Em meio à torrente de notícias da morte de um pedestre com veículo autônomo da uber, foi fácil perder a inauguração da plataforma Drive da NVIDIA uma forma de a empresa testar seus algoritmos de autodirigência por meio de repetidas simulações. Nesse ponto, era mais um conceito do que um produto real. Hoje, a empresa revelou seu sistema Drive Constellation, uma configuração multisservidor que permitirá que seus parceiros executem as próprias simulações de direção por conta própria. Pense nisso como Matrix para algoritmos autônomos: é uma maneira de treinar esses veículos para lidar com situações extremas, sem colocar em perigo ninguém no mundo real. A notícia vem depois que a NVIDIA anunciou que fará uma pausa nos testes de autodestruição em estradas, após o acidente fatal de Uber , na semana passada .

No palco da conferência de tecnologia GPU (GTC) da empresa, hoje, o CEO Jensen Huang descreveu a autogestão como “provavelmente a tecnologia de computação mais difícil que já encontramos”. Mas, após o acidente Uber, ele diz que se lembrou de como esse trabalho é importante. “Temos que resolvê-lo passo a passo”, disse Huang. “Estamos nos dedicando a esse problema. O maior dos problemas de computador.”

Nvidia desenvolve plataforma virtual de testes para carros autônomos
Nvidia desenvolve plataforma virtual de testes para carros autônomos

Em uma extremidade do sistema Constellation há um servidor executando o software Drive Sim da NVIDIA. Como você provavelmente imagina, simula toda a tecnologia que você encontraria em um carro autônomo, incluindo sensores, câmeras, radar e lidar (o componente de medição de luz e distância). É alimentado pelas GPUs da empresa, cada uma das quais cria seu próprio fluxo de dados do sensor. O servidor de simulação também pode renderizar “fluxos de dados fotorrealistas” para refletir todos os tipos de condições de direção, como uma forte nevasca ou clarão durante um pôr do sol.

Outro servidor é alimentado pelo software Drive Pegasus da empresa, que executa toda a tecnologia de carro autônomo da NVIDIA e processa os dados do sensor de entrada. O servidor Pegasus envia suas respostas de volta para a máquina de simulação para validação. Esse feedback ocorre 30 vezes por segundo, de acordo com a NVIDIA.

Usando essa configuração de servidor duplo, os fabricantes de carros poderão construir todos os tipos de cenários extremos para ver como seus algoritmos autônomos reagem. A desvantagem óbvia é que é difícil simular todos os possíveis problemas, mas ainda é melhor do que confiar inteiramente em testes do mundo real (especialmente porque pode ser facilmente executado milhões de vezes por dia).

Como qualquer algoritmo de aprendizado de máquina, a tecnologia de autoconhecimento da NVIDIA só ficará melhor a cada simulação. Na CES, a empresa apresentou seu Xavier system-on-a-chip, que permitirá que outras empresas construam rapidamente seus próprios veículos autônomos. A NVIDIA diz que os parceiros de acesso antecipado terão acesso à plataforma Drive Constellation no terceiro trimestre deste ano.





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