PONENCIA INAUGURAL DEL CEO DE NVIDIA EN EL CES LAS VEGAS 2017

NVIDIA, la fuerza oscura de la inteligencia artificial del nuevo automóvil

El nuevo automóvil, el automóvil que viene, el automóvil de la nueva movilidad se caracteriza por ser un producto industrial de alta complejidad tecnológica.

Jen-Hsun Huang, CEO y socio fundador de la compañía.
Jen-Hsun Huang, CEO y socio fundador de la compañía.

NVIDIA es una empresa tecnológica líder mundial en visualización digital. Fundada en 1993, actualmente tiene a Jen-Hsun Huang como CEO y socio fundador de la compañía.

Su sede radica en Santa Clara, California (¡cómo no!) y su campo de acción se dirige a cuatro grandes mercados: los videojuegos, la visualización profesional, los CPD y la automoción. Su denominador común en cada uno de estos sectores es la visualización y la capacidad computacional y son los propietarios de 7.300 patentes, que encuentran en el mercado de los gráficos, su principal activo y liderazgo.

En el CES 2017 Jen-Hsun Huang realizará la presentación de la ponencia inaugural de la feria en Las Vegas:

La evolución NVIDIA

Uno de sus componentes principales es la GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), un procesador revolucionario que inventó en 1999 y que gracias a sus potencialidades, permite ver gráficos de gran espectacularidad en juegos y películas, además de aportar mejoras sustanciales para nuestra vida (tecno-moderna) cotidiana con aplicaciones de la inteligencia artificial en apps increíbles de uso diario o en avances tan sumamente complejos y revolucionarios como los vehículos autónomos.

La evolución de la GPU ha permitido mejoras en aplicaciones informáticas, como los sombreadores programables, para diseño o creación, o la simulación del comportamiento de los virus o el clima (CUDA). Más recientemente, con la “aceleración computacional” han tomado el camino que ha de superar la famosa ley de Moore (doblar cada dos años el número de transistores de un procesador). Últimamente han virtualizado la GPU para instalarla en los centros de datos para su uso en la nube y aprovechar su potente capacidad.

¿Qué es el GPU computing acelerado?:

El cálculo acelerado en la GPU puede definirse como el uso de una unidad de procesamiento gráfico (GPU) en combinación con una CPU para acelerar aplicaciones de deep learning, análisis e ingeniería. NVIDIA lo introdujo en 2007 y, desde entonces, las GPU aceleradoras han pasado a instalarse en centros de datos energéticamente eficientes de laboratorios gubernamentales, universidades, grandes compañías y PYMEs de todo el mundo. Desempeñan un papel fundamental en la aceleración de aplicaciones que abarcan desde la inteligencia artificial hasta los coches, drones y robots.

En el CES de 2015 presentaron los ordenadores de a bordo NVIDIA DRIVE, que incorporaban funciones sin precedentes de visión computarizada, aprendizaje profundo y visualización gráfica en el salpicadero.

Jen-Hsun Huang, CEO y socio fundador de NVIDIA, dijo que la supercomputación móvil será esencial para los coches del futuro. La integración de numerosas cámaras y pantallas en los vehículos hará que cada vez puedan ver y entender mejor el entorno que los rodea. Conducir hasta su dueño desde el aparcamiento, detectar situaciones de peligro y sortearlas...

"Los vehículos del mañana harán cosas asombrosas que parecerán dotarlos de inteligencia. Los progresos en el campo de la visión computarizada, el aprendizaje profundo y los gráficos por fin han puesto este sueño a nuestro alcance”, añadió.

NVIDIA DRIVE acelerará la revolución de los coches inteligentes poniendo la capacidad de visualización computacional de los superordenadores al servicio del conductor.

Los destinatarios de NVIDIA

Actualmente, NVIDIA proporciona a los fabricantes de coches, la industria auxiliar, los centros de investigación y las startups toda la potencia y flexibilidad necesarias para desarrollar e implementar sistemas avanzados de inteligencia artificial para vehículos de conducción autónoma.

La arquitectura de cálculo unificada de Inteligencia Artificial (IA) de NVIDIA permite el entrenamiento de redes neuronales profundas en el centro de datos con NVIDIA DGX-1 para después ejecutarlas sin problemas en NVIDIA DRIVE PX 2 en el vehículo. Este enfoque completo se basa en el software NVIDIA DriveWorks y permite enviar a los coches actualizaciones vía OTA para incorporar nuevas funciones a lo largo de toda la vida del vehículo.

Ordenador de IA para vehículos de conducción autónoma: las plataformas

NVIDIA-1

DRIVE PX2 PARA CRUCERO AUTOMÁTICO
DRIVE PX 2 para crucero automático tiene un formato pequeño y está diseñada para ofrecer funciones de conducción automatizada en autopista y mapas en HD. Se pondrá a la venta durante el cuarto trimestre de 2016.

NVIDIA-2

DRIVE PX2 PARA AUTOCONDUCCIÓN
DRIVE PX 2 para configuración automática con dos chips (SoCs) y dos GPU discretas ya está disponible para la conducción de punto a punto.

NVIDIA-3

DRIVE PX2 PARA CONDUCCIÓN TOTALMENTE AUTÓNOMA
Es posible integrar varios sistemas DRIVE PX 2 ya configurados en un mismo vehículo para dotarlo de capacidad de conducción autónoma.

NVIDIA DRIVE PX 2 es la plataforma abierta de conducción con inteligencia artificial que permite a los fabricantes de coches y la industria auxiliar acelerar la producción de vehículos automatizados y autónomos. Abarca desde un módulo de alta eficiencia energética del tamaño de la mano con funciones de crucero automático hasta un potente superordenador de IA con capacidad de conducción autónoma.

La nueva configuración de un solo procesador de DRIVE PX 2 con funciones de crucero automático, que incluye conducción automatizada en autopista y cartografía en HD, sólo consume 10 vatios y permite a los vehículos utilizar redes neuronales profundas para procesar datos de varias cámaras y sensores.

DRIVE PX 2 puede comprender en tiempo real lo que sucede en torno al vehículo, localizarlo con precisión en un mapa en HD y planificar una ruta segura. Es la plataforma de desarrollo de vehículos autónomos más avanzada del mundo. Combina tecnologías de deep learning, fusión de sensores y visión circundante para cambiar la experiencia de viajar en coche.

Fusión de sensores

DRIVE PX 2 puede combinar los datos de 12 cámaras y de los sensores de ultrasonido, lidar (radar de luz) y radar. Esto permite a los algoritmos interpretar con precisión todo lo que rodea al vehículo (vista de 360 grados) para producir una representación fiable del entorno que incluye objetos estáticos y en movimiento. El uso de redes neuronales profundas (DNN) para detectar y clasificar los objetos mejora enormemente la precisión de los datos resultantes de la fusión de sensores.

La arquitectura escalable permite crear configuraciones que abarcan desde un procesador móvil con refrigeración pasiva que sólo consume 10 vatios hasta un potente sistema con dos procesadores móviles y dos GPU discretas con capacidad de procesar 24 billones de operaciones de deep learning por segundo. Es posible utilizar varias plataformas DRIVE PX 2 en paralelo para crear un sistema de conducción totalmente autónoma.

Las plataformas de IA de NVIDIA se basan en la tecnología de deep learning. Gracias a una arquitectura unificada, las redes neuronales profundas se pueden entrenar en un sistema del centro de datos e implementarse después en el vehículo.

Cultura tecnológica:

CUDA
CUDA es una arquitectura de cálculo paralelo de NVIDIA que aprovecha la gran potencia de la GPU (unidad de procesamiento gráfico) para proporcionar un incremento extraordinario del rendimiento del sistema.

Gracias a millones de GPUs CUDA, miles de desarrolladores, científicos e investigadores están encontrando innumerables aplicaciones prácticas para esta tecnología en campos como el procesamiento de vídeo e imágenes, la biología y la química computacional, la simulación de la dinámica de fluidos, la reconstrucción de imágenes de TC, el análisis sísmico o el trazado de rayos, entre otras.

DEEP LEARNING
El deep learning es el campo de mayor crecimiento en la inteligencia artificial. Ayuda a los ordenadores a dar sentido a ingentes cantidades de datos en forma de imágenes, sonido y texto. Mediante el uso de distintos niveles de redes neuronales, los ordenadores pueden ver, aprender y reaccionar ante situaciones complejas, igual o incluso mejor que los humanos. Esta tendencia está transformando la forma de considerar los datos, la tecnología y los productos y servicios.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Esta disciplina de la ciencia utiliza sofisticadas redes neuronales para crear sistemas capaces de reconocer rasgos o características a partir de cantidades masivas de datos.

Aunque el aprendizaje automático lleva décadas desarrollándose, dos circunstancias surgidas hace relativamente poco han provocado su rápida expansión: la disponibilidad de cantidades masivas de datos con los que trabajar y la aparición de sistemas de procesamiento paralelo potentes y eficientes derivados del GPU computing.

APRENDIZAJE PROFUNDO
Es una ram del aprendizaje automático que trata de crear redes neuronales capaces de imitar el comportamiento del cerebro humano modelando diferentes niveles de abstracción.

El aprendizaje profundo se utiliza en la comunidad de investigación y en la industria para ayudar a resolver muchos problemas de grandes volúmenes de datos, tales como la visión artificial, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural. Ejemplos prácticos incluyen:

  • Vehículo, peatón y la identificación de referencia para asistencia al conductor
  • Reconocimiento de imagen
  • El reconocimiento de voz y traducción
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Ciencias de la vida

TECNOLOGIA NVIDIA G-SYNC
NVIDIA G-SYNC es una novedosa tecnología de pantalla que proporciona la experiencia de juego más rápida y fluida jamás vista. Para ello, sincroniza las tasas de refresco de la pantalla con las de la GPU GeForce GTX del PC o el portátil, con lo que elimina la fragmentación de las imágenes, al tiempo que minimiza el entrecortamiento de las secuencias y el retardo de la señal de entrada para mejorar la velocidad de respuesta.

Como resultado, las escenas aparecen al instante, los objetos se muestran más claros y definidos y el juego es superfluido, lo que te proporciona una experiencia visual asombrosa y una velocidad que te hace imbatible.

Conversaciones: