”Superdator” från Nvidia ska driva Volvos självkörande bilar

Under CES 2016 presenterade Nvidia, kända för sina Geforce-grafikkort, sin nya ”superdator” Nvidia Drive PX 2 som kommer bli själva hjärnan i Volvos autonoma bilar.

Volvo gick i slutet av 2013 ut med att man 2017 kommer ha 100 självkörande bilar i Göteborgsområdet och under årets CES-mässa avslöjade grafikkretstillverkaren Nvidia att man kommer leverera en slags superdator som blir själva hjärnan i Volvos autonoma XC90-modeller. Det handlar om Nvidia Drive PX 2 som är en vattenkyld dator med 12 CPU-kärnor och två kraftfulla Pascal-GPU:er.

Som jämförelse uppges Pascal vara 10 gånger kraftfullare än Nvidias Maxwell-arkitektur som sitter i många populära konsumentgrafikkort såsom Geforce GTX 950, 960, 970, 980 och Titan X. Totalt har Drive PX 2 en prestanda på hela 8 teraflops, vilket motsvarar datorkraften hos 150 MacBook Pro-datorer, men är trots detta inte större än en lunchlåda så den lätt kan gömmas i bagageutrymmet på en personbil. Datorkraften kommer väl till pass för att i realtid kunna behandla data från en mängd sensorer på fordonet som i 360 grader skannar av vägmarkeringar, fordon, fotgängare, skyltar och annat för att bilen ska kunna köra autonomt.

Till Drive PX 2 hör även molntjänsten Nvidia DRIVENet där alla självkörande bilar kan hämta hem och dela med sig av information och erfarenheter i en stor databas. Det mest intressanta är att Nvidia DRIVENet använder sig av artificiell intelligens med deep learning, en teknik som blivit riktigt het inom AI-forskning de senaste åren, inte minst sedan Google i början av 2014 köpte upp den brittiska AI-startupen DeepMind Technologies. Tekniken har egentligen funnits i flera decennier men det är först nu när det finns både kraftfull hårdvara och mycket stor tillgång till information via internet som tekniken fått en renässans.

Förenklat kan man säga att AI med deep learning, istället för att programmeras till att lära sig specifika saker, utgår från stora mängder data (till exempel bilder på vägskyltar) och sedan lär sig att på egen hand hitta specifika egenskaper och mönster för att kunna särskilja olika skyltar. Här behöver en människa bara hjälpa AI:n lite på traven inledningsvis med klassificering för att putta den i rätt riktning, men därefter börjar AI:n lära sig själv och blir dessutom bättre och mer exakt med tiden.

I teorin finns inga begränsningar för vad en AI kan lära sig via deep learning, det kan handla om att lära sig spela ett spel, känna igen ansikten, bilar, tecken på cancerutveckling, lära sig språk eller rent av saker som vi människor inte klarar av eller hitta samband som vi inte ens kände till. Med andra ord är det en teknik som kommer att bli mycket användbar inte bara för självkörande bilar utan även för kommande robotar. Föreställ er till exempel en hushållsrobot som snabbt kan hitta köksföremål utan att man behöver programmera den att lära sig känna igen varenda föremål i hemmet från olika vinklar.

”Vår vision är att ingen ska dödas eller skadas allvarligt i en ny Volvo år 2020”, säger Marcus Rothoff, ansvarig för Drive Me, Volvos program för självkörande bilar, i en kommentar till samarbetet, och tillägger att Nvidias plattform är ett viktigt steg mot Volvos vision. Volvo blir i och med denna affär först i världen med Nvidias nya deep learning-system för autonoma bilar.

Nvidia

Det här inlägget postades i Artificiell intelligens, Autonoma fordon och har märkts med etiketterna , , , , , , , , , , , , , , . Bokmärk permalänken.

Kommentarer inaktiverade.