Toyota-Nvidia: un supercomputer guiderà le auto senza conducente

Il grande mosaico dell'auto-robot è fatto di tante tessere ma questi componenti sono già praticamente tutti disponibili e pronti all'uso. Si potrebbe anzi dire che la guida autonoma è un “ADAS all'ennesima potenza” perché raccoglie tutte le tecnologie già usate nei sistemi avanzati di assistenza alla guida. Quello che rende l'intero maggiore della somma delle sue parti è l'Intelligenza Artificiale, che riceve i segnali dei sensori e decide il da farsi in piena autonomia. In questo campo una delle potenze emergenti è senza dubbio Nvidia: il suo recentissimo accordo con Toyota (Nvidia si è alleata anche con Mercedes per l'Inteligenza Artificiale), il secondo – ma è stato anche il primo – gruppo mondiale, è lì a testimoniarlo.

IL SILENZIO È ROTTO Toyota, in confronto agli altri grandi Gruppi automobilistici, è stata relativamente silente per quel che riguarda l'annuncio di programmi per lo sviluppo di veicoli autonomi. Questa freddezza ha sconfinato con la diffidenza, come quando la Casa ha detto”l'auto-robot? Può aspettare” anche se Toyota ha presentato un concept autonomous al CES 2017.

Il recentissimo annuncio, riletto col senno di poi, fa ora pensare che la presa di distanza dell'ottobre scorso fosse pretattica perché un accordo del genere richiede mesi e mesi di trattative. In ogni caso il succo della questione è che Nvidia collaborerà con Toyota per sviluppare e fornire hardware e software di intelligenza artificiale per le auto driverless che la Casa intende mettere sul mercato nei prossimi anni.

SUPERCOMPUTER IN UNA MANO I veicoli a guida autonoma di Toyota utilizzeranno il nuovo supercomputer Nvidia Drive PX AI (evoluzione del Drive PX che equipaggia l'auto-robot Nvidia già in prova su strada) che impiega il deep learning per riconoscere e gestire il numero quasi infinito di scenari che la strada può riservare nell'uso quotidiano. Il cuore del nuovo Drive PX è il super processore Xavier, che rimpiazza i 2 (affiancati da 2 GPU discrete) presenti nella generazione precedente dei PX.

 Xavier è tremendamente potente: i suoi 7 miliardi di transistor, distribuiti in 8 processori matematici e 512 core di elaborazione grafica, sprigionano fino a 30 trilllion (30 mila miliardi) di operazioni di deep learning al secondo. Il nuovo PX sta in una mano, è aggiornabile over-the-air, consuma soltanto 30 watt e, essendo il cervello delle auto-robot, è concepito con criteri di affidabilità e ridondanza che lo rendono conforme, per esempio, agli standard ISO 26262 della sicurezza in campo automotive. Traguardi ambiziosi nel commento Ken Koibuchi, Direttore generale esecutivo di Toyota: “Toyota sta lavorando sulla guida autonoma da più di 20 anni con l'obiettivo di ridurre a zero gli incidenti mortali, rendere più fluido il traffico e fornire mobilità a tutti. Con questa collaborazione volgiamo accelerare lo sviluppo di sistemi autonomi ancora più sicuri e capaci”.

LA GRAFICA CHE RISOLVE I PROBLEMI Gli fa eco Jen-Hsun Huang, Amministratore delegato e fondatore di Nvidia: “Immaginiamo una società nella quale i veicoli autonomi circolano in modo sicuro e confortevole in città bellissime e libere dal traffico. Lo sviluppo delle vetture autonome è una delle più grandi sfide tecniche che sia mai stata affrontata. Stiamo combinando le innovazioni più audaci dell'AI e del computing ad alte prestazioni per costruire DRIVE PX e l'annuncio dell'accordo con Toyota è una fortissima indicazione che un futuro autonomo diventerà presto una realtà”. Ricordiamo che Nvidia ha accordi sia con molte Case (anche con la pioniera della guida autonoma Tesla) sia con fornitori come Bosch (leggi dei componenti Bosch per l'auto driverless), con il quale ha siglato, a metà marzo, un accordo per la fornitura di computer per le auto-robot.

 La grande avanzata di Nvidia nell'automotive è dovuta in gran parte alla sua esperienza di costruttore di schede grafiche: la loro efficienza ha contribuito alla nascita del visual computing, ossia alla formulazione di problemi complessi, come la modellazione di fenomeni fisici, in modo che potessero essere risolti dalle GPU piuttosto che da CPU. I veicoli autonomi, poi, devono affrontare situazioni così complesse che la programmazione classica, con i suoi or o if then else, sarebbe ingestibile: la soluzione è nelle reti neurali (un altro settore nel quale Nvidia è molto forte) che imparano dall'esperienza con un bisogno molto limitato di hardcode canonico.