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Nvidia define c√≥mo dise√Īar veh√≠culos aut√≥nomos realmente seguros

Publicado 14 Dic 2018
Nvidia define c√≥mo dise√Īar veh√≠culos aut√≥nomos realmente seguros

El fabricante de microprocesadores elaboró un informe donde establece un marco teórico dentro del cual es posible desarrollar sistemas de inteligencia artificial que sean realmente seguros y prácticos para la industria del automóvil.

Los veh√≠culos aut√≥nomos prometen reducir los accidentes de tr√°nsito al reemplazar los impredecibles conductores humanos con la inteligencia artificial, pero ¬Ņc√≥mo logran las marcas que estos nuevos conductores sean verdaderamente seguros?

Para responder esa pregunta, Nvidia, empresa estadounidense especializada en el desarrollo de microprocesadores y chips, lanzó un documento llamado "Informe de Seguridad de Conducción Autónoma".

En este informe se analizan los procesos de desarrollo de procesadores √ļtiles para crear sistemas de conducci√≥n aut√≥noma funcionalmente seguros. "Al lograr el nivel m√°s alto de procesamiento, podemos incorporar la diversidad y la redundancia en cada soluci√≥n -desde tipos de sensores a procesadores y algoritmos- para asegurarnos de que siempre existan varias l√≠neas de defensa en caso de que se produzca una falla", explica el informe.

Nvidia es un proveedor de soluciones de la gran mayor√≠a de los fabricantes de autom√≥viles, de piezas, de sensores, empresas emergentes y empresas de mapas en el sector de la conducci√≥n aut√≥noma. 

"Nuestro informe detalla la forma en que el procesamiento transforma el rendimiento en seguridad en todas las etapas, desde la recopilaci√≥n inicial de datos hasta las pruebas de manejo p√ļblicas", indic√≥ la empresa en un informe hecho p√ļblico recientemente.

De acuerdo al mismo, la conducción autónoma segura debe construirse sobre cuatro pilares básicos:
 
Pilar 1: Plataforma de implementaci√≥n y dise√Īo con inteligencia artificial (IA)

Un conductor de IA seguro requiere una plataforma de computaci√≥n que abarque todo el espectro de la computaci√≥n, desde la conducci√≥n asistida en ruta hasta los robotaxis. Debe combinar el aprendizaje profundo, la fusi√≥n de sensores y la visi√≥n del entorno para lograr que el autom√≥vil tome decisiones en milisegundos seg√ļn enormes cantidades de datos.

Pilar 2: Infraestructura de desarrollo compatible con el aprendizaje profundo 

Un √ļnico veh√≠culo de prueba puede generar petabytes de datos cada a√Īo. Capturar, administrar y procesar esta enorme cantidad de datos no solo para un autom√≥vil, sino para una flota, requiere una infraestructura y una arquitectura de computaci√≥n completamente nuevas.

Pilar 3: Soluci√≥n 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 kilómetros reales con kilómetros simulados en un centro de datos de alto rendimiento, los fabricantes pueden probar la tecnología de forma extensa y validarla.

Pilar 4: El mejor y m√°s extenso programa de seguridad

El desarrollo de tecnolog√≠as de conducci√≥n aut√≥noma debe seguir una metodolog√≠a de seguridad integral que se enfoque en la diversidad y la redundancia del dise√Īo, validaci√≥n, verificaci√≥n y soporte continuo de todo el sistema aut√≥nomo. Dichas tecnolog√≠as deben seguir recomendaciones de organismos nacionales e internacionales especializados en estos temas. El informe menciona la Administraci√≥n Nacional de Seguridad del Tr√°fico en las Carreteras, la Organizaci√≥n Internacional de Normalizaci√≥n y el Programa Global de Evaluaci√≥n de Autos Nuevos.

"Además de estos cuatro pilares, la investigación y el desarrollo extensos, así como la colaboración en toda la industria, son aspectos esenciales para implementar de forma segura los vehículos autónomos", concluye el informe.


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