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La seguridad nos impulsa: presentamos el informe de seguridad de la conducción autónoma de NVIDIA


Nota de Nvidia, el 10 Diciembre 2018 | Leído 68 veces

Los vehículos autónomos prometen reducir los accidentes de tráfico al reemplazar los impredecibles conductores humanos con la inteligencia artificial. Pero, ¿cómo logran los fabricantes que estos nuevos conductores sean verdaderamente seguros?
Para responder esa pregunta, NVIDIA lanzó el Informe de seguridad de la conducción autónoma.



La seguridad nos impulsa: presentamos el informe de seguridad de la conducción autónoma de NVIDIA
En este informe, analizamos nuestros procesos de desarrollo. Mostramos la forma en que aprovechamos la potencia de computación sin precedentes de las GPU para crear sistemas de conducción autónoma funcionalmente seguros. Al lograr el nivel más alto de procesamiento, podemos incorporar la diversidad y la redundancia en cada solución (desde tipos de sensores a procesadores y algoritmos) para asegurarnos de que siempre existan varias líneas de defensa en caso de que se produzca una falla.

Para NVIDIA, la seguridad es la primera prioridad, dado que somos proveedores de soluciones de la gran mayoría de fabricantes de automóviles, de piezas, de sensores, empresas emergentes y empresas de mapas en el sector de la conducción autónoma. Además, hemos integrado la seguridad en cada paso del proceso de desarrollo.

Creemos que es la base de la transición hacia la autonomía. Nuestro informe detalla la forma en que el procesamiento transforma el rendimiento en seguridad en todas las etapas, desde la recopilación inicial de datos hasta las pruebas de manejo públicas.

Los cuatro pilares de la conducción autónoma segura

La conducción autónoma segura se basa en cuatro pilares básicos. Con la computación de alto rendimiento como núcleo, estos principios demuestran el compromiso de NVIDIA con la seguridad y garantizan un robusto ciclo de desarrollo de la tecnología de conducción autónoma.

Pilar 1: Plataforma de implementación y diseño con inteligencia artificial

Un conductor de IA seguro requiere una plataforma de computación que abarque todo el espectro de la computación, desde la conducción asistida en ruta hasta los robotaxis. Debe combinar el aprendizaje profundo, la fusión de sensores y la visión del entorno para lograr que el automóvil tome decisiones en milisegundos según enormes cantidades de datos.

Pilar 2: Infraestructura de desarrollo compatible con el aprendizaje profundo

Un único vehículo de prueba puede generar petabytes de datos cada año. Capturar, administrar y procesar esta enorme cantidad de datos no solo para un automóvil, sino para una flota, requiere una infraestructura y una arquitectura de computación completamente nuevas.

Pilar 3: Solución del centro de datos para las pruebas y simulaciones robustas

La capacidad para probar un entorno de simulación realista es esencial para lograr vehículos de conducción autónoma seguros. Al combinar millas reales con millas simuladas en una solución de centro de datos de alto rendimiento, los fabricantes pueden probar la tecnología de forma extensa y validarla.

Pilar 4: El mejor y más extenso programa de seguridad

El desarrollo de tecnologías de conducción autónoma debe seguir una metodología de seguridad integral que se enfoque en la diversidad y la redundancia del diseño, validación, verificación y soporte continuo de todo el sistema autónomo. Estos programas deben seguir recomendaciones de organismos nacionales e internacionales, como la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, la Organización Internacional de Normalización y el Programa de Evaluación de Autos Nuevos Global.

Este programa de seguridad incluye un proceso de evaluación integral antes de que nuestros conductores de seguridad validen la tecnología de NVIDIA en rutas públicas. Los conductores y los copilotos deben completar un riguroso entrenamiento antes de conducir los vehículos, que se prueban continuamente para garantizar el funcionamiento del hardware y el software antes del manejo.




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