PER RISOLVERE uno dei problemi tecnici più spinosi dei veicoli senza conducente, e cioè la capacità di comprensione a 360 gradi dell’ambiente in cui si muove il veicolo (anche in condizioni difficili, come per esempio le strade innevate), Nvidia ha messo in campo la propria rete neurale “Drivenet”, un sistema che dispone dell’equivalente di 37 milioni di neuroni e che contribuirà a far metabolizzare al computer di bordo le abitudini di guida del conducente.
NON MENO importante è infine il ruolo giocato dagli strumenti software (la suite DriveWorks) della Drive PX 2, cui compete l’acquisizione dei dati, la sincronizzazione e quindi l’elaborazione, attraverso una complessa serie di algoritmi, dei flussi di informazione provenienti dai sensori. In casa Nvidia sono convinti che i veicoli autonomi assicureranno non solo migliori servizi di mobilità ma potranno persino contribuire a migliorare la progettazione urbana. Sfruttando le capacità computazionali del silicio.
Gianni Rusconi
Nvidia XP2, arriva il superchip per la guida autonoma
Permette di eseguire 24 miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo nel cuore di un’automobile
Cosa fa un microprocessore a 12 core che permette di eseguire 24 miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo nel cuore di un’automobile? La risposta al quesito che ha dato Nvidia, uno dei principali attori a livello mondiale nel campo dei chip e delle unità grafiche per pc e smartphone, è la seguente: aumentare considerevolmente le capacità di eleborazione di tutti gli algoritmi alla base del funzionamento delle auto che si guidano da sole. La potenza di calcolo del Drive PX 2 equivale a quella di 150 computer portatili MacBook Pro di Apple e sfrutta un’architettura di GPU (Graphic Processor Unit) in grado di gestire fino a otto miliardi di operazioni al secondo. Una disponibilità di intelligenza artificiale incredibile, un nuovo fondamentale tassello per lo sviluppo delle self driving car.
COSTRUTTORI come Volvo, Bmw, Audi e Daimler, tanto per fare dei nomi, vi hanno messo o ci metteranno le mani per adattare questa piattaforma a cervello pensante dei rispettivi sistemi di guida autonoma, sfruttandone le avanzate doti di percezione a 360 gradi dell’ambiente circostante (il cosiddetto “deep learning”) e di analisi dei dati raccolti da sensori a ultrasuoni, videocamere e rilevatori a tecnologia Lidar (Light detection & ranging). Un supercomputer in miniatura, insomma, funzionale a determinare con precisione la posizione dell’auto sulla strada, rilevare oggetti fissi o in movimento intorno alla vettura (altri veicoli, persone, segnaletica stradale o detriti) e calcolare di conseguenza le manovre più idonee e sicure.
PER RISOLVERE uno dei problemi tecnici più spinosi dei veicoli senza conducente, e cioè la capacità di comprensione a 360 gradi dell’ambiente in cui si muove il veicolo (anche in condizioni difficili, come per esempio le strade innevate), Nvidia ha messo in campo la propria rete neurale “Drivenet”, un sistema che dispone dell’equivalente di 37 milioni di neuroni e che contribuirà a far metabolizzare al computer di bordo le abitudini di guida del conducente.
NON MENO importante è infine il ruolo giocato dagli strumenti software (la suite DriveWorks) della Drive PX 2, cui compete l’acquisizione dei dati, la sincronizzazione e quindi l’elaborazione, attraverso una complessa serie di algoritmi, dei flussi di informazione provenienti dai sensori. In casa Nvidia sono convinti che i veicoli autonomi assicureranno non solo migliori servizi di mobilità ma potranno persino contribuire a migliorare la progettazione urbana. Sfruttando le capacità computazionali del silicio.
Gianni Rusconi
PER RISOLVERE uno dei problemi tecnici più spinosi dei veicoli senza conducente, e cioè la capacità di comprensione a 360 gradi dell’ambiente in cui si muove il veicolo (anche in condizioni difficili, come per esempio le strade innevate), Nvidia ha messo in campo la propria rete neurale “Drivenet”, un sistema che dispone dell’equivalente di 37 milioni di neuroni e che contribuirà a far metabolizzare al computer di bordo le abitudini di guida del conducente.
NON MENO importante è infine il ruolo giocato dagli strumenti software (la suite DriveWorks) della Drive PX 2, cui compete l’acquisizione dei dati, la sincronizzazione e quindi l’elaborazione, attraverso una complessa serie di algoritmi, dei flussi di informazione provenienti dai sensori. In casa Nvidia sono convinti che i veicoli autonomi assicureranno non solo migliori servizi di mobilità ma potranno persino contribuire a migliorare la progettazione urbana. Sfruttando le capacità computazionali del silicio.
Gianni Rusconi
