Para a maioria de nós, dirigir é algo natural; uma série de decisões automáticas. Treinar a IA para a condução autônoma — para tomar essas mesmas decisões até um décimo de segundo mais rápido, e potencialmente tornar a condução mais segura — requer petabytes de dados.
De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS) (link fora de ibm.com), aproximadamente 1,35 milhão de pessoas morrem em acidentes de trânsito a cada ano, e outros 50 milhões são feridos. Para mitigar esse risco, a UE agora exige a disponibilidade de veículos autônomos até 2030. A corrida começou para oferecer o melhor caminho tecnológico para a condução totalmente autônoma.
"Sistemas avançados de assistência ao motorista reagem mais rápido do que os motoristas em cenários críticos de acidentes", diz Robert Thiel, chefe de inteligência artificial, sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS), na Continental. "Isso pode ser alcançado treinando uma IA com toneladas de dados para dirigir de forma mais segura do que um humano. Portanto, gerenciamento inteligente de dados significa veículos inteligentes e vidas salvas."
A Continental é uma grande fornecedora de peças automotivas para quase todos os produtores de carros do mundo e líder no espaço de inteligência de condução autônoma. Sua unidade de negócios ADAS começou a desenvolver sensores inteligentes e soluções de segurança no trânsito baseadas em dados há mais de 20 anos e vem trabalhando para aumentar a velocidade de desenvolvimento usando deep learning e treinamento de redes neurais artificiais. O objetivo do projeto Vision Zero da Continental é praticamente eliminar mortes por acidente de tráfego através do desenvolvimento de tecnologias ADAS.
Inovações ao longo da vida
A Continental ultrapassou os limites da inovação automóvel durante 150 anos
Maior eficiência de treinamento
A Continental melhorou o tempo de treinamento de IA em 70% usando sistemas IBM Spectrum Scale Scale e NVIDIA DGX
Recursos aprimorados
A Continental tem a capacidade de executar pelo menos 14 vezes mais experimentos de deep learning por mês ao mesmo tempo
Um dos maiores desafios do setor automobilístico relacionados à condução autônoma é gerenciar dados localizados em todo o mundo e usar esses dados onde são necessários. A iniciativa ADAS Vision Zero da Continental emprega uma frota de teste equipada com sensores que percorrem 15.000 quilômetros por dia, gerando e gravando mais de 100 TB de dados, que são então ingeridos, processados, selecionados, avaliados e anotados, e usados para treinamento e validação do sistema.
Para detectar o que está acontecendo em qualquer cenário e permitir decisões para controlar o veículo com segurança, a equipe usa sistemas NVIDIA DGX (link fora de ibm.com) para treinamento e validação. Para acelerar o desenvolvimento da IA e reduzir o tempo de colocação no mercado, a Continental precisa de processamento de IA de alto desempenho e acesso a dados, além de uma poderosa solução de armazenamento para analisar centenas de milhares de imagens por segundo com computação GPU NVIDIA.
As soluções ADAS da Continental podem auxiliar os motoristas em muitas tarefas de condução típicas e até mesmo assumir o controle do veículo para evitar um acidente. No entanto, à medida que a automação de seus sistemas de assistência ao motorista e segurança veicular aumentou, a complexidade do software cresceu, assim como o número de requisitos de segurança em múltiplas geografias. A Continental percebeu que era hora de escalar tanto sua tecnologia quanto suas equipes para evoluir uma solução de IA mais escalável globalmente. A necessidade de acesso paralelo aos dados também significava enfrentar um crescente desafio de gerenciamento de dados.
A Continental precisava de um poderoso sistema de arquivos paralelos para atender às altas demandas da IA e para proteger dados sensíveis. Ao mesmo tempo, tinha que criar um local mais centralmente acessível para armazenar dados e melhorar a rastreabilidade, oferecendo várias maneiras para os desenvolvedores se conectarem de forma segura.
A Continental sabia que era hora de impulsionar o desempenho com infraestrutura de deep learning escalável e armazenamento conectado com uma rede de alta velocidade. Esta solução precisaria oferecer acesso aleatório rápido, suportar protocolos como Server Message Block (SMB) e Amazon Simple Storage Service (S3), e fornecer várias opções de gerenciamento de acesso.
“As GPUs hoje são tão rápidas que o armazenamento padrão não consegue acompanhar o processamento”, diz David Enenkel, chefe de operações de TI, ADAS, na Continental. “Por isso estávamos procurando algo mais rápido, algo que realmente nos desse a largura de banda e também o acesso aleatório de que precisamos.”
A Continental estabeleceu testes abrangentes e avaliou o quão bem cada uma das principais soluções de armazenamento atendia aos seus objetivos. Para medir o desempenho do IBM ESS, a Continental trabalhou com a SVA System Vertrieb Alexander GmbH, parceira de negócios da IBM. Eles descobriram que a solução IBM Spectrum Storage for Data and IA com NVIDIA DGX ofereceu o desempenho necessário e várias outras vantagens. A arquitetura de "alto desempenho paralelo" e a implementação simples de nós da solução forneceram a infraestrutura de IA necessária, com a resiliência e escalabilidade que a Continental precisará no futuro.
A flexibilidade e integração perfeita do IBM Storage com contêineres Kubernetes permitiu à Continental modernizar seu desenvolvimento de aplicações sem abrir mão de requisitos de infraestrutura como desempenho, escalabilidade ou simplicidade. A solução IBM Spectrum Scale garantiu que sua infraestrutura suportará o crescimento necessário, seja na nuvem ou no local. A IBM tem uma vasta experiência na indústria automóvel, o que também foi um fator que contribuiu para a decisão da Continental.
Com a nova solução, a Continental conseguiu otimizar para deep learning com treinamento multi-nó, permitindo aumentar a precisão do modelo para níveis mais altos de segurança sem impactar o tempo de produção. A Continental escalou para um cluster de DGX para lidar com 14 vezes mais experimentos por mês, com a capacidade de testar milhões de permutações em condições ambientais—como chuva, neve, luz solar e nuvens—ou transitórias—como carros se aproximando demais uns dos outros durante uma mudança de faixa.
Com as melhorias de desempenho, flexibilidade e escalabilidade da nova solução de gerenciamento de dados da IBM para suportar uma infraestrutura de IA em evolução, a Continental está no caminho rápido para mudar o futuro da mobilidade.
"Não poderíamos vender nenhum dos sistemas que vendemos hoje, em relação aos requisitos de segurança, sem a capacidade de validar em enormes conjuntos de dados — na ordem de milhões de quilômetros ou dezenas de petabytes a serem processados regularmente, re-simulados, coletados e para a geração de alguns KPIs", diz Thiel.
"Como resultado de nossa nova infraestrutura, agora podemos executar 20, 40, 80 GPUs simultaneamente para realmente acelerar nosso treinamento", diz Balazs Lorand, PhD, cchefe do Centro de competência de IA, ADAS@Budapest, na Continental. "Temos orgulho de ter resolvido vários desafios", continua ele. Com esta nova infraestrutura, a Continental realiza 14 vezes mais experimentos de deep learning por mês e reduziu o tempo de treinamento de semanas para dias. Ela aumentou dramaticamente a eficiência do ciclo de vida de desenvolvimento, pois agora é capaz de conduzir mais experimentos e conectar sem dificuldades seu ambiente Kubernetes. E sua solução é flexível o suficiente para suportar crescimento em qualquer direção — em ambientes de nuvem híbrida containerizados, localmente e em múltiplos data centers.
A Continental construiu uma infraestrutura completamente nova no data center pronto para IA em Frankfurt, Alemanha, na Equinix (link fora de ibm.com), um provedor global de infraestrutura de colocation. A Continental, com o apoio da SVA, implementou a integração geral da solução de armazenamento no cluster, incluindo instalação, implementação, configuração, comissionamento e treinamento para operação e administração.
Esta nova solução inclui um cluster de GPU multimodal, infraestrutura de rede InfiniBand não bloqueante, IBM ESS com drives rápidos de memória não-volátil expressa (NVMe), sistemas NVIDIA DGX e GPUs NVIDIA V100 Tensor Core. A Continental também está usando o software IBM Spectrum Scale com seu ambiente Kubernetes para desenvolvimento moderno de aplicações.
"Para atender às demandas de uma classificação de cinco estrelas no Euro NCAP, você precisa continuar desenvolvendo produtos mais inteligentes. Então, é muito, muito importante estabelecer tais ambientes de dados, e estou realmente feliz que fizemos isso no ano passado", diz Enenkel.
Essas melhorias se traduzem em uma posição competitiva forte para a Continental, permitindo que avance com o desenvolvimento de soluções de condução autônoma mais seguras mais rapidamente do que nunca.
A Continental (link fora de ibm.com) desenvolve tecnologias pioneiras e serviços para a mobilidade sustentável e conectada de pessoas e seus bens. Fundada em 1871, a empresa de tecnologia oferece soluções seguras, eficientes, inteligentes e acessíveis para veículos, máquinas, tráfego e transporte.
A área de negócios de mobilidade autônoma e segurança da Continental desenvolve e produz tecnologias integradas de segurança ativa e passiva para condução, bem como produtos que apoiam a dinâmica do veículo.
A parceira de negócios da IBM SVA é uma importante integradora de sistemas alemã com 23 filiais em toda a Alemanha. A SVA concentra-se na combinação de produtos de TI de alta qualidade com conhecimento de projeto e flexibilidade para alcançar soluções ótimas nos campos de infraestrutura de data center, continuidade de negócios, big data, segurança de TI e nuvem.
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A capacidade de armazenamento disponível real pode ser relatada para dados não compactados e compactados e variará e poderá ser menor do que o indicado.