Cruise describe su plan para hacer realidad los ejes de los robots

El grupo de ingenieros que habló durante una mirada en profundidad a la tecnología de vehículos autónomos de Cruise el jueves por la noche nunca mencionó el nombre de Tesla. No tenían que hacerlo, a pesar de que el mensaje era lo suficientemente claro.

Cruise, filial de conducción autónoma de GM, presentó una detallada hoja de ruta técnica y de implementación destinada a mostrar cómo ha construido vehículos autónomos que son más seguros y escalables que cualquier vehículo operado por humanos, incluidos los equipados con sistemas avanzados de asistencia al conductor.

Si bien Cruise defendía claramente su propia tecnología (sin mencionar la contratación de nuevos talentos), el evento también defendió los vehículos autónomos en general. Cada ingeniero o gerente de producto que habló el jueves presentó varios componentes, desde el uso de simulaciones hasta el desarrollo de sus propios chips y otro hardware para diseñar su aplicación y el vehículo en sí.

El evento de la marca “Under the Hood” se basa en los comentarios del CEO Dan Ammann el mes pasado durante el Investor Day de GM cuando describió el plan de la compañía para lanzar un taxi robótico comercial y un servicio de entrega. comenzando con Chevy Bolts modernizados y eventualmente, durante los próximos años, escalar a un ejército de decenas de miles de vehículos autónomos Origin construidos especialmente en la carretera.

crucero Recién licenciado en California para proporcionar servicios de entrega comercial y está pendiente de aprobación para cobrar tarifas transporte sin conductor. Sin embargo, Cruise cree que los costos se pueden reducir lo suficiente como para permitir que se amplíe rápidamente.

Aquí es cómo.

Escale con simulaciones, no solo verifique el sistema

Cruise se basa en simulaciones no solo para demostrar su prueba de seguridad, sino también para escalar a nuevas ciudades sin tener que realizar primero millones de millas de pruebas en ellas.

La empresa debe seguir mapeando las ciudades a las que ingresa. Sin embargo, no tiene que reasignar ciudades para realizar un seguimiento de los cambios ambientales inevitables, como cambios de carril o cierres de carreteras. Cuando Cruise viaja a nuevas ciudades, comienza con una tecnología llamada WorldGen, que permite la generación precisa y a gran escala de ciudades enteras, “desde sus diseños extravagantes hasta los detalles más pequeños”, lo que permite a los ingenieros probar nuevos dominios operativos, por lo que Sid Gandhi , Jefe de Estrategia de Ingeniería de Simulación en Cruise. En otras palabras, WorldGen se convierte en el escenario para futuras simulaciones.

Para garantizar el mejor diseño del mundo posible, Cruise tiene en cuenta la iluminación en 24 horas diferentes del día y las condiciones climáticas, por ejemplo, e incluso llega a medir sistemáticamente la luz de varias farolas en San Francisco. .

“Si combinamos un entorno de alta fidelidad con una ciudad generada por procedimientos, podemos expandir eficientemente nuestro negocio a nuevas ciudades”, dijo Gandhi.

Luego presentó la tecnología para “Road to Sim”, que convierte los eventos del mundo real recopilados por los AV en el camino en escenarios de simulación editables. Esto asegura que el AV no se degrade a través de pruebas con escenarios ya conocidos.

“The Road to Sim combina la información perceptiva con la heurística aprendida de millones de millas en el mundo real para crear un entorno de simulación completo a partir de los datos de la carretera”, dijo Gandhi. “Una vez que tenemos la simulación, podemos crear permutaciones del evento y cambiar atributos como tipos de vehículos y peatones. Es una forma súper fácil y extremadamente poderosa de crear suites de prueba que aceleran el desarrollo AV “.

Morpheus está disponible para ciertos escenarios que Cruise no pudo recolectar en condiciones reales de la carretera. Morpheus es un sistema que puede generar simulaciones basadas en ubicaciones específicas en el mapa. Utiliza el aprendizaje automático para completar automáticamente tantos parámetros como desee para generar miles de escenarios interesantes y raros que se utilizarán para probar el AV.

“A medida que trabajamos para resolver el cola larga, confiamos cada vez menos en pruebas reales, porque si hay un evento que rara vez ocurre, se necesitan miles de kilómetros de carretera para probarlo correctamente, y simplemente no es escalable”, dijo Gandhi. “Es por eso que estamos desarrollando una tecnología para explorar espacios de parámetros a gran escala de manera escalable con el fin de generar escenarios de prueba”.

Los escenarios de prueba también incluyen la simulación de la reacción de otros usuarios de la carretera al AV. El sistema de Cruise para esto se llama AI de personaje no jugador (NPC), que suele ser un término de videojuego, pero en este contexto se refiere a todos los automóviles y peatones en una escena que representan un comportamiento complejo de múltiples agentes.

“Así que Morpheus, Road to Sim y NPC AI están trabajando juntos de esta manera realmente reflexiva para que podamos ejecutar pruebas más sólidas en torno a eventos raros y difíciles”, dijo Gandhi. “Y realmente nos da confianza en que podemos resolver problemas raros ahora y en el futuro”.

La generación de datos sintéticos ayuda a Cruise AV a rastrear casos de uso específicos, dijo Gandhi, refiriéndose específicamente a la identificación e interacción con vehículos de emergencia, presumiblemente sin otra razón que excavar en Tesla, cuyo sistema de piloto automático ADAS ha estado bajo control estatal. colisiones repetidas con vehículos de emergencia

.

“Los vehículos de emergencia son raros en comparación con otros tipos de vehículos, pero necesitamos identificarlos con una precisión extremadamente alta. Por lo tanto, usamos nuestro canal de generación de datos para crear millones de imágenes de simulación de ambulancias, camiones de bomberos y coches de policía”, dijo Gandhi. “En nuestra experiencia, los datos sintéticos dirigidos son aproximadamente 180 veces más rápidos que la recopilación de datos callejeros y millones de dólares más baratos. Y con la combinación correcta de datos sintéticos y del mundo real, podemos aumentar los datos relevantes en nuestros conjuntos de datos en un orden de magnitud o más.” . “

Dos chips de silicio específicos para el cliente desarrollados internamente

Durante el Día del Inversor de GM en octubre, el CEO de Cruise, Dan Ammann, describió el plan de la compañía para invertir fuertemente en la potencia informática de Origin para reducir los costos en un 90% durante las próximas cuatro generaciones para que pueda escalar de manera rentable. En ese momento, Ammann Cruises mencionó su intención de fabricar silicio personalizado internamente para reducir costos, pero no admitió usar ese silicio directamente para construir un chip, pero lo hizo. TechCrunch tenía sus teorías. El jueves, Rajat Basu, ingeniero jefe del programa Origin, confirmó estas teorías.

“Nuestra plataforma informática de cuarta generación se basará en nuestro desarrollo interno de silicio personalizado”, dijo Basu. “Esto fue desarrollado especialmente para nuestra aplicación. Permite enfocar y mejora la capacidad de procesamiento, mientras que los costos unitarios y el consumo de energía se reducen significativamente. La computación es un sistema crítico desde el punto de vista de la seguridad y tiene redundancia incorporada. Además, hay un sistema AV para el procesamiento de hasta 10 gigabits de datos por segundo, terminamos usando bastante electricidad. Nuestro chip MLH nos permite ejecutar nuestras complejas canalizaciones de aprendizaje automático de una manera mucho más enfocada, lo que a su vez nos ayuda a tener más energía de manera eficiente, sin comprometer el rendimiento “.

El equipo de inteligencia artificial de Cruise ha desarrollado dos chips: el chip de procesamiento del sensor se encargará del procesamiento de bordes para la gama de sensores, como cámaras, radar y acústica. El segundo chip, diseñado como un procesador de red neuronal dedicado, admite y acelera las aplicaciones de aprendizaje automático, como los grandes modelos multitarea desarrollados por el equipo de IA. Basu dice que el chip Machine Learning Accelerator (MLA) tiene el tamaño adecuado para resolver exactamente una clase de redes neuronales y aplicaciones ML, y nada más.

“Esto mantiene el rendimiento a un nivel extremadamente alto y garantiza que no desperdiciemos energía en cosas que no nos agregan valor”, dijo Basu. “Puede emparejarse con varios hosts externos o funcionar de forma independiente. Admite redes Ethernet individuales de hasta 25 G con un ancho de banda total de 400 G. El chip MLA que estamos introduciendo en la producción en masa es solo el comienzo para hacerlo aún más potente y al mismo tiempo reducir el consumo de energía “.

El ecosistema de cruceros

Cruise dejó en claro durante su evento que estaba pensando no solo en la tecnología AV requerida para escalar con éxito, sino en todo el ecosistema que incluye cosas como operadores de asistencia remota para tomar la decisión del AV de confirmar cuando surgen escenarios desconocidos, servicio al cliente, un vehículo. en la que la gente realmente quiere conducir, y una aplicación que puede manejar cosas como la atención al cliente y la respuesta a incidentes de manera eficiente y sencilla.

“Se necesita más que inteligencia artificial y robótica para romper verdaderamente el abismo de la investigación y el desarrollo en un producto popular”, dijo Oliver Cameron, vicepresidente de producto de Cruise. “Un vehículo seguro y autónomo no es suficiente y es solo el primer paso en un viaje largo, largo. Para desarrollar y escalar verdaderamente un producto competitivo que millones de personas adoptarán en su vida diaria, es necesario desarrollar una multitud de características y herramientas diferentes sobre una base segura y autónoma. No es obvio cómo implementar estas funciones, especialmente si su empresa aún está resolviendo problemas de seguridad “.

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