Com o avanço da tecnologia, os veículos autónomos estão a ganhar atenção. Os veículos autónomos geram cerca de 1 GB de dados por segundo, que incluem dados sensoriais, informações sobre o estado da estrada, localização e dados dos veículos circundantes. A enorme quantidade de dados, o aumento da capacidade de computação, as operações em tempo real e as preocupações com a segurança combinaram-se para acelerar o desenvolvimento da tecnologia de computação periférica no domínio dos veículos sem condutor. E as principais tecnologias de IA (inteligência artificial), como a aprendizagem profunda, estão a ser integradas em estruturas de computação periférica.
Não há muito tempo, a forma como viajamos mudou drasticamente. A Apollo Go, uma das empresas pioneiras no domínio dos veículos autónomos, está a inaugurar uma nova era na forma como viajamos. A estreita integração da tecnologia de condução autónoma não tripulada e da tecnologia de computação de ponta tornou a forma de viajar mais inteligente, mais segura e mais eficiente.
Tecnologia de computação de IA de ponta podem recolher dados que podem ser processados localmente e tomar decisões e fazer previsões em tempo real sem depender de recursos remotos. As plataformas de computação periférica só são mais inteligentes e seguras quando podem alojar modelos de aprendizagem profunda pré-treinados e dispor dos recursos informáticos necessários para efetuar localmente o raciocínio em tempo real.
Benefícios da computação periférica nos veículos autónomos
A computação periférica é adequada para aplicações com utilização intensiva de largura de banda e sensíveis à latência, como os veículos autónomos não tripulados. Com os avanços nas comunicações no veículo e nas redes veiculares 5G (V2X), é agora possível fornecer uma ligação de comunicação fiável entre o veículo e a rede de infra-estruturas (V2I).
Os sistemas de computação periférica para veículos (VEC), que necessitam de computar grandes quantidades de dados em paralelo, têm de fornecer potência de computação suficiente para manter seguros os automóveis autónomos não tripulados. Isto permite o processamento instantâneo de dados, mesmo quando o veículo sem condutor está a viajar a alta velocidade.
1. Baixa latência
A baixa latência é essencial. Foi investigado que são necessários pelo menos 150-200 ms para transferir dados numa rede. A tecnologia de computação periférica localiza os dados e pode reduzir a transferência de dados e o tempo de processamento.
2. Velocidade
Por razões de segurança, grande parte da enorme quantidade de dados transmitidos deve ser processada no automóvel. Isto requer um nível muito elevado de capacidade de computação de dados. A utilização da tecnologia de IA de ponta para medir o espaço de armazenamento pode garantir que a CPU do veículo autónomo não tripulado possa executar todas as tarefas de computação. Isto ajuda a reduzir a latência e a melhorar a precisão.
3. Fiabilidade
A segurança dos veículos autónomos não tripulados é fundamental. A computação periférica reduz a pressão do congestionamento da rede em nuvem e proporciona uma maior fiabilidade ao reduzir o processamento de dados. Uma vez que a computação periférica e os centros de dados periféricos estão localizados no automóvel, o processamento de dados é menos afetado por problemas de rede. Mesmo em caso de falha de energia no centro de dados, a computação periférica inteligente a bordo dos veículos de condução autónoma não tripulados continuará a funcionar de forma eficiente, uma vez que pode processar todos os dados localmente.
4. Segurança
Um veículo automóvel autónomo tem de ter uma forte capacidade de cálculo de dados para garantir a sua própria segurança. A segurança de um veículo de condução autónoma não tripulado deve abranger todos os níveis da pilha de computação periférica de condução autónoma não tripulada. Esta segurança inclui a segurança dos sensores, a segurança do sistema operativo, a estabilidade do sistema de controlo e a segurança das comunicações.
5. Escalabilidade
Automóvel a computação periférica é essencialmente uma arquitetura distribuída que envia dados para a extremidade da rede e os analisa em tempo real. Isto reduz a latência da rede durante a transmissão de dados e os dados já não precisam de ser transmitidos através da rede para a nuvem para processamento.
Conclusão
Os sistemas sem condutor são extremamente complexos. Integram muitas tecnologias e contêm processos como a deteção, a localização e a tomada de decisões. Estas complexidades colocam muitos desafios à conceção de sistemas de computação periférica para a condução autónoma não tripulada.
Acredita-se que, com a integração contínua de tecnologias sem condutor e de computação periférica, os veículos autónomos nos conduzirão a uma nova era de mobilidade.
