Když samořídící auto jede po silnici, i to nejjednodušší prostředí generuje každou minutu obrovské množství dat, protože senzory a kamery neustále zachycují 360stupňový pohled na okolí vozu.
Vozidlo Torc projíždějící Seattlem.
„Oči“ našeho vozu se skládají z radaru, LiDARu a kamer. Spolupracují na sběru informací o silnici v reálném čase – včetně objektů, značek, pruhů a semaforů. Dalším krokem je dát všem těm datům smysl. Naše samořídící auta používají klíčovou výpočetní komponentu, která pochází z videoherní technologie – grafický procesor (GPU).
GPU je známé aplikacemi ve videoherní grafice, kde se jeho schopnosti zpracovávat velké množství dat najednou využívá ke generování pixelů a tvarů, které tvoří hru. Jak se GPU staly výkonnějšími, objevily se další aplikace pro tuto technologii, včetně těch v umělé inteligenci a samořídících autech.
GPU NVIDIA Pascal Architecture používáme k trénování a vyvozování našeho autonomního systému od začátku našeho současného programu samořídících vozů. Používají se na serverech mimo vozidlo k trénování a zdokonalování našich algoritmů, stejně jako v autě k detekci a kategorizaci dat ze senzorů.
Technologický ředitel společnosti Torc Ben Hastings říká:„GPU NVIDIA nám umožňují rychle trénovat a nasazovat neuronové sítě a další masivně paralelní algoritmy, které umožňují našim vozidlům porozumět světu kolem nich.“
K vytvoření systému, který dokáže na cestách činit chytrá rozhodnutí, používáme hluboké neuronové sítě, které jsou navrženy tak, aby se učily podobným způsobem jako lidský mozek. Naše algoritmy jsou trénovány pomocí serverů GPU, které simulují scénáře na silnici. Prostřednictvím hlubokého učení můžeme rychle zlepšit klasifikaci systému a rozhodování, aniž bychom museli fyzicky řídit autonomní vůz všemi možnými scénáři. Například můžeme systém naučit rozpoznávat značky s omezením rychlosti tím, že do sítě dodáváme data o různých značkách. Jakmile je na silnici, dokáže rozpoznat novou značku omezení rychlosti projetou na silnici v reálném čase, aniž by bylo nutné předem naprogramovat informace o každé značce rychlosti.
Aplikace se také rozšiřují o vykreslování objektů a překryvů na našich obrazovkách s videem ze silnice v reálném čase. Jak senzory a kamery dodávají informace do systému, GPU převádějí nezpracovaná data do snímků, které zobrazují to, co „vidí“ auto způsobem, který více napodobuje to, co by viděl člověk.
Společnosti jako NVIDIA pokračují ve vývoji designu a výkonu GPU od zařízení pro obecné použití k jednotkám speciálně navrženým pro systémy samořídících automobilů. Například výkonné, ale energeticky účinné GPU jsou nezbytné pro sériovou výrobu samořiditelných automobilů, zejména při použití na elektrických vozidlech. Každý den dochází k novým inovacím a každé zlepšení je dalším krokem ke zpřístupnění autonomní dopravy všem.
