Essa nova plataforma computacional permitirá ao setor automobilístico usar inteligência artificial para lidar com as complexidades inerentes à condução autônoma.
Ela usa as mais avançadas GPUs da NVIDIA para processar o aprendizado profundo (deep learning) e oferecer uma percepção em 360 graus do ambiente ao redor do carro, o que serve para determinar precisamente onde o carro está e computar uma trajetória segura e confortável.
[box type=”info” align=”aligncenter” ]Com aprendizado profundo e capacidades supercomputacionais, a nova plataforma DRIVE PX 2 permite que os carros percebam o ambiente em que estão e circulem de forma autônoma.[/box]
“Os motoristas precisam lidar com um mundo infinitamente complexo”, afirma Jen-Hsun Huang, cofundador e CEO da NVIDIA. “A moderna inteligência artificial e as inovações nas GPUs nos permitem finalmente encarar os desafios assustadores dos carros autônomos.”
“A GPU da NVIDIA é fundamental para os avanços em aprendizado profundo e supercomputação. Estamos aproveitando isso para criar o cérebro dos futuros veículos autônomos que estarão continuamente alertas e, no final, atingir níveis sobre-humanos de percepção situacional. Os carros autônomos trarão maior segurança, novos serviços convenientes de mobilidade e até mesmo lindos designs urbanos – oferecendo uma poderosa força para um futuro melhor”, destaca Huang.
24 trilhões de operações de aprendizado profundo por segundo – Criada para resolver as necessidades que os parceiros automotivos da NVIDIA têm de uma plataforma aberta de desenvolvimento de aprendizado profundo, a DRIVE PX 2 oferece um poder de processamento sem precedentes no tamanho de um tablet. Ela incorpora dois processadores Tegra® de próxima geração e duas GPUs de próxima geração baseadas na arquitetura Pascal™.
A arquitetura de GPU da NVIDIA DRIVE PX 2 apresenta instruções especializadas que aceleram a matemática usada na inferência da rede de aprendizado profundo. São até 24 trilhões de operações por segundo, enquanto processa redes neurais de aprendizado profundo. Isso é 10 vezes mais potência computacional do que o produto da geração anterior.
O aprendizado profundo usa muito processamento. Mas, em combinação com a fusão de sensores, sua habilidade em reconhecer seus arredores ultrapassa em muito as técnicas tradicionais de visão para computadores – especialmente em condições climáticas ruins, como chuva, neve e neblina, assim como condições de iluminação complicadas, como nascer e pôr do Sol e escuridão extrema.
Por meio de treinamento, o aprendizado profundo também pode chegar a reconhecer situações de alerta elevado que aparecem no trânsito diário – como um policial orientando o tráfego, um motorista imprevisível ou um animal na pista.
Para operações gerais de ponto flutuante, a arquitetura de GPU de multiprecisão da DRIVE PX 2 é capaz de até 8 trilhões de operações por segundo.
O que é quatro vezes mais do que o produto da geração anterior. Isso permite que nossos parceiros lidem com toda a gama de algoritmos da condução autônoma, incluindo fusão de sensores, localização e planejamento de caminhos. E também oferece computação de alta precisão, quando necessário, para camadas de redes de aprendizado profundo.
A fusão dos sensores combina entradas de vários sensores, aproveitando os pontos fortes de cada um para superar os pontos fracos de outros. A DRIVE PX 2 pode processar entradas de 12 câmeras de vídeo, sensores de lidar*, radar e ultrassom, fundindo-os para definir uma posição precisa onde o carro está, reconhecer os objetos ao redor dele e calcular um caminho ideal para uma viagem segura.
O software DriveWorks facilita o desenvolvimento rápido – O DriveWorks é uma suíte de ferramentas, bibliotecas e módulos de software que facilitam o rápido desenvolvimento e teste de veículos autônomos.
Da calibração dos sensores, aquisição de dados do ambiente, sincronização, gravação e processamento de dados de sensores, o DriveWorks gerencia, com eficiência, fluxos de dados de sensores através de um pipeline complexo de algoritmos passando por todos os processadores especializados e gerais da DRIVE PX 2.
Os módulos de software estão inclusos em todos os aspectos do pipeline de condução autônoma, da detecção, classificação e segmentação de objetos à localização em mapas e planejamento de trajetos.
Uma plataforma de condução autônoma de ponta a ponta – Criar e treinar a rede neural da IA é um dos processos mais importantes na construção de um carro autônomo.
A rede neural deve ser refinada contínua e rápida para aprender novos cenários de condução que os fabricantes desejem habilitar.
A DRIVE PX 2 é complementada pelo Sistema de treinamento de GPU de aprendizado profundo NVIDIA DIGITS™, oferecendo uma solução de ponta a ponta para a construção de um carro autônomo.
O DIGITS é uma ferramenta para desenvolver, treinar e visualizar redes neurais profundas que podem funcionar em qualquer sistema baseado em GPUs NVIDIA – de PCs e supercomputadores aos Amazon Web Services e ao recém-anunciado hardware aberto compatível com rack Facebook Big Sur.
O modelo de rede neural treinada funciona na NVIDIA DRIVE PX 2 dentro do carro.
Forte adoção do mercado – Desde que a NVIDIA entregou a primeira geração da DRIVE PX, no terceiro trimestre de 2015, mais de 50 fabricantes de automóveis, fornecedores de primeira linha e instituições de pesquisa adotaram essa plataforma para desenvolvimento de condução autônoma.
Os fabricantes de carros autônomos no mundo todo elogiaram a plataforma de aprendizado profundo da NVIDIA.
“Usando a plataforma de aprendizado profundo DIGITS da NVIDIA, conseguimos, em menos de quatro horas, uma precisão de 96% usando o banco de dados de sinais de tráfego da Ruhr University Bochum. Enquanto outros investiram anos de desenvolvimento para conseguir níveis similares de percepção, com algoritmos tradicionais de visão para computadores, conseguimos fazer isso na velocidade da luz.”
— Matthias Rudolph, diretor de Arquitetura de Sistemas de Auxílio ao Motorista, Audi
“A BMW está explorando o uso do aprendizado profundo para uma vasta gama de casos de uso automotivos na manufatura, da condução autônoma à inspeção de qualidade. A habilidade para treinar rapidamente os modelos de redes neurais profundas em grandes volumes de dados é crítica. Usando um cluster equipado com nós de GPUs da NVIDIA e ferramentas de software como o DIGITS, estamos conseguindo resultados excelentes.”
— Uwe Higgen, líder do Escritório do Grupo de Tecnologia da BMW nos EUA
“Devido ao aprendizado profundo, trouxemos a percepção de ambiente do veículo significativamente mais perto da realidade humana e ultrapassamos o desempenho da visão clássica de computadores.”
— Ralf G. Herrtwich, diretor de Automação de Veículos da Daimler
“Unir o aprendizado profundo ao NVIDIA DIGITS permitiu aumentar em 30 vezes o treinamento de algoritmos de detecção de pedestres.”
— Dragos Maciuca, diretor técnico do Centro de Pesquisa e Inovação da Ford
A plataforma de desenvolvimento DRIVE PX 2 estará disponível no quatro trimestre de 2016. A disponibilidade antecipada para parceiros de desenvolvimento será no segundo trimestre.
* Sensor de LIDAR (da sigla inglesa Light Detection And Ranging) é uma tecnologia óptica de detecção remota que mede propriedades da luz refletida para obter a distância e/ou outra informação a respeito um determinado objeto distante.
