמש כבסיס לאימון מודלים.
Voxel51 עצמה היא שחקנית מרכזית בעולם הראייה הממוחשבת. החברה, שמקורה במישיגן, מפתחת מערכות לניהול וניתוח נתונים חזותיים בקנה מידה גדול. מוצר הדגל שלה, FiftyOne, מאפשר לנתח מערכי וידאו וחיישנים בצורה עמוקה, לחשוף טעויות תיוג, להעריך איכות נתונים ולזהות דפוסים סמויים. שילוב היכולות של החברה עם המומחיות של פורטליקס בתחום סימולציית AV יוצר שרשרת טכנולוגית רציפה: מן המציאות המוקלטת ועד סימולציה עשירה ורב־שכבתית.
המשמעות רחבה. במקום להסתמך רק על נסיעות שדה יקרות, שנמשכות לעיתים חודשים ויכולות להחמיץ מקרי קצה, היכולות החדשות מאפשרות לבנות מצבי קיצון יש מאין, לשכפל אירועים נדירים, לשנות פרמטרים סביבתיים – תאורה, מזג אוויר, תנועת כלי רכב – ולהאט או להאיץ התרחשות לצורכי ניתוח. עבור חברות המפתחות מערכות חישה ותכנון מסלול, זהו שינוי פרדיגמה: הן יכולות להעמיס על המודל מאות וריאציות של מצב יחיד, להבין את נקודות הכשל שלו ולשפר אותו בלי להוציא רכב אחד נוסף לכביש.
מעבר לכך, המהלך עשוי להשפיע על האופן שבו תעשיית הרכב האוטונומי מבצעת אימות רגולטורי. כיום הרגולטורים דורשים הוכחות רחבות לכיסוי ODD (התנאים שבהם המערכות יכולה לפעול), תאימות למקרי קצה והבנה של תגובות הרכב במצבים מורכבים. אם ניתן להפיק סצנות מבוססות מציאות ולהרחיבן בווריאציות סינתטיות מבוקרות, ייתכן ששלבי האימות יהפכו מדויקים ושיטתיים יותר.
השותפות בין פורטליקס ל־Voxel51 משקפת מגמה רחבה יותר: המעבר מפיתוח מבוסס דאטה גולמי לפיתוח שמבוסס על שילוב מציאות וירטואלית עשירה, שבה המודל אינו רק לומד את מה שהיה, אלא מתמודד עם מה שיכול לקרות. עבור תעשיית הרכב האוטונומי, זו דרך להשיג אמינות ובטיחות גבוהות יותר בזמן קצר יותר – ולקרב את השלב שבו כלי רכב אוטונומיים יוכלו להתמודד עם מורכבות העולם האמיתי ברמות דיוק שאינן תלויות בכמה נסיעות הצליחו לתפוס במקרה.
פורסם בקטגוריות: Automotive , ביג דאטה , בינה מלאכותית , חדשות , רכב אוטונומי
פורסם בתגיות: Voxel51 , פורטליקס
כתבות נוספות העשויות לעניין אותך
