Para la mayoría de nosotros, conducir es algo natural, una serie de decisiones automáticas. Entrenar la IA para la conducción autónoma, para tomar esas mismas decisiones incluso una décima de segundo más rápido y, potencialmente, hacer la conducción más segura, requiere petabytes de datos.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) (enlace externo a ibm.com), aproximadamente 1,35 millones de personas mueren en accidentes de tráfico cada año y otros 50 millones resultan heridas. Para mitigar este riesgo, la UE exige ahora la disponibilidad de vehículos autónomos para 2030. Ha comenzado la carrera para proporcionar el mejor camino tecnológico hacia la conducción totalmente autónoma.
"Los sistemas avanzados de asistencia al conductor reaccionan más rápido que los conductores en situaciones críticas de accidente", afirma Robert Thiel, responsable de Inteligencia Artificial de Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS) de Continental. “Esto se puede lograr entrenando una IA con toneladas de datos para conducir de manera más segura que un humano. Por lo tanto, la gestión inteligente de datos significa vehículos inteligentes y vidas salvadas”.
Continental es uno de los principales proveedores de piezas de automoción de casi todos los fabricantes de automóviles del mundo y un líder en el ámbito de la inteligencia de conducción autónoma. Su unidad de negocio ADAS comenzó a desarrollar sensores inteligentes y soluciones de seguridad vial basadas en datos hace más de 20 años, y ha estado trabajando para aumentar la velocidad de desarrollo utilizando el deep learning y el entrenamiento de redes neuronales artificiales. El objetivo del proyecto Vision Zero de Continental es eliminar virtualmente las muertes por accidentes de tráfico mediante el desarrollo de tecnologías ADAS.
Innovaciones para toda la vida
Continental ha impulsado los límites de la innovación automotriz durante 150 años
Mejora de la eficiencia de la formación
Continental mejoró el tiempo de entrenamiento de IA en un 70 % con los sistemas IBM® Spectrum Scale y NVIDIA DGX
Capacidad de mejora
Continental tiene la capacidad de ejecutar al menos 14 veces más experimentos de deep learning al mes al mismo tiempo
Uno de los mayores retos de la industria automovilística en relación con la conducción autónoma es gestionar los datos ubicados en todo el mundo y utilizarlos donde se necesiten. La iniciativa ADAS Vision Zero de Continental emplea una flota de pruebas equipada con sensores que recorren 15 000 kilómetros por día, generando y registrando más de 100 TB de datos, que luego se ingieren, procesan, seleccionan, evalúan y anotan, y se utilizan para el entrenamiento y la validación del sistema.
Para detectar lo que sucede en un escenario determinado y permitir que las decisiones controlen el vehículo de forma segura, el equipo utiliza sistemas NVIDIA DGX (enlace externo a ibm.com) para la formación y validación. Para acelerar el desarrollo de la IA y reducir el tiempo de comercialización, Continental necesita un procesamiento de IA de alto rendimiento y acceso a datos, además de una potente solución de almacenamiento para analizar cientos de miles de imágenes por segundo con la computación NVIDIA GPU.
Las soluciones ADAS de Continental pueden ayudar a los conductores en muchas tareas típicas de conducción e incluso tomar el control del vehículo para evitar un accidente. Pero a medida que aumentaba la automatización de sus sistemas de asistencia al conductor y de seguridad de los vehículos, crecía la complejidad del software, así como el número de requisitos de seguridad en múltiples geografías. Continental se dio cuenta de que era hora de escalar tanto su tecnología como sus equipos para desarrollar una solución de IA más escalable a nivel mundial. La necesidad de acceso paralelo a los datos también significó enfrentarse a un creciente desafío de gestión de datos.
Continental necesitaba un sistema de archivos paralelo potente para satisfacer las demandas de alta velocidad de la IA y proteger los datos confidenciales. Al mismo tiempo, tenía que crear un lugar más centralizado y accesible para almacenar datos y mejorar la trazabilidad, ofreciendo a los desarrolladores muchas formas de conectarse de forma segura.
Continental sabía que era hora de aumentar el rendimiento con una infraestructura de deep learning escalable y almacenamiento conectado con una red de alta velocidad. Esta solución tendría que proporcionar un acceso aleatorio rápido, admitir protocolos como Server Message Block (SMB) y Amazon Simple Storage Service (S3) y proporcionar varias opciones de administración de acceso diferentes.
"Hoy en día, las GPU son tan rápidas que el almacenamiento estándar no puede seguir el ritmo de la computación", afirma David Enenkel, director de operaciones de TI de ADAS en Continental. "Por eso buscábamos algo más rápido, algo que realmente nos brinde el ancho de banda y también el acceso aleatorio que necesitamos".
Continental estableció pruebas exhaustivas y evaluó en qué medida cada una de las principales soluciones de almacenamiento estaba a la altura de sus objetivos. Para medir el rendimiento de IBM® ESS, Continental trabajó con el socio comercial de IBM, SVA System Vertrieb Alexander GmbH. Descubrieron que IBM® Spectrum Storage para datos e IA con la solución NVIDIA DGX proporcionó el rendimiento requerido y otras ventajas. La arquitectura "paralela" de alto rendimiento y el despliegue de nodos fácil de escalar de la solución proporcionaron la infraestructura de IA requerida, con la resiliencia y la escalabilidad que Continental necesitará en el futuro.
La flexibilidad y la perfecta integración de IBM® Storage con los contenedores de Kubernetes permitieron a Continental modernizar el desarrollo de sus aplicaciones sin renunciar a los requisitos de infraestructura como el rendimiento, la escalabilidad o la simplicidad. La solución IBM® Spectrum Scale garantizó que su infraestructura soportará el crecimiento necesario, ya sea en la nube o en las instalaciones. IBM tiene una amplia experiencia en la industria automotriz, lo que también contribuyó a la decisión de Continental.
Con la nueva solución, Continental pudo optimizar el deep learning con entrenamiento de múltiples nodos, lo que le permitió aumentar la precisión del modelo para obtener mayores niveles de seguridad sin afectar el tiempo de producción. Continental escaló a un grupo de DGX para manejar 14 veces más experimentos por mes, con la capacidad de probar millones de permutaciones en condiciones ambientales, como lluvia, nieve, luz solar y nubes, o transitorios, como automóviles que se mueven demasiado cerca unos de otros durante un cambio de carril.
Con las mejoras de rendimiento, la flexibilidad y la escalabilidad de la nueva solución de gestión de datos de IBM para dar soporte a una infraestructura de IA en evolución, Continental está en la vía rápida para cambiar el futuro de la movilidad.
"No podríamos vender ninguno de los sistemas que vendemos hoy en día, en lo que respecta a los requisitos de seguridad, sin la capacidad de validar enormes conjuntos de datos, del orden de millones de kilómetros o docenas de petabytes, para procesarlos periódicamente, volver a simularlos, recopilarlos y generar algún tipo de KPI", afirma Thiel.
"Como resultado de nuestra nueva infraestructura, ahora podemos ejecutar 20, 40, 80 GPU simultáneamente para acelerar nuestro entrenamiento", dice Balazs Lorand, PhD, director de AI Competence Centre, ADAS@Budapest, en Continental. "Estamos orgullosos de haber resuelto varios desafíos", continúa. Con esta nueva infraestructura, Continental logra 14 veces más experimentos de deep learning por mes y ha reducido el tiempo de capacitación de semanas a días. Ha aumentado drásticamente la eficiencia del ciclo de vida de desarrollo, ya que ahora puede realizar más experimentos y conectar sin problemas su entorno de Kubernetes. Y su solución es lo suficientemente flexible como para respaldar el crecimiento en cualquier dirección: en entornos de nube híbrida en contenedores, en las instalaciones y en múltiples centros de datos.
Continental construyó una infraestructura completamente nueva en el data center preparado para la IA de Fráncfort, Alemania, en Equinix (enlace externo a ibm.com), un proveedor de infraestructura de colocation global. Continental, con el apoyo de SVA, implementó la integración general de la solución de almacenamiento en el clúster, incluida la instalación, el despliegue, la configuración, la puesta en marcha y la capacitación para la operación y la administración.
Esta nueva solución incluye un clúster de GPU multimodo, una infraestructura de red InfiniBand sin bloqueo, IBM® ESS con unidades rápidas de memoria no volátil exprés (NVMe), sistemas NVIDIA DGX y GPU NVIDIA V100 Tensor Core. Continental también está utilizando el software IBM® Spectrum Scale con su entorno Kubernetes para el desarrollo de aplicaciones modernas.
"Para satisfacer las demandas de una calificación de cinco estrellas con Euro NCAP, debe seguir desarrollando productos más inteligentes. Es muy, muy importante establecer estos entornos de datos, y estoy muy contento de haberlo hecho el año pasado", dice Enenkel.
Estas mejoras se traducen en una sólida posición competitiva para Continental, lo que le permite avanzar con el desarrollo de nuevas soluciones de conducción autónoma más seguras más rápido que nunca.
Continental (enlace externo a ibm.com) desarrolla tecnologías y servicios pioneros para la movilidad sostenible y conectada de personas y sus bienes. Fundada en 1871, la empresa tecnológica ofrece soluciones seguras, eficientes, inteligentes y asequibles para vehículos, máquinas, tráfico y transporte.
El área de negocio de movilidad y seguridad autónoma desarrolla y produce tecnologías integradas de seguridad de conducción activa y pasiva, así como productos que respaldan la dinámica del vehículo.
El socio comercial de IBM, SVA, es un importante integrador de sistemas alemán con 23 sucursales en toda Alemania. SVA se centra en la combinación de productos de TI de alta calidad con el conocimiento del proyecto y la flexibilidad para lograr soluciones óptimas en los campos de la infraestructura del centro de datos, la continuidad del negocio, el big data, la seguridad de TI y la nube.
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Producido en los Estados Unidos de América, enero de 2021.
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