Conoce los cuatro pilares para una conducción autónoma segura

Los vehículos autonómos son capaces de imitar las capacidades humanas de manejo y control, y son los que prometen reducir los accidentes de tránsito al reemplazar los impredecibles conductores humanos con la Inteligencia Artificial.

Pero ¿estos autos robóticos son realmente seguros?  Nvidia lanzó su informe de seguridad de la conducción autonóma, donde analiza sus procesos de desarrollo, y la forma en que aprovecha la potencia de computación de la GPU para crear sistemas de conducción autónoma funcionalmente segura.

Al lograr el nivel más alto de procesamiento, puede incorporar la diversidad y la redundancia en cada solución (desde tipos de sensores a procesadores y algoritmos) para asegurar de que siempre existan varias líneas de defensa en caso de que se produzca una falla.

La conducción autónoma segura se basa en cuatro pilares básicos, de acuerdo con NVIDIA, que le aseguran seguridad y garantizan un robusto ciclo de desarrollo de la tecnología de conducción autónoma.

Pilar 1: Plataforma de implementación y diseño con inteligencia artificial: Un conductor de IA seguro requiere una plataforma de computación que abarque todo el espectro de la computación, desde la conducción asistida en ruta hasta los robotaxis.

Debe combinar el aprendizaje profundo, la fusión de sensores y la visión del entorno para lograr que el automóvil tome decisiones en milisegundos según enormes cantidades de datos.

Pilar 2: Infraestructura de desarrollo compatible con el aprendizaje profundo: Un único vehículo de prueba puede generar petabytes de datos cada año. Capturar, administrar y procesar esta enorme cantidad de datos no solo para un automóvil, sino para una flota, requiere una infraestructura y una arquitectura de computación completamente nuevas.

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Pilar 3: Solución del centro de datos para las pruebas y simulaciones robustas: La capacidad para probar un entorno de simulación realista es esencial para lograr vehículos de conducción autónoma seguros.

Al combinar millas reales con millas simuladas en una solución de centro de datos de alto rendimiento, los fabricantes pueden probar la tecnología de forma extensa y validarla.

Pilar 4: El mejor y más extenso programa de seguridad: El desarrollo de tecnologías de conducción autónoma debe seguir una metodología de seguridad integral que se enfoque en la diversidad y la redundancia del diseño, validación, verificación y soporte continuo de todo el sistema autónomo.

Estos programas deben seguir recomendaciones de organismos nacionales e internacionales, como la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, la Organización Internacional de Normalización y el Programa de Evaluación de Autos Nuevos Global.

Este programa de seguridad incluye un proceso de evaluación integral antes de que nuestros conductores de seguridad validen la tecnología de NVIDIA en rutas públicas. Los conductores y los copilotos deben completar un riguroso entrenamiento antes de conducir los vehículos, que se prueban para garantizar el funcionamiento del hardware y el software antes del manejo.

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