A medida que avanza la tecnología, los vehículos autónomos están acaparando la atención. Estos vehículos generan aproximadamente 1 GB de datos por segundo, lo que incluye datos de los sensores, información sobre el estado de la carretera, la ubicación y datos de los vehículos circundantes. Las enormes cantidades de datos, el aumento de la potencia de cálculo, las operaciones en tiempo real y las preocupaciones en materia de seguridad se han combinado para acelerar el desarrollo de la tecnología de computación periférica en el ámbito de los coches sin conductor. Además, las principales tecnologías de IA (inteligencia artificial), como el aprendizaje profundo, se están integrando en los marcos de computación periférica.
No hace mucho, la forma en que viajamos cambió drásticamente. Apollo Go, uno de los pioneros en el campo de los vehículos autónomos, está marcando el comienzo de una nueva era en nuestra forma de viajar. La estrecha integración de la tecnología de conducción autónoma no tripulada y la tecnología Edge Computing ha hecho que la forma de viajar sea más inteligente, segura y eficiente.
Tecnología informática Edge AI pueden tomar datos recogidos que pueden procesarse localmente y pueden tomar decisiones y hacer predicciones en tiempo real sin depender de recursos remotos. Las plataformas Edge Computing solo son más inteligentes y seguras cuando pueden alojar modelos de aprendizaje profundo preentrenados y disponen de recursos informáticos para realizar razonamientos en tiempo real a nivel local.
Ventajas de la computación periférica en los vehículos autónomos
La computación de borde es muy adecuada para aplicaciones que consumen mucho ancho de banda y son sensibles a la latencia, como los coches autónomos no tripulados. Con los avances en las comunicaciones a bordo de vehículos y las redes vehiculares 5G (V2X), ahora es posible proporcionar un enlace de comunicación fiable entre el vehículo y la red de infraestructuras (V2I).
Los sistemas de computación en el borde del vehículo (VEC), que necesitan computar grandes cantidades de datos en paralelo, tienen que proporcionar suficiente potencia de cálculo para mantener la seguridad de los coches sin conductor. Esto permite procesar los datos al instante, incluso cuando el coche sin conductor circula a gran velocidad.
1. Baja latencia
La baja latencia es muy esencial. Se ha investigado que se tarda al menos 150-200 ms en transferir datos de un lado a otro de una red. La tecnología Edge Computing localiza los datos y puede acortar el tiempo de transferencia y procesamiento.
2. Velocidad
Por razones de seguridad, gran parte de la enorme cantidad de datos transmitidos debe procesarse en el coche. Esto requiere una potencia de cálculo de datos muy elevada. El uso de la tecnología edge AI para medir el espacio de almacenamiento puede garantizar que la CPU del coche autoconducido no tripulado pueda realizar todas las tareas informáticas. Esto ayuda a reducir la latencia y mejorar la precisión.
3. Fiabilidad
La seguridad de los coches autónomos no tripulados es fundamental. La computación de borde reduce la presión de la congestión de la red en la nube y proporciona una mayor fiabilidad al reducir el procesamiento de datos. Como la computación de borde y los centros de datos de borde están situados en el coche, el procesamiento de datos se ve menos afectado por los problemas de red. Incluso en caso de corte del suministro eléctrico en el centro de datos, la computación de borde inteligente a bordo de los coches autoconducidos no tripulados seguirá funcionando eficientemente porque pueden procesar todos los datos localmente.
4. Seguridad
Un vehículo autónomo debe contar con una gran capacidad de procesamiento de datos para garantizar su propia seguridad. La seguridad de un vehículo autónomo sin conductor debe abarcar todos los niveles de la pila de computación periférica de la conducción autónoma. Esta seguridad incluye la seguridad de los sensores, la seguridad del sistema operativo, la estabilidad del sistema de control y la seguridad de las comunicaciones.
5. Escalabilidad
Automoción La computación en el borde es, en esencia, una arquitectura distribuida que envía datos al borde de la red y los analiza en tiempo real. Esto reduce la latencia de la red durante la transmisión de datos y hace que ya no sea necesario transmitir los datos a través de la red hasta la nube para su procesamiento.
Conclusión
Los sistemas sin conductor son extremadamente complejos. Integran estrechamente muchas tecnologías y contienen procesos como la detección, la localización y la toma de decisiones. Estas complejidades plantean muchos retos al diseño de sistemas informáticos de borde para la conducción autónoma no tripulada.
Se cree que, gracias a la integración continua de las tecnologías de conducción autónoma y de computación periférica, los vehículos autónomos nos llevarán a una nueva era de la movilidad.
