ड्राइवर रहित तकनीक से परे: ऑटोमोटिव उद्योग का भविष्य

कुछ समय पहले, ऑटोमोटिव उद्योग में नवाचार इंजन की शक्ति बढ़ाने, फिर दक्षता बढ़ाने, साथ ही वायुगतिकी में सुधार, आराम के स्तर को बढ़ाने और वाहनों की उपस्थिति को फिर से डिजाइन करने के इर्द-गिर्द घूमता था। अब, भविष्य में ऑटोमोटिव उद्योग की प्रगति के मुख्य चालक हाइपरकनेक्टिविटी और ऑटोमेशन हैं। जब भविष्य की कार की बात आती है, तो ड्राइवर रहित कारें सबसे पहले दिमाग में आती हैं, लेकिन ऑटो उद्योग का भविष्य सिर्फ ड्राइवर रहित तकनीक से कहीं अधिक द्वारा चिह्नित किया जाएगा।

कारों के परिवर्तन को चलाने वाले प्रमुख कारकों में से एक उनकी कनेक्टिविटी है - दूसरे शब्दों में, उनकी कनेक्टिविटी, जो दूरस्थ अपडेट, पूर्वानुमानित रखरखाव, बेहतर ड्राइविंग सुरक्षा और साइबर खतरों से डेटा सुरक्षा का मार्ग प्रशस्त करती है। कनेक्टिविटी की आधारशिला, बदले में, डेटा का संग्रह और भंडारण है।

बेशक, कार की बढ़ी हुई कनेक्टिविटी ने ड्राइविंग को और अधिक मनोरंजक बना दिया है, लेकिन इसके मूल में कनेक्टेड कार द्वारा भारी मात्रा में डेटा का संग्रह, प्रसंस्करण और उत्पादन है। पिछले वर्ष जो घोषणा की गई थी उसके अनुसार पूर्वानुमानअगले दस वर्षों में, सेल्फ-ड्राइविंग कारें इतनी अधिक जानकारी उत्पन्न करना सीख जाएंगी कि इसे संग्रहीत करने के लिए 2 टेराबाइट्स से अधिक की आवश्यकता होगी, यानी अब की तुलना में बहुत अधिक जगह। और यह सीमा नहीं है - प्रौद्योगिकी के आगे विकास के साथ, यह आंकड़ा केवल बढ़ेगा। इसके आधार पर, उपकरण निर्माताओं को खुद से पूछना चाहिए कि इस माहौल में, वे डेटा वॉल्यूम में उल्लेखनीय वृद्धि से जुड़ी मांगों का प्रभावी ढंग से कैसे जवाब दे सकते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों का आर्किटेक्चर कैसे विकसित होगा?

सेल्फ-ड्राइविंग वाहन डेटा प्रबंधन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, मैप नेविगेशन और निर्णय लेने जैसी क्षमताओं में और सुधार मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में प्रगति पर काफी हद तक निर्भर करते हैं। वाहन निर्माताओं के लिए चुनौती स्पष्ट है: मशीन लर्निंग मॉडल जितने अधिक उन्नत होंगे, उपयोगकर्ताओं के लिए ड्राइविंग अनुभव उतना ही बेहतर होगा।

इसी समय, अनुकूलन के बैनर तले मानव रहित वाहनों की वास्तुकला में बदलाव हो रहे हैं। निर्माताओं द्वारा प्रत्येक विशिष्ट एप्लिकेशन की जरूरतों के लिए स्थापित माइक्रोकंट्रोलर के व्यापक नेटवर्क को चुनने की संभावना कम हो रही है, इसके बजाय गंभीर कंप्यूटिंग शक्ति के साथ एक बड़े प्रोसेसर को स्थापित करना पसंद किया जा रहा है। यह एकाधिक ऑटोमोटिव माइक्रोकंट्रोलर्स (एमसीयू) से एक केंद्रीय एमसीयू में संक्रमण है जो संभवतः भविष्य के वाहनों की वास्तुकला में सबसे महत्वपूर्ण बदलाव होगा।

डेटा स्टोरेज फ़ंक्शन को कार से क्लाउड पर स्थानांतरित करना

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के डेटा को या तो सीधे बोर्ड पर संग्रहीत किया जा सकता है, यदि त्वरित प्रसंस्करण की आवश्यकता हो, या क्लाउड में, जो गहन विश्लेषण के लिए अधिक उपयुक्त है। डेटा का रूटिंग उसके कार्य पर निर्भर करता है: ऐसा डेटा होता है जिसकी ड्राइवर को तुरंत आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, मोशन सेंसर से जानकारी या जीपीएस सिस्टम से स्थान डेटा, इसके अलावा, इसके आधार पर, कार निर्माता महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकाल सकता है और, उन पर, ADAS ड्राइवर सहायता प्रणाली को बेहतर बनाने पर काम करना जारी रखें।

वाई-फाई कवरेज क्षेत्र में, क्लाउड पर डेटा भेजना आर्थिक रूप से उचित और तकनीकी रूप से सरल है, लेकिन यदि कार गति में है, तो एकमात्र उपलब्ध विकल्प 4 जी कनेक्शन (और अंततः 5 जी) हो सकता है। और यदि सेलुलर नेटवर्क पर डेटा ट्रांसमिशन का तकनीकी पक्ष गंभीर मुद्दे नहीं उठाता है, तो इसकी लागत अविश्वसनीय रूप से अधिक हो सकती है। यही कारण है कि कई सेल्फ-ड्राइविंग कारों को कुछ समय के लिए घर के पास या किसी अन्य स्थान पर छोड़ना होगा जहां उन्हें वाई-फाई से जोड़ा जा सके। बाद के विश्लेषण और भंडारण के लिए क्लाउड पर डेटा अपलोड करने का यह एक बहुत सस्ता विकल्प है।

कनेक्टेड कारों के भाग्य में 5G की भूमिका

मौजूदा 4जी नेटवर्क अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए मुख्य संचार चैनल बना रहेगा, हालांकि, 5जी तकनीक कनेक्टेड और स्वायत्त कारों के आगे के विकास के लिए एक प्रमुख उत्प्रेरक बन सकती है, जिससे उन्हें इमारतों और बुनियादी ढांचे के साथ एक-दूसरे के साथ लगभग तुरंत संवाद करने की क्षमता मिलती है। (V2V, V2I, V2X ).

स्वायत्त कारें नेटवर्क कनेक्शन के बिना काम नहीं कर सकती हैं, और 5G भविष्य के ड्राइवरों के लाभ के लिए तेज़ कनेक्शन और कम विलंबता की कुंजी है। तेज़ कनेक्शन गति वाहन को डेटा एकत्र करने में लगने वाले समय को कम कर देगी, जिससे वाहन यातायात या मौसम की स्थिति में अचानक परिवर्तन पर लगभग तुरंत प्रतिक्रिया कर सकेगा। 5G के आगमन से ड्राइवर और यात्रियों के लिए डिजिटल सेवाओं के विकास में प्रगति भी होगी, जो और भी अधिक सुखद यात्रा का आनंद लेंगे, और तदनुसार, इन सेवाओं के प्रदाताओं के लिए संभावित लाभ में वृद्धि होगी।

डेटा सुरक्षा: चाबी किसके हाथ में?

यह स्पष्ट है कि स्वायत्त वाहनों को नवीनतम साइबर सुरक्षा उपायों द्वारा संरक्षित किया जाना चाहिए। जैसा कि एक में कहा गया है हाल के एक अध्ययन84% ऑटोमोटिव इंजीनियरिंग और आईटी उत्तरदाताओं ने चिंता व्यक्त की कि वाहन निर्माता लगातार बढ़ते साइबर खतरों का जवाब देने में पिछड़ रहे हैं।

ग्राहक और उनके व्यक्तिगत डेटा की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए, कनेक्टेड कारों के सभी घटकों - कार के अंदर के हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर से लेकर नेटवर्क और क्लाउड के कनेक्शन तक - को उच्चतम स्तर की सुरक्षा की गारंटी देनी चाहिए। सेल्फ-ड्राइविंग कारों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की सुरक्षा और अखंडता सुनिश्चित करने में वाहन निर्माताओं की मदद के लिए नीचे कुछ उपाय दिए गए हैं।

1. क्रिप्टोग्राफ़िक सुरक्षा वैध "कुंजी" जानने वाले व्यक्तियों के एक निश्चित समूह तक एन्क्रिप्टेड डेटा तक पहुंच को सीमित करती है।
2. एंड-टू-एंड सुरक्षा में डेटा ट्रांसमिशन लाइन में प्रत्येक प्रवेश बिंदु पर हैकिंग के प्रयास का पता लगाने के लिए उपायों का एक सेट लागू करना शामिल है - माइक्रोसेंसर से लेकर 5जी संचार मास्ट तक।
3. एकत्रित डेटा की अखंडता एक महत्वपूर्ण कारक है और इसका तात्पर्य यह है कि वाहनों से प्राप्त जानकारी को तब तक अपरिवर्तित संग्रहीत किया जाता है जब तक कि इसे संसाधित नहीं किया जाता है और सार्थक आउटपुट डेटा में परिवर्तित नहीं किया जाता है। यदि परिवर्तित डेटा दूषित हो जाता है, तो इससे कच्चे डेटा तक पहुंचना और उसे पुन: संसाधित करना संभव हो जाता है।

प्लान बी का महत्व

सभी मिशन-महत्वपूर्ण कार्यों को करने के लिए, वाहन की केंद्रीय भंडारण प्रणाली को विश्वसनीय रूप से संचालित होना चाहिए। लेकिन यदि सिस्टम विफल हो जाए तो वाहन निर्माता यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि ये लक्ष्य पूरे हों? मुख्य सिस्टम विफलता की स्थिति में घटनाओं को रोकने का एक तरीका एक अनावश्यक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम में डेटा की एक बैकअप प्रतिलिपि बनाना है, हालांकि, इस विकल्प को लागू करना अविश्वसनीय रूप से महंगा है।

इसलिए, कुछ इंजीनियरों ने एक अलग रास्ता अपनाया है: वे विशेष रूप से ब्रेक, स्टीयरिंग, सेंसर और कंप्यूटर चिप्स में मानवरहित ड्राइविंग मोड प्रदान करने में शामिल व्यक्तिगत मशीन घटकों के लिए बैकअप सिस्टम बनाने पर काम कर रहे हैं। इस प्रकार, कार में एक दूसरी प्रणाली दिखाई देती है, जो कार में संग्रहीत सभी डेटा के अनिवार्य बैकअप के बिना, गंभीर उपकरण विफलता की स्थिति में, कार को सड़क के किनारे सुरक्षित रूप से रोक सकती है। चूँकि सभी कार्य वास्तव में महत्वपूर्ण नहीं हैं (किसी आपातकालीन स्थिति में आप उदाहरण के लिए, एयर कंडीशनिंग या रेडियो के बिना काम कर सकते हैं), इस दृष्टिकोण में, एक ओर, गैर-महत्वपूर्ण डेटा के बैकअप के निर्माण की आवश्यकता नहीं होती है, जिसका अर्थ है लागत में कमी, और दूसरी ओर, सिस्टम विफलता की स्थिति में यह अभी भी बीमा प्रदान करता है।

जैसे-जैसे स्वायत्त वाहन परियोजना आगे बढ़ेगी, परिवहन का संपूर्ण विकास डेटा के इर्द-गिर्द निर्मित होगा। भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अपनाने से, जिस पर स्वायत्त वाहन निर्भर होते हैं, और उन्हें बाहरी खतरों से सुरक्षित रखने के लिए मजबूत और व्यावहारिक रणनीतियों को लागू करके, निर्माता किसी बिंदु पर एक ऐसी कार विकसित करने में सक्षम होंगे जो पर्याप्त सुरक्षित हो। सड़कों पर ड्राइव करें। भविष्य की डिजिटल सड़कें।

स्रोत: www.habr.com