Cruise presenta su plan de ‘cómo’ hará realidad el robotaxis

La serie de ingenieros que hablaron el jueves por la noche durante una inmersión profunda en la tecnología de vehículos autónomos de Cruise nunca mencionaron el nombre de Tesla. No tenían por qué hacerlo, aunque el mensaje era bastante claro.

La subsidiaria de conducción autónoma de GM, Cruise, presentó una hoja de ruta técnica y de implementación, a nivel granular, que tenía como objetivo mostrar cómo ha construido vehículos autónomos que son más seguros y más escalables que cualquier vehículo impulsado por humanos, incluidos los equipados con sistemas avanzados de asistencia al conductor.

Si bien Cruise estaba claramente defendiendo su propia tecnología (sin mencionar el intento de reclutar nuevos talentos), el evento también fue un argumento para los vehículos autónomos en general. Cada ingeniero o líder de producto que habló el jueves presentó varios componentes, desde cómo usa las simulaciones y el desarrollo de sus propios chips y otro hardware hasta el diseño de su aplicación y el propio vehículo.

El evento de la marca «Under the Hood» se basó en los comentarios que hizo el CEO Dan Ammann el mes pasado durante el día del inversor de GM, en el que presentó el plan de la compañía para lanzar un robotaxi comercial y un servicio de entrega. comenzando con Chevy Bolts reacondicionados y eventualmente escalando a un ejército de decenas de miles de Origin AV especialmente diseñados en el camino durante los próximos años.

Crucero acaba de obtener la aprobación en California para realizar servicios comerciales de entrega, y todavía está a un permiso de poder cobrar por transporte privado sin conductor. Aún así, Cruise cree que podrá reducir los costos lo suficiente como para escalar rápidamente.

Así es cómo.

Usar simulaciones para escalar, no solo verificar el sistema

Cruise confía en las simulaciones no solo para probar su caso de seguridad, sino también para escalar a nuevas ciudades sin tener que realizar primero millones de millas de pruebas en ellas.

La compañía aún tendrá que mapear las ciudades a las que ingresa. Pero no tendrá que volver a mapear las ciudades para rastrear los cambios en el entorno que inevitablemente suceden, como cambios de carril o cierres de calles. Cuando Cruise va a nuevas ciudades, comienza con una tecnología que llama WorldGen, que dice genera de forma precisa y a gran escala ciudades enteras, «desde sus diseños extravagantes hasta los detalles más pequeños», lo que permite a los ingenieros probar un nuevo diseño operativo. dominios, según Sid Gandhi, líder de estrategia técnica de simulación en Cruise. En otras palabras, WorldGen se convierte en el escenario donde se establecen las futuras simulaciones.

Para garantizar una creación óptima del mundo, Cruise tiene en cuenta cosas como la iluminación en 24 horas únicas del día y las condiciones climáticas, e incluso llega a medir sistemáticamente la luz de una variedad de farolas en San Francisco.

«Cuando combinamos un entorno de alta fidelidad con una ciudad generada por procedimientos, es cuando desbloqueamos la capacidad de escalar eficientemente nuestro negocio a nuevas ciudades», dijo Gandhi.

Luego presentó la tecnología para «Road to Sim», que transforma eventos reales en escenarios de simulación editables que han sido recopilados por AV en el camino. Esto asegura que el AV no retroceda al probarlo en escenarios que ya ha visto.

«Road to Sim combina la información de la percepción con la heurística aprendida de nuestros millones de millas en el mundo real para recrear un entorno de simulación completo a partir de los datos de la carretera», dijo Gandhi. «Una vez que tenemos la simulación, podemos crear permutaciones del evento y cambiar atributos como los tipos de vehículos y peatones. Es una forma súper fácil y extremadamente poderosa de crear conjuntos de pruebas que aceleran el desarrollo AV».

Para escenarios específicos que Cruise no ha podido recopilar en condiciones de carretera del mundo real, está Morpheus. Morpheus es un sistema que puede generar simulaciones basadas en ubicaciones específicas en el mapa. Utiliza el aprendizaje automático para ingresar automáticamente tantos parámetros como desee para generar miles de escenarios interesantes y raros contra los cuales prueba el AV.

«A medida que trabajemos para resolver la cola larga, confiaremos cada vez menos en las pruebas del mundo real porque cuando tienes un evento que ocurre raramente, se necesitan miles de millas de carretera para probarlo correctamente, y simplemente no es escalable», dijo. Gandhi. «Así que estamos desarrollando tecnología para explorar escalablemente espacios de parámetros a gran escala para generar escenarios de prueba».

Los escenarios de prueba también incluyen la simulación de la forma en que otros usuarios de la carretera reaccionan al AV. El sistema de Cruise para esto se llama IA de personajes no jugadores (NPC), que generalmente es un término de videojuego, pero en este contexto, se refiere a todos los automóviles y peatones en una escena que representan comportamientos complejos de múltiples agentes.

«Entonces, Morpheus, Road to Sim y NPC AI trabajan juntos de esta manera realmente reflexiva para permitirnos realizar pruebas más sólidas en eventos raros y difíciles», dijo Gandhi. «Y realmente nos da la confianza de que podemos resolver problemas raros ahora y también en el futuro problemas similares».

La generación de datos sintéticos ayuda a Cruise AV a enfocarse en casos de uso específicos, dijo Gandhi, apuntando específicamente a identificar e interactuar con vehículos de emergencia, presumiblemente sin otra razón que investigar a Tesla, cuyo sistema Autopilot ADAS ha sido objeto de escrutinio federal por choques repetidos contra vehículos de emergencia.

«Los vehículos de emergencia son raros en comparación con otros tipos de vehículos, pero necesitamos detectarlos con una precisión extremadamente alta, por lo que usamos nuestra canalización de generación de datos para crear millones de imágenes de simulación de ambulancias, camiones de bomberos y coches de policía», dijo Gandhi. «Según nuestra experiencia, los datos sintéticos dirigidos son aproximadamente 180 veces más rápidos que recopilar datos de carreteras y millones de dólares más baratos. Y con la combinación adecuada de datos sintéticos y reales, podemos aumentar los datos relevantes en nuestros conjuntos de datos en un orden de magnitud o más. .»

Dos chips de silicio personalizados desarrollados internamente

Durante el día del inversor de GM en octubre, el CEO de Cruise, Dan Ammann, describió el plan de la compañía para invertir fuertemente en el poder de cómputo de Origin para reducir los costos en un 90% durante las próximas cuatro generaciones para que pueda escalar de manera rentable. En ese momento, Ammann mencionó la intención de Cruise de fabricar internamente silicio personalizado para reducir costos, pero no admitió abiertamente usar ese silicio para construir un chip, pero TechCrunch tenía sus teorías. El jueves, Rajat Basu, ingeniero jefe del programa Origin, validó esas teorías.

«Nuestra plataforma informática de cuarta generación se basará en nuestro desarrollo de silicio personalizado interno», dijo Basu. «Esto está especialmente diseñado para nuestra aplicación. Permite el enfoque y mejora la capacidad de procesamiento, al tiempo que reduce significativamente los costos por pieza y el consumo de energía. La computación es un sistema crítico desde una perspectiva de seguridad y tiene redundancia incorporada. Agregue a eso un sistema AV que procesa hasta 10 gigabits de datos por segundo, terminamos consumiendo una cantidad considerable de energía. Nuestro chip MLH nos permite ejecutar nuestras complejas canalizaciones de aprendizaje automático de una manera mucho más enfocada, lo que a su vez nos ayuda a ser más energéticos. eficiente sin comprometer el rendimiento».

El equipo de inteligencia artificial de Cruise desarrolló dos chips: el chip de procesamiento de sensores manejará el procesamiento de borde para la gama de sensores como cámaras, radares y acústica. El segundo chip, que está diseñado para ser un procesador de red neuronal dedicado, admite y acelera las aplicaciones de aprendizaje automático como esos grandes modelos multitarea desarrollados por el equipo de IA. Basu dice que el chip acelerador de aprendizaje automático (MLA) tiene el tamaño justo para resolver exactamente una cierta clase de aplicaciones de red neuronal y ML, y nada más.

«Esto mantiene el rendimiento en un nivel extremadamente alto y garantiza que no estemos desperdiciando energía en hacer nada que no sea un valor agregado para nosotros», dijo Basu. «Se puede emparejar con varios hosts externos o funcionar de forma independiente. Admite redes Ethernet únicas de hasta 25 G con un ancho de banda total de 400 G. El chip MLA que estamos poniendo en producción en volumen es solo el comienzo. Con el tiempo continuaremos fabricando Esto ofrece un rendimiento aún mayor al mismo tiempo que reduce el consumo de energía».

El ecosistema de cruceros

Una cosa que Cruise dejó en claro durante su evento es que no solo ha pensado en la tecnología AV necesaria para escalar con éxito, sino también en todo el ecosistema, que incluye cosas como operadores de asistencia remota para validar la decisión del AV cuando se encuentra con escenarios desconocidos. , servicio al cliente, un vehículo en el que la gente realmente quiere viajar y una aplicación que puede manejar de manera eficiente y fácil cosas como la atención al cliente y la respuesta a incidentes.

«Para cruzar verdaderamente el abismo de la investigación y el desarrollo a un producto amado se requiere algo más que inteligencia artificial y robótica», dijo Oliver Cameron, vicepresidente de productos de Cruise, en el evento. «Un vehículo autónomo seguro por sí solo no es suficiente y es simplemente el primer paso de un largo, largo viaje. Para construir y escalar realmente un producto competitivo que millones de personas adopten en su vida diaria, es necesario crear una serie de características diferenciadas y herramientas sobre una base segura de conducción autónoma. No es obvio cómo deben implementarse estas características, especialmente si su empresa todavía está concentrada en resolver problemas de seguridad».

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