Acelerando la carrera hacia los vehículos autónomos, NVIDIA lanzó hoy NVIDIA DRIVE™ PX 2 – el mecanismo más poderoso del mundo para inteligencia artificial incorporado en los automóviles – y el NVIDIA software DriveWorks™, que ayuda a los desarrolladores de automóviles a implementar rápidamente técnicas de aprendizaje profundo en vehículos con conducción autónoma.
Esta nueva plataforma de computación permitirá que la industria automotriz use la inteligencia artificial para hacer frente a las complicaciones inherentes a la conducción autónoma. Utiliza las GPU más avanzadas de NVIDIA para procesar el aprendizaje profundo y obtener una visión de 360 grados alrededor del auto, lo que permite determinar con precisión la ubicación del vehículo y computar una trayectoria cómoda y segura.
“Los conductores se enfrentan a un mundo infinitamente complejo”, dice Jen-Hsun Huang, cofundador y CEO de NVIDIA. “La moderna inteligencia artificial y las avanzadas GPU nos permiten finalmente hacer frente a los desafíos de los vehículos con conducción autónoma”.
“Las GPU de NVIDIA son fundamentales para los avances en aprendizaje profundo y supercomputación. Estamos aprovechando para crear el cerebro de los vehículos autónomos del futuro, que estarán siempre alerta y un día alcanzarán niveles sobrehumanos de conciencia situacional. Los vehículos autónomos brindarán más seguridad, nuevos servicios móviles de gran conveniencia e incluso bellos diseños urbanos – proporcionando una fuerza increíble para un futuro mejor”.
24 billones de operaciones de aprendizaje profundo por segundo
Creado para atender a las necesidades de los socios de NVIDIA de la industria automotriz para obtener una plataforma abierta de desarrollo de aprendizaje profundo, DRIVE PX 2 proporciona una potencia de procesamiento sin precedentes, ocupando un espacio del tamaño de una tablet. Incorpora dos procesadores Tegra® de próxima generación y dos GPU de próxima generación, basados en una arquitectura Pascal™.
La arquitectura de la GPU de NVIDIA UNIDAD DRIVE PX 2 presenta instrucciones especializadas que aceleran la matemática usada en la inferencia de red del aprendizaje profundo. Realiza hasta 24 billones de operaciones por segundo mientras procesa redes neurales de aprendizaje profundo. Esto representa 10 veces más potencia computacional que el producto de la generación anterior.
El aprendizaje profundo es un proceso intensivo. Sin embargo, en combinación con la fusión de sensores, su capacidad de reconocer el entorno sobrepasan drásticamente las técnicas tradicionales de visión por computadora, especialmente en condiciones climáticas como lluvia, nieve y neblina o situaciones de iluminación difíciles como el amanecer, el anochecer y la oscuridad profunda. A través de la práctica, el aprendizaje profundo también puede aprender a reconocer situaciones de alerta máxima que surgen cotidianamente al conducir, como un agente de tránsito dirigiendo el tráfico, un conductor irresponsable o una mascota pérdida.
Para operaciones generales de punto flotante, la arquitectura multiprecisión de GPU de DRIVE PX 2 es capaz de realizar 8 billones de operaciones por segundo. Esto representa 4 veces más que el producto de la generación anterior. Esto hace posible que nuestros socios apliquen toda la amplitud de los algoritmos de conducción autónoma, incluidos la fusión de sensores, ubicación y planificación de ruta. También proporciona computación de alta precisión cuando se necesita para capas de redes de aprendizaje profundo.
La fusión de sensores combina varias entradas de sensor, aprovechando los puntos fuertes de unas para superar los puntos débiles de otras. DRIVE PX 2 puede procesar la entrada de 12 videocámaras, lidar, radar y sensores ultrasónicos, fusionándolos para brindar una posición precisa de la ubicación del vehículo, reconocer los objetos circundantes y calcular la ruta óptima para viajar con seguridad.
El software DriveWorks facilita el rápido desarrollo
DriveWorks es una suite de software de herramientas, bibliotecas y módulos que facilitan el desarrollo y la prueba rápida de vehículos autónomos.
Con calibración de sensores, adquisición de datos del entorno, sincronización de sonido envolvente, grabación y procesamiento de datos de los sensores, DriveWorks administra con eficiencia la transmisión de datos de los sensores a través de un complejo canal de algoritmos que se ejecutan en todos los procesadores, ya sean generales o especializados, de DRIVE PX 2. Se incluyen módulos de software para cada aspecto del canal de conducción autónoma, desde detección, clasificación y segmentación de objetos hasta ubicación en mapas y planificación de rutas.
Plataforma de conducción autónoma de punta a punta
La creación y entrenamiento de la red neural de IA es uno de los procesos más importantes al construir un vehículo de conducción autónoma. La red neural debe refinarse continua y rápidamente para aprender nuevos escenarios de conducción que los fabricantes de automóviles desean habilitar. DRIVE PX 2 tiene como complemento el sistema de entrenamiento de aprendizaje profundo por GPU NVIDIA DIGITS™, que proporciona una solución de punta a punta para la construcción de vehículos de conducción autónoma.
DIGITS es una herramienta para el desarrollo, entrenamiento y visualización de redes neurales profundas que pueden ejecutarse en sistemas basados en GPU NVIDIA, desde PC y supercomputadoras hasta servicios web de Amazon y el recientemente anunciado hardware libre compatible con Big Sur de Facebook. El modelo de red neural entrenada se ejecuta en NVIDIA DRIVE PX 2 dentro del automóvil.
Fuerte adhesión del mercado
Desde el tercer trimestre de 2015, cuando NVIDIA presentó la primera generación de DRIVE PX, más de 50 fabricantes de vehículos, proveedores de primer nivel e instituciones de investigación lo han adoptado para el desarrollo de conducción autónoma.
Fabricantes de vehículos de conducción autónoma de todo el mundo han elogiado la plataforma de aprendizaje profundo de NVIDIA
“Usando la plataforma de aprendizaje profundo DIGITS de NVIDIA, alcanzamos en menos de cuatro horas más de 96 porciento de precisión con la base de datos de señales de tránsito de la Universidad Ruhr de Bochum. Mientras otros invirtieron años en desarrollo para obtener niveles de percepción semejantes con algoritmos de visión clásicos de computadoras, nosotros lo hemos hecho a la velocidad de la luz”. — Matthias Rudolph, director de Architecture Driver Assistance Systems en Audi
“BMW está explorando el aprendizaje profundo en una gran variedad de usos en la industria automotriz, desde la conducción autónoma hasta el control de calidad en la fabricación. La capacidad de entrenar rápidamente modelos de redes neuronales con grandes cantidades de datos es fundamental. Usando un clúster equipado con nodos de GPU NVIDIA y herramientas de software como DIGITS, hemos obtenido excelentes resultados”. — Uwe Higgen, director de BMW Group Technology Office USA
“Debido al aprendizaje profundo, hemos llevado a la percepción del entorno de vehículos a un paso significativo más cerca del desempeño humano, y superamos el desempeño de la visión clásico por computadora”. — Ralf G. Herrtwich, director de Vehicle Automation en Daimler
“La unión del aprendizaje profundo con DIGITS de NVIDIA permitió mejorar 30 veces el entrenamiento de algoritmos de detección de peatones, que continuamos probando y desarrollando con NVIDIA DRIVE PX”. — Dragos Maciuca, director técnico en Ford Research and Innovation Center
La plataforma de desarrollo DRIVE PX 2 estará disponible al público en general en el cuarto trimestre de 2016. Los socios de desarrollo tendrán acceso antes. Para ellos, estará disponible en el segundo trimestre.
