¿Qué diablos está haciendo Amazon en el negocio automotriz? La respuesta es simple: AWS se compromete a desarrollar vehículos en red.
En noviembre de 2020, NXP Semiconductors se asoció con AWS. El propósito de este acuerdo es permitir que los fabricantes de automóviles recopilen y utilicen la gran cantidad de datos generados por sus automóviles.
La industria automotriz lleva mucho tiempo hablando de vehículos conectados. Los módulos de comunicación instalados en los automóviles han permitido a las empresas crear servicios telemáticos como OnStar de General Motors. Esta tecnología también permite a los clientes descargar aplicaciones y otros contenidos para sistemas de información y entretenimiento.
"Hay fases uno y dos en el desarrollo de vehículos conectados", dijo Brian Carlson, director de marketing global de NXP Vehicle Management and Networks. En la tercera fase, la asociación entre NXP y Amazon permitirá que "los fabricantes de automóviles recopilen datos de todos los vehículos", explicó.
Pero, ¿de qué datos estamos hablando?
Con un procesador de red para vehículos de alto rendimiento y gran ancho de banda (como el S32G de NXP), los fabricantes de automóviles podrán enviar datos a la nube, "desde lecturas de sensores hasta estadísticas algorítmicas y de comportamiento", dijo Carlson.
Algunos datos se procesarán mediante la computación de borde y otros estarán directamente en el automóvil. El acuerdo NXP-AWS brindará a los OEM la capacidad de extraer y explorar (en la nube) datos que no se han analizado previamente.
En un mundo de Internet de las cosas donde la conectividad es fundamental, la comunidad de ingenieros ha pasado de los escritorios personales a la nube mediante servicios como AWS y Microsoft Azure.
Los coches conectados son los siguientes. “Esta será una nueva tendencia”, dijo Egil Juliussen, un analista experimentado en la industria automotriz. Gran parte del trabajo de los desarrolladores e ingenieros se destina a la nube, ya que "los servicios en la nube proporcionan muchas herramientas avanzadas", dijo.
¿Cómo utilizarán exactamente los ingenieros los servicios en la nube?
En primer lugar, se centrarán en mejorar la percepción de los sistemas de conducción no tripulados y ADAS, así como en transferir algoritmos de aprendizaje automático a la nube. Idealmente, la seguridad de las redes de automóviles y la salud de las baterías de los vehículos eléctricos se pueden monitorear desde la nube utilizando datos del vehículo en tiempo real.
IA en la nube
Muchas funciones automotrices ya se están desarrollando utilizando la nube. Por ejemplo, en la nube, puede diseñar, entrenar, optimizar e implementar modelos de aprendizaje automático para automóviles.
¿Qué beneficios adicionales podrían aportar NXP y Amazon ya que el desarrollo de IA en la nube es ahora algo común? Carlson cree que el uso de datos reales es clave: puede ayudar a los desarrolladores a mejorar el rendimiento y la seguridad. También agregó que la comunicación en tiempo real permite a los fabricantes de automóviles detectar y registrar varios casos críticos y anomalías.
Entonces, ¿con qué procesadores de inteligencia artificial trabajarán NXP y Amazon?
Resulta que AWS SageMaker Neo puede funcionar con diferentes motores de aprendizaje automático e incluso está optimizado para dispositivos SIMD. "Esta lista incluye x86, Arm, RISC-V y otras arquitecturas", explicó Carlson. También utilizará la interfaz PCI-Express integrada en el S32G de NXP para proporcionar soporte para una variedad de procesadores ("desde Nvidia a FPGA y Snapdragon") para sistemas de conducción autónoma y ADAS. Google TPU pronto se incluirá en la lista de dispositivos compatibles. que no son compatibles actualmente.
También Carlson dijo que es muy importante para el fabricante de chips de interfaz hacer que sus productos sean flexibles e independientes de los procesadores. "Nuestros productos deben proporcionar la capacidad de integrar IA en los automóviles", independientemente del procesador que utilicen.
Además, no olvidemos que NXP tiene soluciones para el aprendizaje automático, en particular, el procesador de visión artificial S32V. NXP ha desarrollado el kit de herramientas eIQ Auto que acelerará las redes neuronales de "cuantificación, reducción y reducción". Gran parte de esto se realiza en la nube utilizando datos de automóviles.
Interfaces orientadas a servicios
Gracias a su experiencia en el procesamiento de datos automotrices y la infraestructura en la nube de AWS, NXP ha introducido una serie de nuevos servicios que los fabricantes de automóviles pueden implementar por sí mismos.
Enviar los datos generados por lidars, cámaras y otros sensores a la nube para su análisis, como se señaló anteriormente, es un primer paso importante para mejorar los sistemas de percepción en vehículos autónomos y ADAS.
En cuanto a NXP, Carlson señaló que el "desarrollo de vehículos eléctricos" es el escenario principal en el que la colaboración entre NXP y Amazon será visible. El modelo de nube de Edge Computing permite el monitoreo en tiempo real del estado de las baterías, motores y otros componentes. Según él, trabajar con "gemelos" digitales de coches reales en la nube optimizará el consumo de energía y ampliará la gama de vehículos eléctricos.
La seguridad es otra área en la que los datos de los automóviles conectados jugarán un papel importante. “Piense en la detección de intrusiones en la red”, dijo Carlson. "Al enviar datos a la nube, los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar la seguridad y las actualizaciones se pueden implementar en flotas enteras para evitar infracciones".
Muchos fabricantes de automóviles también esperan que las funciones de red simplifiquen la "gestión del estado del vehículo". Carlson explicó que el monitoreo en tiempo real de los datos automotrices mediante la informática de punta, combinado con el aprendizaje automático, permitirá a los fabricantes de automóviles encontrar problemas "antes de que el automóvil los sepa y emita un código de error o se encienda el motor de verificación".
Además, un componente muy importante de soporte para vehículos conectados altamente automatizados será el análisis del funcionamiento de los sistemas de monitoreo del conductor en tiempo real.
Cambiar la función de los procesadores de red
Ampliar el acceso a los datos automotrices es fundamental para los fabricantes de automóviles que deseen implementar actualizaciones OTA en sus soluciones.
Igualmente importantes son las características de los procesadores de red (como el S32G) y su interoperabilidad con varias unidades de control electrónico (aunque muchos de estos dispositivos pueden ser suministrados por terceros). “Desde la perspectiva de la red, el objetivo de NXP es proporcionar actualizaciones OTA para todas las unidades de control del sistema”, dijo Carlson.
Con el tiempo, a medida que proliferaban los sistemas telemáticos, los fabricantes de automóviles también comenzaron a distribuir actualizaciones de software a través de la red. Sin embargo, las actualizaciones y el mantenimiento clave se realizan a través de los puertos OBDII. El lanzamiento de procesadores de red más potentes permitirá a los fabricantes de automóviles desarrollar sus servicios en la nube, dijo Juliussen. Esta es un área en la que muchos quieren involucrarse porque potencialmente podría ser muy rentable.
En teoría, los principales fabricantes de automóviles (como GM y Toyota) pueden construir sus propias plataformas en la nube. Como dijo Juliussen, esto es lo que están haciendo.
Carlson agregó que estas empresas también están integrando servicios en la nube listos para usar como AWS y Microsoft Azure en sus soluciones. El punto es que las herramientas de Amazon y Microsoft pueden facilitar a los fabricantes de automóviles el desarrollo de software y varios servicios.
Según NXP, el S32G es significativamente diferente de muchas otras unidades de control de red utilizadas en la industria. La compañía también argumenta que el papel de las unidades de control en red tradicionales se limita al movimiento seguro de datos dentro del vehículo. Carlson señaló que "el S32G, a su vez, puede acelerar el procesamiento de la red, ejecutar aplicaciones de alto rendimiento en tiempo real y transferir datos de forma segura a la nube".
Ahora que los fabricantes buscan cada vez más tareas para el S32G, Carlson dijo en broma que “ahora decimos que la G en el S32G significa que es un procesador de propósito general (de la palabra general - nota del traductor)”.
Como recordatorio, el S32G es un procesador de red automotriz compatible con ASIL D que brinda seguridad de hardware, alto rendimiento en tiempo real y una variedad de aplicaciones. y acelerar la creación de redes para puertas de enlace de servicios, controladores de seguridad y procesadores ".
El procesador utiliza núcleos Quad Arm Cotex-A53 (con tecnología Arm Neon), organizados en dos grupos de dos núcleos con bloqueo de grupo para aplicaciones y servicios individuales. También cuenta con núcleos Lockstep Triple Arm Cortex-M7 para aplicaciones en tiempo real, un módulo de red de baja latencia y un motor de reenvío de paquetes para acelerar Ethernet.
Por más poderoso que pueda parecer el S32G, Carlson enfatizó que el propósito del procesador de puerta de enlace NXP no es enviar terabytes de datos sin procesar a la nube.
NXP se asocia con Teraki y SafeRide para reducir la cantidad de datos enviados a la nube. Para ello, las empresas buscan anomalías y aplican algoritmos analíticos. Al señalar que la empresa es consciente de que está buscando una aguja en un pajar, Carlson explicó que el propósito principal de un procesador de red es transmitir solo lo que es importante.
La conclusión es que el desarrollo de nuevos servicios en la nube requiere la cooperación de diferentes empresas. “En este momento, en NXP, estamos desarrollando asociaciones”, dijo Carlson. Agregó que la colaboración entre NXP y AWS es solo el comienzo en términos de lo que se puede ganar con la nueva infraestructura.
- El primer sistema de control en serie de Rusia para un motor de combustible dual con separación funcional de controladores
- En un automóvil moderno, hay más líneas de código que ...
- - Automotive, Aerospace, (50+)
- McKinsey: automotive
