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Para acelerar la carrera hacia los vehículos autónomos, NVIDIA lanzó en el evento de prensa previo a la CES 2016 su DRIVE PX 2, el mecanismo más poderoso a nivel global para inteligencia artificial incorporado en los automóviles, y el software DriveWorks, que ayuda a los desarrolladores de automóviles a implementar rápidamente técnicas de aprendizaje profundo en vehículos con conducción autónoma.

Esta nueva plataforma de computación permitirá que la industria automotriz use la inteligencia artificial para hacer frente a las complicaciones inherentes a la conducción autónoma.

Utiliza las GPU más avanzadas de la compañía para procesar el aprendizaje profundo y obtener una visión de 360 grados alrededor del auto, lo que permite determinar con precisión la ubicación del vehículo y computar una trayectoria cómoda y segura.

“Los conductores se enfrentan a un mundo infinitamente complejo”, dice Jen-Hsun Huang, cofundador y CEO de NVIDIA. “La moderna inteligencia artificial y las avanzadas GPU nos permiten finalmente hacer frente a los desafíos de los vehículos con conducción autónoma”.

24 billones de operaciones de aprendizaje profundo por segundo

Creado para atender a las necesidades de los socios de NVIDIA de la industria automotriz para obtener una plataforma abierta de desarrollo de aprendizaje profundo, DRIVE PX 2 proporciona una potencia de procesamiento sin precedentes, ocupando un espacio del tamaño de una tablet. Incorpora dos procesadores Tegra de próxima generación y dos GPU de próxima generación, basados en una arquitectura Pascal.

La arquitectura de su GPU 2 presenta instrucciones especializadas que aceleran la matemática usada en la inferencia de red del aprendizaje profundo. Realiza hasta 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 sobrepasan 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, el aprendizaje profundo también puede aprender a reconocer situaciones de alerta máxima que surgen cotidianamente al conducir, como un agente de tránsito dirigiendo el tráfico, un conductor irresponsable o una mascota pérdida.

Para operaciones generales de punto flotante, la arquitectura multiprecisión de GPU de DRIVE PX 2 es capaz de realizar 8 billones de operaciones por segundo. Esto representa 4 veces más que el producto de la generación anterior. Esto hace posible que nuestros socios apliquen toda la amplitud de los algoritmos de conducción autónoma, 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. DRIVE PX 2 puede procesar la entrada de 12 videocámaras, lidar, radar y sensores ultrasónicos, fusionándolos para brindar una posición precisa de la ubicación del vehículo, reconocer los objetos circundantes y calcular la ruta óptima para viajar con seguridad.

El software DriveWorks facilita el rápido desarrollo

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, DriveWorks administra con eficiencia la transmisión 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 PX 2. 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.

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