Kesäkuumuus, asfaltti ja optiset harhat: uskoako nykyaikainen auto kangastuksiin?

Moni on kokenut heinäkuun helteessä tutun ilmiön: tiehen ilmestyy väreilevä "lätäkkö". Tiedämme sen olevan harhaa. Kuuma asfaltti ja kerroksittain lämmin ilma taittavat valoa niin, että silmämme näkevät vettä siellä missä sitä ei ole. Ihmisaivot ymmärtävät lopulta tilanteen, mutta miten käy autoille, joiden "silmät" ovat kameroita ja antureita?

Toisin kuin kuljettajat, konenäköalgoritmit eivät koe harhoja. Kamerat tallentavat valon sellaisena kuin se osuu kennolle, joten nekin näkevät kirkkaan läikän asfaltilla. Se, tulkitaanko läikkä vaaraksi, riippuu kuitenkin järjestelmän tekoälystä. Koneoppimismallit on opetettu erottamaan vesipinnan heijastukset kuivan asfaltin rakenteesta analysoimalla värejä, kontrastia ja symmetriaa. Ne vertaavat myös peräkkäisiä kuvia: oikea lätäkkö pysyy paikallaan, kun taas kangastus väistyy tai vääristyy auton lähestyessä.

Vielä ratkaisevampaa on anturien vertailu. Tutka ja LiDAR eivät "näe" kangastusta, koska tiellä ei ole todellista estettä. Näin järjestelmä voi nopeasti varmistaa, ettei tiellä ole mitään, mikä vaatisi hätäjarrutusta.

Korkeammilla autonomian tasoilla päätös muuttuu monimutkaisemmaksi. Pitäisikö järjestelmän hidastaa, varoittaa kuljettajaa vai ajaa suoraan harhan läpi? Tällöin ratkaisuun vaikuttavat myös muut tekijät: miten muut autot käyttäytyvät, näkyykö roiskeita, millainen heijastus syntyy. Kyse on todennäköisyyksistä, kun järjestelmä arvioi varmuuttaan ja säätää toimintaansa sen mukaan.

Lopulta kuumien teiden kangastukset eivät ole autonomisille järjestelmille kohtalokas ansa, mutta ne muistuttavat terävästi siitä, ettei edistyneinkään auto näe maailmaa kuten ihminen. Se vain laskee todennäköisyyksiä ja luottaa, että yhtälö pitää paikkansa.