Strojové učení přinese zásadní změny do automobilového průmyslu: auta budou chytřejší, ale také zranitelnější

Dnes má necelá polovina nových aut zabudované nějaké chytré komponenty. Vroce 2030 by se toto číslo mělo vyšplhat až na 96 %.

Sdružení The Experiences Per Mile Advisory Council, které spojuje odborníky z automobilového a technologického průmyslu, nedávno zveřejnilo předpověď týkající se chytrých/propojených vozidel a s tím spojené zákaznické zkušenosti.

Podle zprávy má dnes 48 % nových aut zabudované chytré komponenty, nicméně v roce 2030 by se toto číslo mělo vyšplhat až na 96 %. V tomto roce by také až 79 % aut prodávaných po světě mělo mít L2 autonomii nebo vyšší.

Zpráva také zmiňuje, že zákazníci čím dál častěji od nových aut očekávají nejen „chytré technologie“, ale také plnou konektivitu včetně údržby vozidla. 57 % evropských a 80 % severoamerických respondentů má zájem o včasnou detekci potřebných oprav či údržby.

Čtyři pětiny dotazovaných navíc byly ochotny sdílet anonymní či osobní data z vozidla, aby k takové službě získali přístup. Velká data výrobcům umožňují předpovídat potřebné opravy a údržbu na svých vozidlech, což prodejcům pomáhá optimalizovat své služby a minimalizovat prostoje.

Komentář Alexandra Moiseeva, Chief Business Officer ve společnosti Kaspersky:

Prediktivní analýza opírající se o velká data umožňuje výrobcům spravovat mnoho automobilových funkcí a s nimi spojených operací. Například strojové učení v automobilovém průmyslu umožňuje prediktivní údržbu, která ovlivňuje celý řídicí proces skladu a logistiku náhradních dílů. Strojové učení může proměnit i prožitek z řízení.

Příkladem může být nastavení elektroniky v motoru na základě stylu řízení či optimalizace celé řady dalších parametrů. Systém bude schopen předpovědět potřebná nastavení místo pouhého reagování na nastalé chyby.

Přestože jsou tyto technologie pro konektivitu aut teprve v rané fázi vývoje, už nyní je třeba přemýšlet nad možnými bezpečnostními riziky, kterým mohou být vystaveny.

Strojové učení může být ohroženo především konfliktními technikami jako je poškození algoritmu strojového učení, během kterého dojde k použití napadených dat k vylepšení algoritmu.

Dalším možným rizikem pro datově řízené systémy je bezpečnost různých typů uživatelských dat – počínaje jízdními daty a konče osobními údaji. Tyto informace jsou shromažďovány výrobci aut a dále poskytovány třetí straně, pojišťovnám, servisům a podobně.

To může vést k novým bezpečnostním problémům spojeným s únikem osobních dat z vozidel a dalších propojených elementů celého ekosystému. Jak naznačuje Experiences Per Mile Advisory Council – tato rizika by během čím dál rychlejšího vývoje automobilové konektivity měla být brána vážně a odborníci by se jim měli začít naplno věnovat.

Společnost Kaspersky se proto již nyní zaměřuje na kybernetické zabezpečení chytrých automobilů a vyvíjí specializované bezpečnostní řešení pro automobilový průmysl.