Symulacja kluczem do rozwoju autonomicznej jazdy

Nvidia aktywnie wprowadza nowe rozwiązania w zakresie narzędzi i platform do opracowywania systemów autonomicznej jazdy. To pozwoliło rozwinąć środowisko producentów samochodów, dostawców technologii i start-upów w tej dziedzinie. CEO firmy NVIDIA ds. motoryzacji - Ali Kani - zapytany o obecny stan branży autonomicznej jazdy i wyzwania, z którymi wciąż trzeba się zmierzyć podkreśla, że budowanie autonomicznych samochodów jest o wiele trudniejsze niż większość ludzi początkowo przypuszczała.

Posłuchaj
00:00

Ponieważ za autonomiczną jazdę odpowiadają złożone systemy, które mają kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa, projektowanie architektury komputerowej, a także powiązanych systemów robotycznych i sztucznej inteligencji jest jednym z największych wyzwań naszych czasów. Z tych powodów branża nadal potrzebuje więcej czasu i inwestycji, aby pogłębić rozwój autonomicznej jazdy. Rolą firmy NVIDIA jest zapewnienie najlepszej i najbardziej otwartej platformy dla deweloperów do tworzenia własnych rozwiązań w tej dziedzinie.

NVIDIA ma kilku klientów, którzy chcą samodzielnie tworzyć całe aplikacje. Dla tego typu klientów firma NVIDIA oferuje wysokowydajne programowalne oparte na jednej architekturze. Umożliwia to zastosowanie takich chipów we wszystkich segmentach autonomicznych pojazdów, bez zużywania dodatkowego czasu i zasobów programistycznych. Klientom, którzy nie posiadają odpowiednich zasobów do rozwoju autonomicznych samochodów, NVIDIA może również pomóc w tworzeniu aplikacji i inteligentnych systemów pokładowych. W tym celu producent GPU opracował platformę o modułowej architekturze, co umożliwia firmom wykorzystanie tylko potrzebnych komponentów.

Jednym z przykładów działań Nvidii jest współpraca z marką Mercedes Benz, mająca na celu opracowanie systemów bezpiecznego parkowania i autonomicznej jazdy dla przyszłych flot.

Oprócz podstawowej platformy Nvidia DRIVE, firma zapewnia również zasoby obliczeniowe DGX AI do trenowania opracowanych przez inne podmioty sieci neuronowych. Dodatkowo programiści mogą testować autonomiczny systemy jazdy w wirtualnym środowisku przed ich wprowadzeniem do świata rzeczywistego. NVIDIA pomaga również budować automatyczne konfiguratory do tworzenia wirtualnych salonów za pomocą technologii ray tracingu w czasie rzeczywistym. Wirtualne salony pozwalają nabywcom dostosować wnętrze samochodów, które chcą kupić.

CEO Nvidii wskazuje, że symulacja odgrywa ważną rolę w szkoleniu i walidacji autonomicznych pojazdów. Pozwala to stworzyć wydajny przepływ danych, a symulacja jest koniecznością, ponieważ w świecie rzeczywistym systemy trudno jest przetestować według wszystkich możliwych scenariuszy.

W segmencie autonomicznej jazdy poziomu 4 i 5 Nvidia wykorzystuje platformę Cruise firmy GM, a także Zoox firmy Amazon i platformy innych producentów robotów. Transport ciężarowy również jest kluczowym rynkiem dla platformy NVIDIA DRIVE, a firma ściśle współpracuje z czołowymi podmiotami, takimi jak TuSimple, Volvo Autonomous Solutions, Plus i Einride.

W przypadku autonomicznej jazdy producenci samochodów przyjęli strategię opartą na oprogramowaniu. W tradycyjnym przemyśle motoryzacyjnym, po sprzedaniu samochodu koncern nie może już generować dalszych przychodów z tego pojazdu. Jednak w przypadku strategii bazującej na programowaniu, dodatkowe subskrypcje i usługi oferują firmom możliwość zwiększenia przychodów. Dzięki temu podejściu wartość samochodu nie leży już w zasobach sprzętowych, ale w oprogramowaniu. Producenci samochodów mogą nadal dostarczać aktualizacje do systemów AI, aby dodawać kolejne funkcje i usługi przez cały okres eksploatacji samochodów.

Podczas GTC 2021 CEO Nvidii Ali Kani przedstawił wyspecjalizowany chip DRIVE Atlan SoC, który zapewnia wydajność na poziomie 1000 TOPS (bln operacji na sekundę), co czyni go prawdziwym centrum danych na kołach.

Źródło: Digitimes

Powiązane treści
Baidu zrealizuje w Chinach projekt sieci 5G dla autonomicznej jazdy
Baidu z ArcFoxem opracują autonomiczne taksówki
Przyszłość rynku autonomicznych pojazdów podwodnych
Rynek autonomicznych robotów mobilnych na plusie
Zobacz więcej w kategorii: Gospodarka
Roboty
Nowe roboty SCARA Mitsubishi Electric wspierają transformację cyfrową w przemyśle
Roboty
Arrow Electronics wspiera rozwój robotyki i AI – nowe przewodniki i webinaria
Aktualności
Grupa Greenvolt i BYD Energy Storage zbudują w Polsce magazyny energii o łącznej pojemności do 1,6 GWh
Roboty
Sanctuary AI wyposaża humanoidy Phoenix w nowe czujniki dotykowe
Roboty
Infineon i Roborock wprowadzają nową generację robotów sprzątających z pierwszym w branży 5-osiowym ramieniem robotycznym
Aktualności
ABB finalizuje przejęcie działu osprzętu elektroinstalacyjnego Siemens w Chinach

Poradnik doboru rozwiązań drukujących - drukarki mobilne, stacjonarne i przemysłowe

Jak dobrać drukarkę do zastosowań w logistyce, przemyśle czy handlu? Na co zwrócić uwagę, jeżeli chodzi o cechy i funkcje urządzenia? Jak zapewnić wysoką niezawodność pracy oraz trwałość systemu drukującego? A co z oprogramowaniem? W artykule odpowiadamy na powyższe pytania, przedstawiając przykłady nowoczesnych urządzeń drukujących, które z powodzeniem sprawdzają się w wymienionych zastosowaniach.
Zapytania ofertowe
Unikalny branżowy system komunikacji B2B Znajdź produkty i usługi, których potrzebujesz Katalog ponad 7000 firm i 60 tys. produktów