Intel GO se presenta como base del coche inteligente

Si echamos la vista atrás y vemos el futuro que se preveía en el pasado para el mundo del motor, lo cierto es que los coches voladores ganaban por goleada a cualquier otra posibilidad, y especialmente en el campo de la ciencia ficción. La realidad nos mantiene, sin embargo, pegados al asfalto, pero en el futuro cercano separará nuestras manos del volante, haciendo que aprender a conducir ya no sea una condición sine qua non para tener nuestro propio coche y emplearlo para desplazarnos siempre que queramos.

Los primeros modelos de coches autónomos ya recorren nuestras carreteras y, aunque de momento lo hacen solo en fase de pruebas, hablamos de tecnologías que ya están bastante avanzadas y, por lo tanto, cerca de llegar a su punto de maduración.

Con la vista puesta en ese futuro cercano, y la intención de proporcionar una plataforma integral sobre la que asentar ese tipo de servicios, Intel ha presentado Intel GO en el CES 2017, una propuesta que unifica todos los elementos clave para crear un sistema de vehículos autónomos seguros y conectados, capaces de disponer siempre de toda la información necesaria, procesarla en el tiempo adecuado y tomar las medidas oportunas para mejorar eficiencia, rendimiento y, sobre todo, seguridad. Estos son los pilares sobre los que se asienta la plataforma, cuya definición puedes ver pinchando en este enlace:

– Sistemas inteligentes integrados en los vehículos.

– Kits de desarrollo de software abiertos.

– Conectividad 5G.

– Centros de datos de alta capacidad.

– Sistemas basados en Inteligencia Artificial.

Como se puede ver en la infografía superior, la inteligencia de Intel GO se distribuye entre el vehículo y el centro de datos, mientras que la conectividad entre ambos se lleva a cabo con 5G, para garantizar una transferencia de datos realmente rápida y con una mínima latencia, algo crucial cuando una respuesta ágil de la nube puede marcar la diferencia para el conductor (o pasajero, para hablar con exactitud).

La capacidad de proceso ya es importante en los vehículos actuales, pero se convierte en un elemento fundamental a medida que el propio coche asume nuevas funciones automáticas, muchas de las cuales se basan en datos que éste toma en tiempo real de su entorno (tráfico, carriles, semáforos y señalizaciones, incidencias, etcétera).

El sistema debe ser capaz de evaluar un número infinito de escenarios concretos y, en todos los casos, responder con la secuencia de acciones más adecuadas para cada situación concreta. Y, lo que decíamos anteriormente, de la manera más rápida posible pues si, por ejemplo, un peatón se cruza súbitamente en la trayectoria del vehículo, un solo segundo de retraso en la reacción puede marcar la diferencia entre un susto o una desgracia.

Procesamiento en paralelo y secuencial

Para afrontar unas necesidades tan complejas, Intel ha optado por un modelo mixto de proceso en paralelo y secuencial, compuesto por CPUs, FPGAs y sistemas de aceleración por hardware para Deep Learning. De esta manera, Intel GO es capaz de determinar constantemente las necesidades concretas para cada proceso y, en consecuencia, concederle los recursos y medios que necesita.

Así, por ejemplo, el análisis secuencial es el que se aplica para los procesos de tomas de decisiones, así como para la gestión de los sensores del vehículo. El proceso en paralelo, por su parte, permite acelerar en gran medida todas las acciones llevadas a cabo por los centros de datos.

La plataforma de Intel GO, que se basa en procesadores Intel® Atom® y Intel® Xeon®, permite a los desarrolladores emplear el kit de desarrollo de software (SDK) para realizar todo tipo de desarrollos y pruebas, para de esta manera optimizar al máximo sus soluciones para los sistemas autónomos de los vehículos, desde sistemas de asistencia a la conducción (Advanced Driver Assistance System, ADAS) hasta sistemas completamente autónomos.

Estos se basan en FPGAs Arria 10, con el fin de agilizar la fase de producción de los sistemas, y además incluye un amplio conjunto de aplicaciones, bibliotecas, run times y middleware para facilitar el desarrollo y, al tiempo, mantener todos los criterios de seguridad necesarios.

La parte de Intel GO dedicada a la conectividad se asienta, como indicábamos al principio, en 5G, que ofrece la capacidad para el volumen de datos y la velocidad en la transferencia bidireccional de los mismos que resulta necesaria para este contexto. Entre las funciones más destacadas que permite esta conectividad se encuentra la transferencia de los datos de los sensores de los vehículos a la nube.

Allí, y gracias a deep learning, se puede aprender mucho tanto del funcionamiento de los propios coches, como de las situaciones a las que se pueden enfrentar y cómo reaccionar ante las mismas. Además, también permitirá la descarga de mapas en tiempo real, información sobre el tráfico actualizada constantemente y contenidos de información y ocio.