Utilizziamo l'intelligenza artificiale e i mondi virtuali con l'obiettivo di creare auto più sicure
Grazie a nuove tecnologie, ora possiamo utilizzare mondi virtuali realistici generati dall'intelligenza artificiale per migliorare lo sviluppo del nostro software di sicurezza – il tutto con l'obiettivo di continuare a fare scoperte rivoluzionarie che ti aiutino a stare al sicuro.
Ambienti 3D basati sull'intelligenza artificiale per una guida più sicura.
Una volta avevamo solo modi fisici per testare e sviluppare nuove funzionalità di sicurezza. Con l'arrivo del computer, abbiamo anche potuto utilizzare gli ambienti virtuali per spingerci costantemente oltre i limiti della sicurezza.
E ora stiamo facendo un nuovo passo avanti, utilizzando mondi virtuali realistici generati dall'intelligenza artificiale per continuare a fare scoperte rivoluzionarie che ti aiutino a stare al sicuro. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale avanzata e di tecniche computazionali, possiamo migliorare lo sviluppo dei nostri software di sicurezza, come i nostri sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), il tutto con l'obiettivo di creare auto ancora più sicure.
Come funziona in concreto? Grazie a un'avanzata tecnica computazionale chiamata "Gaussian splatting" ("spiaccicamento" gaussiano: non è un'espressione di Volvo Cars, te lo assicuriamo), possiamo trasformare le immagini del mondo reale in scene e soggetti 3D realistici, dall'aspetto naturale.
Abbiamo già milioni di dati puntuali relativi a momenti mai accaduti che utilizziamo per sviluppare il nostro software.
Utilizzo di dati reali
Con il "Gaussian splatting", i dati sugli incidenti raccolti dai sensori avanzati delle nostre nuove auto – come la frenata di emergenza, la brusca sterzata o l'intervento manuale – possono ora essere sintetizzati, ricostruiti ed esplorati per aiutarci a capire meglio come gli incidenti potrebbero essere evitati in futuro.
Ad esempio, questi ambienti virtuali possono essere manipolati aggiungendo o rimuovendo utenti della strada e modificando il comportamento del traffico o degli ostacoli sulla strada. Questo ci consente di esporre il nostro software di sicurezza a tutti i tipi di situazioni di traffico, a una velocità e a una scala di magnitudine mai possibili prima. Di conseguenza, ora siamo in grado di sviluppare un software che funziona bene in "casi limite" complessi, rari ma potenzialmente pericolosi e ridurre il tempo necessario per esporre il nostro software ai casi limite, da mesi a giorni.
Gli ambienti virtuali sono sviluppati da Zenseact, la nostra società interna di intelligenza artificiale e software che abbiamo fondato circa cinque anni fa.Questo progetto, sponsorizzato da Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), fa parte di un programma di dottorato di ricerca per le principali università svedesi per esplorare se le tecniche di rendering neurale potranno essere integrate nelle future iniziative di sicurezza.
"Abbiamo già milioni di dati puntuali relativi a momenti mai accaduti che utilizziamo per sviluppare il nostro software.", afferma Alwin Bakkenes, Head of Global Software Engineering di Volvo Cars. "Grazie al “Gaussian splatting” possiamo selezionare uno dei rari casi limite e farlo "esplodere" in migliaia di nuove varianti dello scenario per addestrare e convalidare i nostri modelli. Questa tecnologia ha il potenziale per sbloccare una scala di magnitudine che non abbiamo mai avuto prima e ci permette addirittura di catturare i casi limite prima che accadano nel mondo reale".
Migliorare la sicurezza dei veicoli con simulazioni basate sull'intelligenza artificiale.
Una parte del puzzle
Oggi, utilizziamo ambienti virtuali insieme ai test del mondo reale per la formazione, lo sviluppo e la convalida del software perché forniscono un ambiente sicuro, scalabile ed economico. Per garantire che il nostro software di sicurezza sia sicuro, deve essere addestrato per gestire tutti i tipi di situazioni di traffico. Utilizzando scenari rari o insoliti, possiamo garantire che il software funzioni bene non solo in condizioni normali, ma anche nelle complesse situazioni di "casi limite", rari ma potenzialmente pericolosi.
Inutile dire che l'elenco degli scenari possibili è praticamente infinito. Pensate agli animali che attraversano la strada all'improvviso, a oggetti che cadono dal retro di un camion, a un semaforo che accende tutti i colori contemporaneamente, a un'auto che procede contromano in autostrada, a una strada completamente allagata o a un tornado di sabbia che attraversa la strada. Catturare tutti i possibili scenari nella vita reale o codificarli richiederebbe centinaia di migliaia di anni.
Integrazione della tecnologia NVIDIA
Volvo Cars è in grado esplorare tecnologie come il "Gaussian splatting" grazie al rapporto recentemente ampliato con NVIDIA. La nuova generazione di auto 100% elettriche, basata sull'elaborazione accelerata NVIDIA, raccoglie dati da vari sensori per riconoscere meglio che mai ciò che accade all'interno e intorno all'auto. Una piattaforma di supercomputing basata sull'IA, alimentata da NVIDIA sistemi DGX, contestualizza questi dati, sblocca nuove informazioni e forma i futuri modelli di sicurezza. Migliorerà e accelererà lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questa piattaforma di supercomputing fa parte di un recente investimento di Volvo Cars e Zenseact per la creazione di uno dei più grandi data center dei paesi nordici.
Vuoi saperne di più?
L'esplorazione del "Gaussiano splatting" e dell'IA generativa fa parte della nostra presentazione alla conferenza NVIDIA GTC. Puoi seguirlo in diretta oppure on demand tramite questo link.
