Nvidia Drive PX2 en conjunto con el software DriveWorks, también de la misma marca, son los avances para ayudar a los desarrolladores de automóviles a la implementación de técnicas de aprendizaje profundo en vehículos con conducción autónoma, la cual permitiría el uso de inteligencia artificial.
Con lo anterior se podría hacer frente a las complicaciones inherentes a la conducción autónoma. Es así que las GPU más avanzadas de la marca procesan el aprendizaje profundo y es posible obtener una visión de 360 grados alrededor del auto, lo cual permite determinar con precisión la ubicación del vehículo y computar una trayectoria cómoda y segura.
El Drive PX2 ofrece potencia de procesamiento en el tamaño de una Tablet, además incorpora dos procesadores Tegra de próxima generación y dos GPU de próxima generación, basados en una arquitectura Pascal, para atender a las necesidades de los socios de la industria automotriz para obtener una plataforma abierta de desarrollo de aprendizaje profundo.
La arquitectura de la GPU de Drive PX2 presenta instrucciones especializadas que aceleran las matemáticas usadas en la inferencia de red del aprendizaje profundo y es capaz de realizar cerca de 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 sobrepasa 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, también puede aprender a reconocer situaciones de alerta máxima que surgen de forma cotidiana cuando se conduce.
En cuanto a operaciones de punto flotante, logra cerca de ocho billones de operaciones, que representa cuatro veces más que el producto de la generación anterior, lo que le hace autónomo, 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; ejemplo de ello es su poder de procesamiento de entrada de 12 videocámaras, lidar, radar y sensores ultrasónicos, y también puede funcionar para brindar una posición precisa de la ubicación del vehículo, reconocer los objetos circundantes y calcular la ruta óptima para viajar con seguridad.
En cuanto al software, 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.
Otra de sus características es la administración 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 PX2. 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.
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 PX2 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 que es una herramienta para el desarrollo, entrenamiento y visualización de redes neurales profundas que pueden ejecutarse en sistemas basados en GPU, 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 PX2 dentro del automóvil.
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