Intel: Si puedes conducir en Jerusalén, puedes conducir casi en cualquier lugar. Por el profesor Amnon Shashua

La primera fase de la flota de vehículos autónomos (AV) de 100 vehículos de Intel y Mobileye ha comenzado a funcionar en las difíciles y agresivas condiciones del tráfico de Jerusalén. La tecnología está siendo impulsada en el camino para demostrar el poder del enfoque y la tecnología de Mobileye, para demostrar que el modelo de Seguridad Sensible a la Responsabilidad (RSS) aumenta la seguridad e integra aprendizajes clave en nuestros productos y proyectos de clientes. En los próximos meses, la flota se expandirá a los EE. UU. Y otras regiones. Si bien nuestra flota AV no es la primera en el camino, representa un enfoque novedoso que desafía la sabiduría convencional en múltiples áreas. Aprovechando más de 20 años de experiencia en visión artificial e inteligencia artificial, nuestros vehículos están demostrando que la solución Mobileye-Intel es la más eficiente y efectiva.

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El diferenciador clave de nuestro sistema es que está diseñado para cumplir objetivos importantes de seguridad y escalabilidad económica desde el principio. Específicamente, apuntamos a un vehículo que pasa del punto A al punto B más rápido, más suave y menos costoso que un vehículo conducido por humanos; puede operar en cualquier geografía; y logra una mejora verificable y transparente de 1,000 veces la seguridad sobre un vehículo conducido por humanos sin la necesidad de miles de millones de millas de pruebas de validación en las vías públicas.

¿Por qué Jerusalén?

La respuesta obvia es porque Mobileye tiene su base en Israel. Eso lo hace conveniente, pero también queríamos demostrar que la tecnología puede funcionar en cualquier geografía y bajo todas las condiciones de manejo. Jerusalén es famosa por la conducción agresiva. No hay caminos perfectamente marcados. Y hay fusiones complicadas. La gente no siempre usa cruces peatonales. No puede tener un automóvil autónomo que viaje a una velocidad excesivamente prudente, congestionando el tráfico o potencialmente causando un accidente. Debe conducir asertivamente y tomar decisiones rápidas, como un controlador local.

Este entorno nos ha permitido probar los automóviles y la tecnología mientras refinamos la política de conducción a medida que avanzamos. La política de conducción, también conocida como planificación o toma de decisiones, hace que todos los demás aspectos desafiantes del diseño de AV parezcan fáciles. Se deben optimizar muchos objetivos, algunos de los cuales están en desacuerdo: ser extremadamente seguros sin ser excesivamente prudentes; conducir con un estilo humano (para no sorprender a otros conductores) pero sin cometer errores humanos. Para lograr este delicado equilibrio, la flota AV de Mobileye separa el sistema que propone acciones de conducción del sistema que aprueba (o rechaza) las acciones. Cada sistema está completamente operativo en la flota actual.

Equilibrar los objetivos conflictivos de seguridad y asertividad

La parte de nuestro sistema de políticas de conducción que propone acciones se capacita fuera de línea para optimizar un estilo de conducción asertivo, sin problemas y similar a la humana. Este es un software patentado desarrollado usando técnicas de aprendizaje de refuerzo basadas en inteligencia artificial. Este sistema es el mayor avance demostrado en la flota, y puede ver los impresionantes resultados en los gráficos del evento. Pero al igual que un conductor humano responsable, con el fin de sentirse lo suficientemente seguro como para conducir asertivamente, este “conductor” necesita comprender el límite donde la conducción asertiva se vuelve insegura. Para permitir esta importante comprensión, el sistema de inteligencia artificial se rige por un sobre de seguridad formal que llamamos seguridad sensible a la responsabilidad.

RSS es un modelo que formaliza los principios de sentido común de lo que significa conducir de forma segura a un conjunto de fórmulas matemáticas que una máquina puede comprender (distancias seguras de seguimiento / fusión, derecho de paso y precaución alrededor de objetos obstruidos, por ejemplo). Si el software basado en inteligencia artificial propone una acción que violaría uno de estos principios de sentido común, la capa RSS rechaza la decisión.

En pocas palabras, la política de conducción basada en la inteligencia artificial es la forma en que la AV obtiene del punto A al punto B; RSS es lo que evita que el AV cause situaciones peligrosas en el camino. RSS permite la seguridad que se puede verificar dentro del diseño del sistema sin requerir miles de millones de millas manejadas por vehículos no probados en las vías públicas. Nuestra flota actualmente implementa la visión de Mobileye del sobre de seguridad apropiado, pero hemos compartido este enfoque públicamente y esperamos colaborar en un estándar liderado por la industria que sea de tecnología neutra (es decir, se puede usar con cualquier política de manejo de desarrolladores AV).

Intel y Mobileye Autonomous Test Car Drives en Jerusalén: Utilizando una vista de 360 ​​grados que es posible gracias a ocho cámaras, un vehículo autónomo Intel Mobileye maniobra con éxito en las concurridas carreteras de Jerusalén. Entre las habilidades de conducción que muestra el vehículo están los cambios de carril en varios escenarios de tráfico denso. (Crédito: Intel Corporation)

Configuración actual del sensor: solo cámaras. ¿Por qué?

Durante esta fase inicial, la flota solo funciona con cámaras. En una configuración de 360 ​​grados, cada vehículo utiliza 12 cámaras, con ocho cámaras que proporcionan una visión envolvente de largo alcance y cuatro cámaras utilizadas para estacionar. El objetivo en esta fase es demostrar que podemos crear una solución completa de principio a fin al procesar solo los datos de la cámara. Caracterizamos una solución AV integral que consiste en un estado de detección de visión envolvente capaz de detectar a los usuarios de la carretera, las rutas transitables y el significado semántico de las señales / luces de tráfico; la creación en tiempo real de mapas HD, así como la capacidad de localizar el AV con una precisión de nivel centimétrico; planificación de ruta (es decir, política de conducción); y control del vehículo. El estado de detección se muestra en los videos anteriores como una representación de la vista superior del entorno alrededor del AV mientras está en movimiento.

La fase de solo cámara es nuestra estrategia para lograr lo que llamamos “verdadera redundancia” de detección. La verdadera redundancia se refiere a un sistema de detección que consta de múltiples sistemas de detección de ingeniería independiente, cada uno de los cuales puede soportar una conducción completamente autónoma por sí mismo. Esto está en contraste con la fusión de datos de sensores sin procesar de múltiples fuentes al principio del proceso, lo que en la práctica da como resultado un sistema de detección único. La verdadera redundancia proporciona dos ventajas principales: la cantidad de datos necesarios para validar el sistema de percepción es enormemente menor (raíz cuadrada de mil millones de horas frente a mil millones de horas) como se muestra en el siguiente gráfico; En el caso de una falla de uno de los sistemas independientes, el vehículo puede continuar operando de manera segura en contraste con un vehículo con un sistema de fusible de bajo nivel que debe dejar de conducir inmediatamente.

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Impacto de la redundancia real: Este gráfico compara los sistemas de detección de redundancia fusionados con los verdaderos en términos de la cantidad de datos requeridos para validar una cierta tasa de probabilidad de falla llamada “tiempo medio entre fallas” o MTBF. En este caso, la “falla” es un problema del sensor que probablemente resulte en una fatalidad. Mobileye apunta a un MTBF de mil millones de horas, que es 1.000 veces mejor que las estadísticas de conducción humana. Con solo un sistema de sensores, la cantidad de datos requeridos es de aproximadamente mil millones de horas. Con un sistema de “verdadera redundancia”, la cantidad de datos requeridos se reduce masivamente a aproximadamente 30,000 horas (raíz cuadrada de 1 billón de horas). Además, es importante tener en cuenta que no es necesario recopilar estos datos mientras conduce en modo AV y se pueden usar para probar el sistema de detección en el laboratorio.

La capa de radar / lidar se agregará en las próximas semanas como una segunda fase de nuestro desarrollo y, a continuación, las sinergias entre las modalidades de detección se pueden utilizar para aumentar la “comodidad” de la conducción.

Hardware informático en el camino: hoy contra mañana

El sistema de cómputo de extremo a extremo en la flota AV está impulsado por cuatro Mobileye EyeQ®4s. Un EyeQ4 SoC tiene 2.5 Terra OP / s (TOP / s) (para redes profundas con una representación de 8 bits) funcionando a 6 vatios de potencia. Producido en 2018, el EyeQ4 es el último SoC de Mobileye y este año verá cuatro lanzamientos de producción, con 12 lanzamientos de producción adicionales programados para 2019. El objetivo SoC completamente autónomo es el Mobileye EyeQ®5, cuyas muestras de ingeniería vencen más adelante este año. Un EyeQ5 tiene 24 TOP / sy es aproximadamente 10 veces más potente que un EyeQ4. En producción, estamos planeando tres EyeQ5 para alimentar un AV L4 / L5completo . Por lo tanto, el sistema actual en las carreteras de hoy incluye aproximadamente una décima parte de la potencia informática que tendremos disponible en nuestro sistema de cómputo basado en EyeQ5 de próxima generación a partir de principios de 2019.

El enfoque de Mobileye-Intel es contrario a la práctica común de la industria en el campo, que es suscribir en exceso las necesidades de computación durante I + D (es decir, “darme potencia informática infinita para el desarrollo”) y luego intentar optimizar para reducir costos y energía consumo. Nosotros, por otro lado, estamos ejecutando una estrategia más efectiva al suscribir por debajo de las necesidades informáticas para mantener nuestro enfoque en el desarrollo de los algoritmos más eficientes para el estado de detección, la política de conducción y el control del vehículo.

Ciertamente tenemos mucho trabajo por delante, pero estoy muy orgulloso de los equipos de desarrollo de Mobileye e Intel por su arduo trabajo e ingenio para permitir este primer paso significativo. Nuestro objetivo, en apoyo de nuestros clientes de fabricantes de automóviles, es llevar este sistema a producción en serie en vehículos L4 / L5 para el año 2021.

El profesor Amnon Shashua  es vicepresidente senior de Intel Corporation y director ejecutivo y director de tecnología de Mobileye, una compañía de Intel.

Fuente: Intel Corporation

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