Wystarczy 100 godzin, by AI opanowało nowe auto. Polka w londyńskim Wayve buduje przyszłość autonomicznych samochodów
Przełomowy moment w karierze
Dla Marty Wolińskiej impulsem do zmian była pandemia, która skłoniła ją do przewartościowania kariery. Chciała być bliżej technologii – nie tylko ją analizować, ale realnie współtworzyć. Po magisterium z AI i pracy nad uczeniem maszynowym w genomice, trafiła na branżowy meet-up poświęcony pojazdom autonomicznym. To właśnie tam poczuła, że robotyka to jej właściwa ścieżka.
– Zawsze chciałam zajmować się robotyką, ale nie byłam pewna, od czego zacząć. Na spotkaniu organizowanym przez Wayve byłam całkowicie oczarowana podejściem firmy do autonomicznej jazdy oraz ludźmi, których tam poznałam. To było coś zupełnie innego niż wszystko, co do tej pory widziałam – mówi Marta Wolińska.
Sztuczna inteligencja, która rozumie świat
Wayve, firma założona w 2017 r. w Cambridge, podchodzi do autonomii inaczej niż rynkowi giganci. Zamiast dzielić jazdę na osobne problemy (jak rozpoznawanie znaków czy pieszych), stosuje jeden model głębokiego uczenia. System interpretuje otoczenie w całości i planuje bezpieczne manewry w czasie rzeczywistym. Dzięki temu technologia błyskawicznie adaptuje się do nowych miast i typów pojazdów.
W bagażniku auta z technologią Wayve znajduje się wydajny komputer, który dzięki systemowi kamer pozwala bezpiecznie poruszać się nawet w gąszczu londyńskich ulic. Rozwiązanie to jest już testowane w Wielkiej Brytanii, USA, Niemczech i Japonii.
Potęga chmury i superkomputerów
Rozwój tak złożonego AI wymaga potężnej infrastruktury. Wayve ściśle współpracuje z Microsoftem, korzystając z rozwiązań takich jak Azure Storage, Azure Databricks oraz Azure Kubernetes Service (AKS). To one pozwalają połączyć tysiące procesorów GPU w elastyczny „superkomputer” służący do trenowania modeli.
Marta Wolińska na co dzień korzysta z tych narzędzi, a skala operacji bezpośrednio przekłada się na jej możliwości deweloperskie:
– Kiedy loguję się do pracy, łączę się z wirtualną maszyną, gdzie prowadzę zasadniczą część prac deweloperskich. Gdy chcę wytrenować nowy model, korzystam z klastra AKS, gdzie wszyscy deweloperzy kolejkują zadania treningowe i sięgają po moc obliczeniową naszych procesorów GPU. Równolegle analizuję dane eksperymentów przechowywanych w blob storage, czyli w chmurowym magazynie danych. Wszystkie te usługi hostuje Microsoft – bez tej skali nie bylibyśmy w stanie robić tego, co robimy – wyjaśnia inżynierka.
Trzy filary pracy z AI
Marta nie tylko buduje sztuczną inteligencję, ale też wykorzystuje ją jako asystenta w codziennych zadaniach. Narzędzia oparte na dużych modelach językowych (LLM) pomagają jej w trzech kluczowych obszarach:
- Poszukiwaniu rozwiązań technicznych i weryfikacji założeń.
- Porządkowaniu i analizie nieustrukturyzowanych danych.
- Procesie programowania – od prototypowania po pisanie dokumentacji i debugowanie.
Cel: uniwersalny kierowca dla każdego auta
W Wayve Marta pracuje nad tym, by model AI działał równie sprawnie w każdym pojeździe, niezależnie od liczby sensorów czy mocy obliczeniowej auta. Wyniki są imponujące: przy nowym typie pojazdu wystarczy zaledwie 100 godzin zbierania danych, by osiągnąć ośmiokrotną poprawę wyników.
Firma udowodniła już, że potrafi poruszać się po 500 miastach, w których wcześniej nie zbierała danych. Przykładem jest Tokio, gdzie model przeszkolono w zaledwie cztery miesiące. Dzięki tym sukcesom, w roku podatkowym 2027 pierwsze samochody marki Nissan z AI Driverem trafią do sprzedaży, zaczynając od rynku japońskiego.
Instynkt, którego nie da się zaprogramować
W swojej pracy Marta najbardziej ceni momenty, w których widać, że model naprawdę „rozumie” sytuację, a nie tylko odtwarza schematy.
– To właśnie te nieprzewidywalne scenariusze – jak zwalnianie dla gęsi czy wiewiórki przebiegającej przez jezdnię – pokazują, że model naprawdę rozumie środowisko, w którym się porusza, a nie tylko odtwarza wyuczone wzorce. To dla mnie dowód, że idziemy w dobrym kierunku – dodaje Marta.
Polka podkreśla, że jej sukces to także zasługa solidnych fundamentów – polskiej szkoły matematyki i nauk przyrodniczych. To właśnie rzetelny warsztat techniczny sprawia, że polscy inżynierowie są w Londynie rozpoznawalni i cenieni w najbardziej wymagających projektach technologicznych na świecie.
