A Volkswagen közös adatfolyammal gyorsítja az önvezető rendszerek fejlesztését

A flottából érkező adatoktól a szimulációig

A bejelentést október 21-én, az NVIDIA GTC Berlin rendezvényén tették közzé. A kezdeti megvalósítást és az ökoszisztéma integrációját a Porsche vezeti, a Volkswagen Group pedig a fizikai mesterséges intelligenciához szükséges technológiai réteg fejlesztésén dolgozik.

A csoport flottája naponta 11 000 átlagos vezető adatának megfelelő mennyiségű információt termel. A közös adatfolyam ezt a valós vezetési adatot kapcsolja össze a szimulációval, a tanítással és az értékeléssel. A cél egy olyan fejlesztési ciklus, amelyben a járművek által gyűjtött tapasztalatokból új tanítási és tesztelési feladatok készülnek.

A Volkswagen a csatlakoztatott flottát, a valós vezetési adatokat, a járműplatformot és a fejlett vezetési rendszerekkel szembeni követelményeket biztosítja. A vállalat szerint a közös adatmodell lehetővé teszi, hogy az egyes projektekben létrehozott vezetési adatok és forgatókönyvek több járműprogramban, szoftverkiadásban és márkánál is felhasználhatók legyenek.

A Voxel51 kezeli az adatfolyamot

A Voxel51 multimodális adatplatformja a nyers flottadatokat tanítási és szimulációs bemenetekké alakítja, majd a modellek hibáit visszakapcsolja azokhoz a forgatókönyvekhez és adatokhoz, amelyek a következő fejlesztési körhöz szükségesek. A rendszerben szerepel multimodális keresés, automatikus címkézés, forgatókönyv-alapú válogatás, adathalmaz-egyensúlyozás, tanításiadat-kiválasztás és modellvalidáció.

A platform a nyers felvételeket nagyjából 80 ellenőrzésen vizsgálja. Ezek az érzékelők épségét, az időzítést, a kalibrációt, a pályákat, a környezet szereplőit és a koordinátarendszereket is lefedik. Minden ellenőrzés jelzi, hogy sikeres, sikertelen vagy nem végrehajtható volt, így a hiányzó bemeneteket nem kezelik érvényes adatként.

Brian Moore, a Voxel51 vezérigazgatója szerint az iparág vezető teljesítményéhez a vállalat rendelkezésére álló adatok kiaknázására van szükség. Úgy fogalmazott, a fejlesztési és iterációs ciklust a vállalatnak kell kézben tartania akkor is, ha nem minden technológiai réteget maga épít ki.

Virtuális ellenőrzés Azure-on és NVIDIA-technológiákkal

Az első alkalmazások egyike a Porsche és a Volkswagen Group számára a vezetési szoftverek virtuális ellenőrzése. A csapat valós vezetési utakból rekonstruált kameraképeket készít, majd a szimuláció kimenetét összeveti a valós mérésekkel. A folyamat célja a megismételhetőbb tesztelés, a rövidebb visszacsatolási ciklus és a fizikai tesztvezetésektől való kisebb függés.

Az NVIDIA a lekérdezési, generálási és szimulációs technológiákat adja. Ezek között szerepel az NVIDIA Cosmos Data Factory a tanítási adatok előkészítéséhez, bővítéséhez és értékeléséhez, valamint az NVIDIA Omniverse NuRec a valós vezetési utak rekonstruálásához. A Microsoft Azure biztosítja a tárhelyet és a számítási kapacitást a Volkswagen Group meglévő biztonsági, azonosítási és regionális irányítási modelljén belül.

A Voxel51 felületéről a mérnökök elindíthatják és nyomon követhetik az Omniverse NuRec rekonstrukcióit, illetve a Cosmos futtatásaiból származó adatokat. A létrejött eredmények kapcsolatban maradnak a forrásfelvétellel, a generálási eljárással és az azt előállító modellel. A mérnökök jóváhagyhatják az eredményt szimulációra, újratanításra küldhetik, vagy elutasíthatják.

Akár 90 százalékkal kevesebb ismételt tesztvezetés

A közlemény szerint az együttműködés akár 90 százalékkal csökkentheti az ismételt fizikai tesztvezetéseket, és akár 85 százalékkal rövidítheti az AI-regressziós tesztciklusokat. Az NVIDIA szerint a flottából származó adatok nagy hűségű szimulációs forgatókönyvekké alakíthatók, amelyek gyorsíthatják a következő generációs vezetési rendszerek fejlesztését és validációját.

A Volkswagen Group számára a közúti adatok értéke idővel növekedhet, mivel minden új vezetés bővíti a felhasználható forgatókönyvek körét, a rekonstruált jelenetek pedig későbbi fejlesztési és ellenőrzési ciklusokban is újra felhasználhatók. A most bejelentett referenciaarchitektúra az autógyártóknak szóló közös mintát kínál az önvezető és fejlett vezetési rendszerek adat-, szimulációs és validációs munkafolyamatainak összekapcsolására.