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Conferencia de NVIDIA, hablando sobre la conducción autónoma.

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Conferencia de NVIDIA, hablando sobre la conducción autónoma.

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GTC Sept 2022 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

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Soluciones y Tecnología para Automóviles de Conducción Autónoma de la división Automotores de NVIDIA

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Los desarrolladores de automóviles autónomos usan la tecnología de NVIDIA DRIVE para enseñar a los automóviles de conducción autónoma a ver, pensar y aprender. Más información

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Los conductores que suelan utilizar navegadores en sus desplazamientos estarán familiarizados con este problema: si los carriles de una carretera están muy juntos, el sistema no sabe en cuál se encuentra el vehículo. El GPS no es lo suficientemente preciso para reconocerlo, ya que solo está capacitado para determinar la posición en un rango de dos a diez metro s.

Porsche Engineering está trabajando en un sistema que utiliza inteligencia artificial (IA) para calcular una posición más precisa a partir de los datos del GPS.

"Esto hace posible, por ejemplo, identificar la trazada ideal en un circuito", destacó el doctor Joachim Schaper, Responsable de Inteligencia Artificial y Big Data en Porsche Engineering.

Los cálculos necesarios pueden ser realizados en el propio vehículo, mediante un ordenador compacto equipado con unidades de procesamiento de gráficos (GPU). " Esto permite sacarle partido a la funcionalidad de la inteligencia artificial en el auto ", aseguró.

La plataforma de hardware pertenece a Nvidia, con sede en Santa Clara (California, Estados Unidos).

"Cuando escuchas el nombre, no piensas necesariamente en el sector automotriz", señaló Schaper.

Los usuarios de computadores personales suelen asociar Nvidia a las tarjetas gráficas. O, mejor dicho, a tarjetas gráficas especialmente rápidas. Esta buena reputación del fabricante estadounidense se remonta a principios de la década de 2000, cuando salieron al mercado los primeros videojuegos con gráficos 3D elaborados.

En aquel momento, quienes quisieran disfrutar de Quake 3 o Far Cry, entre otros juegos, sin saltos de pantalla necesitaban un hardware potente. Y rápidamente se hizo conocida la tarjeta gráfica GeForce, de Nvidia. Se convirtió en un éxito de ventas y llevó a la empresa, fundada en 1993, a los primeros puestos de fabricantes de hardware. A comienzos del nuevo milenio, la empresa facturaba más de US$3.000 millones.

Apuntando al mercado automotriz

Nvidia lanzó al mercado el primer hardware optimizado para IA en 2015. Fue en ese momento cuando la compañía se centró de inmediato en el sector del automóvil con el lanzamiento de la plataforma Nvidia Drive. El sistema PX 1 era capaz de procesar imágenes de 12 cámaras conectadas y ejecutar simultáneamente programas para evitar colisiones o monitorizar al conductor. Tenía una potencia equiparable a más de 100 computadores portátiles. Varios fabricantes utilizaron la plataforma para llevar los primeros prototipos de vehículos autónomos a la carretera.

Inicialmente, la compañía llevó a cabo una estrategia basada en el hardware, suministrando procesadores a los fabricante de partes originales (OEM). En este momento, el negocio del sector de automotriz está asentado sobre dos pilares: los sistemas gráficos de las pantallas del interior del auto y el hardware para las funciones de conducción asistida o automatizada.

El año pasado, las ventas de Nvidia en el sector del automóvil ascendieron a US$700 millones, lo que corresponde al 6% de sus ventas totales; el volumen de negocio en este campo, no obstante, crece de manera constante desde 2015.

Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, ve aquí grandes oportunidades de mercado. "Los vehículos del mañana son superordenadores de inteligencia artificial rodantes. En un futuro solo sobrevivirán dos de las numerosas unidades de control que hay ahora: una para la conducción autónoma y otra para la experiencia de usuario ", aseguró.

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developed: Cristian Cartes Arce | Grupo editorial Editec spa

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La contribución de las tarjetas gráficas al desarrollo de la conducción autónoma - Tecnología

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Aunque Nvidia es conocida por sus tarjetas gráficas para computadores, en los últimos años se ha convertido en una empresa de vital importancia para la industria del automóvil.

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Las GPUs han permitido la transformación de la industria automotriz al mejorar la seguridad vial a través de sistemas ADAS avanzados. La detección de peatones, la identificación de señales de tráfico y otras aplicaciones basadas en imágenes han demostrado ser áreas en las que las GPUs juegan un papel crucial. A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos una mayor integración de GPUs en sistemas de vehículos autónomos y un enfoque en la optimización de algoritmos para lograr un equilibrio entre rendimiento y eficiencia energética. Estos avances continuarán moldeando el futuro de la conducción segura y autónoma.

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Conclusiones y Futuro

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El uso de GPUs en la industria automotriz ha llevado a mejoras significativas en la seguridad vial y la experiencia del conductor. Sin embargo, también presenta desafíos. La eficiencia energética y la confiabilidad son consideraciones clave, ya que los sistemas ADAS deben funcionar de manera constante y en una amplia variedad de condiciones. Además, la interpretación precisa de datos visuales en tiempo real es una tarea compleja que requiere algoritmos sofisticados y hardware de alta calidad.

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Beneficios y Desafíos

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Otra aplicación importante de las GPUs en la industria automotriz es la identificación de señales de tráfico. Los sistemas ADAS pueden usar cámaras y sensores para capturar imágenes de señales de velocidad, stop, ceda el paso y otras señales de tráfico. Las GPUs permiten el procesamiento y análisis rápido de estas imágenes, lo que permite al vehículo mantenerse informado sobre los límites de velocidad y las regulaciones de tráfico. Esto contribuye a una conducción más segura y consciente.

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Identificación de Señales de Tráfico

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Uno de los aspectos cruciales de la seguridad vial es la detección de peatones y objetos en la carretera. Las GPUs permiten a los sistemas ADAS procesar imágenes y vídeos en tiempo real, identificando y rastreando peatones, ciclistas y otros vehículos. Mediante algoritmos de detección y segmentación, las GPUs pueden reconocer patrones visuales y tomar decisiones de frenado o esquive para evitar colisiones. Esto es especialmente valioso en situaciones urbanas y de tráfico denso.

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Detección de Peatones y Objetos

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Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) utilizan tecnologías como cámaras, sensores y radares para recopilar datos en tiempo real sobre el entorno del vehículo. Estos datos se utilizan para tomar decisiones informadas y automáticas que mejoran la seguridad y la eficiencia de la conducción. Las GPUs desempeñan un papel esencial en el procesamiento rápido y preciso de estos datos, lo que permite a los vehículos interpretar su entorno y reaccionar en fracciones de segundo.

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Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS)

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La industria del automóvil ha sido testigo de una transformación significativa en las últimas décadas, impulsada en gran medida por avances tecnológicos que mejoran tanto la seguridad como la experiencia del conductor. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) han desempeñado un papel fundamental en esta evolución, especialmente en la mejora de sistemas de asistencia al conductor que dependen en gran medida del procesamiento de imágenes y datos en tiempo real.

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Introducción