Utilizamos la IA y los mundos virtuales con el objetivo de crear coches más seguros

Hubo un tiempo, en que solo teníamos formas físicas de probar y desarrollar nuevas funciones de seguridad. Con la llegada de nuevas tecnologías, ahora podemos utilizar entornos virtuales para ir más allá en seguridad. 

Y ahora vamos a dar un nuevo paso adelante, utilizando mundos virtuales realistas generados por IA para encontrar nuevos avances que te ayuden a mantenerte a salvo. Con la ayuda de la IA avanzada y las técnicas computacionales, podemos mejorar el desarrollo de nuestro software de seguridad, como nuestros sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), todo ello con el objetivo de crear coches aún más seguros.   

Entonces, ¿cómo funciona esto? Gracias a una técnica computacional avanzada llamada "dispersión gaussiana" (esta no es una frase de Volvo Cars. lo prometemos), podemos convertir imágenes del mundo real en escenas y sujetos 3D realistas y de aspecto natural.   

Uso de datos de la vida real 
Con la dispersión gaussiana, los datos de incidentes recopilados por los sensores avanzados de nuestros nuevos vehículos, como el frenado de emergencia, la dirección brusca o la intervención manual, ahora se pueden sintetizar, reconstruir y explorar para ayudarnos a comprender mejor cómo se podrían evitar los accidentes en el futuro.

Por ejemplo, estos entornos virtuales pueden ser manipulados añadiendo o quitando usuarios de la carretera y cambiando el comportamiento del tráfico o de los obstáculos en la carretera. Esto nos permite probar nuestro software de seguridad a todo tipo de situaciones de tráfico, a una velocidad y escala que antes no era posible. Como resultado, ahora podemos desarrollar software que funcione bien en "casos extremos" complejos, raros pero potencialmente peligrosos, y reducir el tiempo que lleva probar nuestro software a casos extremos, de meses a días. 

Los entornos virtuales son desarrollados por Zenseact, nuestra empresa interna de IA y software que fundamos hace unos cinco años. Este proyecto, patrocinado por Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), forma parte de un programa PhD para que las principales universidades suecas exploren si las técnicas de renderizado neuronal se integrarán en futuras iniciativas de seguridad. 

"Ya tenemos millones de datos de momentos que nunca sucedieron y que utilizamos para desarrollar nuestro software", afirma Alwin Bakkenes, director de ingeniería de software global de Volvo Cars. "Gracias a la técnica de dispersión gaussiana, podemos seleccionar uno de los raros casos extremos y explotarlo en miles de nuevas variaciones del escenario para entrenar y validar nuestro modelo. Esto tiene el potencial de generar una escala que nunca habíamos tenido, e incluso de detectar casos extremos antes de que ocurran en el mundo real". 

Una parte del rompecabezas 
Hoy en día, utilizamos entornos virtuales junto con pruebas del mundo real para la capacitación, el desarrollo y la validación de software, ya que proporcionan un entorno seguro, escalable y rentable.  Para garantizar que nuestro software de seguridad sea seguro, debe estar capacitado para manejar todo tipo de situaciones de tráfico. Mediante el uso de escenarios raros o inusuales, podemos garantizar que el software funcione bien no solo en condiciones normales, sino también en situaciones complejas, raras pero potencialmente peligrosas.

No hace falta decir que la lista de escenarios posibles es casi infinita. Piensa en animales que saltan a la carretera, objetos que caen de la parte trasera de un camión, un semáforo que muestra todos los colores a la vez, un coche que circula en sentido contrario por una autopista, una carretera que se ha inundado por completo o un tornado de polvo que cruza la calle. Capturar todos los escenarios posibles en la vida real o codificarlos llevaría cientos de miles de años.

Integración de la tecnología NVIDIA
Volvo Cars puede explorar tecnologías como la dispersión gaussiana, gracias a la relación recientemente ampliada con NVIDIA. La nueva generación de coches 100 % eléctricos, basada en la computación acelerada de NVIDIA, recopila datos de varios sensores para comprender lo que ocurre dentro y alrededor del coche mejor que nunca. Una plataforma de supercomputación de IA, impulsada por NVIDIA sistemas DGX, contextualiza estos datos, adquiere nuevos conocimientos y capacita a futuros modelos en una mayor seguridad. Mejorará y acelerará el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta plataforma de supercomputación forma parte de una reciente inversión de Volvo Cars y Zenseact para establecer uno de los mayores centros de datos de los países nórdicos.

¿Quieres saber más?
La exploración de la técnica de dispersión gaussiana y la IA generativa forman parte de nuestra presentación en la conferencia GTC de NVIDIA. Puedes verlo en vivo o bajo demanda a través de este enlace.