Itelma Mar 11 2021 at 17:41

Fusion Project: Teraki, Airbiquity, Cloudera, NXP и Wind River объединяют усилия, чтобы обучать ИИ в облаке

6 min

586

НПП ИТЭЛМА corporate blogDevelopment for IOT*Popular scienceArtificial IntelligenceTransport

Translation

Когда в наши дни автопроизводители говорят об автомобилях нового поколения, речь идет о транспортных средствах с ИИ, способных развиться от 2+ до 4 уровня автономности. Функции автоматизации езды в таких автомобилях будут управляться моделями машинного обучения и будут обновляться на протяжении всего жизненного цикла транспортного средства.

По сути, все говорят об «умных автомобилях с функциями сетевого взаимодействия» – этот шаблон был придуман Tesla.

Но чтобы спроектировать архитектуру сетевых транспортных средств, способных развиваться от 2+ до 4 уровня, необходимо «заполнить большой пробел», – считает Дэниел Ричарт, соучредитель и генеральный директор Teraki. Дэниел отмечает, что есть большая разница между «концептуальной моделью, работающей в лаборатории» и реальным умным автомобилем подключенным к сети, «способным работать в масштабируемых E/E архитектурах в рамках экономичной производственной модели».

В феврале 2021 компания Teraki представила свой Fusion Project, разрабатываемый совместно с Airbiquity, Cloudera, NXP Semiconductors и Wind River уже почти год. Эти пять компаний разработали «пре-интегрированное аппаратное и программное решение», которое позволит автопроизводителям «эффективно собирать, анализировать и управлять данными о подключенных транспортных средствах для непрерывной разработки, развертывания и развития их функций».

Фил Мэгни, основатель и президент VSI Labs, охарактеризовал Fusion как «хорошую эталонную архитектуру для передачи данных из облака в машину при разработке, развертывании и поддержке систем помощи водителю и ADAS на основе ИИ».

Мэгни подчеркнул, что «ключевой аспект заключается в том, что разработка приложений на основе ИИ никогда не завершается. Машина постоянно дообучается. Для управления потоками данных требуется обширный набор технологий – от методов обработки данных с датчиков на основе событий до средств передачи данных, обучения модели и развертывания новых алгоритмов».

Пять партнеров

В рамках проекта Fusion, Airbiquity отвечает за управление ПО по беспроводному подключению (OTA). Cloudera предоставляет независимые от облака инструменты для машинного обучения, NXP Semiconductors поставляет платформы для обработки данных с транспортных средств (Bluebox и Goldbox), а Teraki занимается краевыми вычислениями. Роль Wind River – разработка интеллектуального ПО для систем краевых вычислений.

Цель – создать эффективную платформу для работы с данными на протяжении всего жизненного цикла, которая будет делать все: от приема данных до обновления модели машинного обучения без «снижения качества данных при условии максимальной точности работы ИИ», – объяснил Ричарт.

Одна из серьезных проблем, с которыми сегодня сталкиваются автопроизводители, — это обработка данных от множества датчиков внутри беспилотных транспортных средств. Средний набор датчиков генерирует от 5 до 20 терабайт данных в день – и так для каждого транспортного средства. Ограниченная возможность получать данные с автомобилей в реальном времени создает очевидную проблему. Еще одним препятствием является невозможность объединить все типы данных для построения моделей машинного обучения. Что еще более важно, управление данными в жизненном цикле машинного обучения раздроблено на этапы приема, обучения моделей и развертывания алгоритмов.

Решения Teraki созданы для управления данными для моделей машинного обучения с учетом различных требований. Мэгни объяснил: «Все начинается с понимания что именно нужно искать и обработки данных с датчиков для обучения моделей. Решение от Teraki также претендует на эффективность и позволяет сжимать пакеты данных для отправки в облако с целью тренировки моделей машинного обучения».

Год назад, когда корреспонденты EE Times впервые встретились с Teraki на выставке CES 2020, Ричарт сказал, что технологии его компании будут сосредоточены на самой большой проблеме автопроизводителей: нехватке мощности автомобильных процессоров для обработки и отправки огромных объемов данных в облако для обучения моделей ИИ.

Решив эту задачу за год, компания Teraki, базирующаяся в Берлине, объединила экосистему партнеров и собрала технологии, необходимые для разработки решений на основе машинного обучения в облаке. Их усилия были направлены на «разработку систем краевых вычислений для обработки данных с датчиков и их упаковки для дальнейшей пересылки», – заметил Мэгни. «Также есть проблемы в сетевом взаимодействии – такие как ограниченная пропускная способность, ими занимается наш партнер, NXP».

По мнению Ричарта, самое важное достижение его проекта в том, что ему удалось разработать первый алгоритм ИИ (система удержания полосы движения), непрерывно улучшавшийся в результате обмена данными между автомобилем и облаком. «Нам удалось обучить модель ИИ, которая изначально достигала 90-95% точности. Позднее нам удалось повысить точность до 98%».

Также он подчеркнул, что «вся суть проекта в том, что теперь OEM-производители могут повышать точность своих моделей до 99+ процентов, постоянно дообучая модели и используя предпочтительный для них набор датчиков. Наше решение может применяться к абсолютно любым моделям. Мы дали OEM-производителям возможность быстро обучать системы ИИ, причем они могут внедряться в реальное промышленное оборудование, а не в специфические и дорогостоящие лабораторные образцы».

Герт-Ян ван Нунен, коммерческий директор Teraki, добавил, что Fusion дает OEM-производителям возможность обучать свои собственные модели ИИ и «снова владеть интеллектуальной собственностью», избавившись от зависимости от других компаний. «Взгляните на Mobileye», – сказал он. Отметив, что решения Mobileye представляют собой «черный ящик», из которого OEM-производители получают только высокоуровневую информацию, ван Нунен сказал: «Мы предоставляем открытую систему, которая возвращает интеллектуальную собственность в руки OEM-производителей».

«Создан ли Fusion для того, чтобы дать всем OEM-производителям возможность заниматься разработкой собственных стеков для беспилотной езды?», сказал Мэгни. «С точки зрения OEM-производителей, существует множество возможностей для разработки собственных стеков». Однако, он предупредил: «Эта область становится все более многочисленной, поскольку растет интерес к оптимизированным решениям, которые могут быть масштабированы от ADAS до беспилотной езды».

Мэгни подчеркнул: «Проблема не столько в стеке для беспилотной езды, сколько в управлении этим стеком, особенно если мы говорим о решениях на основе ИИ. Fusion призван собрать воедино технологии, необходимые для этого».

Вакансии

НПП ИТЭЛМА всегда рада молодым специалистам, выпускникам автомобильных, технических вузов, а также физико-математических факультетов любых других высших учебных заведений.

У вас будет возможность разрабатывать софт разного уровня, тестировать, запускать в производство и видеть в действии готовые автомобильные изделия, к созданию которых вы приложили руку.

В компании организован специальный испытательный центр, дающий возможность проводить исследования в области управления ДВС, в том числе и в составе автомобиля. Испытательная лаборатория включает моторные боксы, барабанные стенды, температурную и климатическую установки, вибрационный стенд, камеру соляного тумана, рентгеновскую установку и другое специализированное оборудование.

Если вам интересно попробовать свои силы в решении тех задач, которые у нас есть, пишите в личку.

О компании ИТЭЛМА

Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Список полезных публикаций на Хабре

Tags:

Hubs:

Fusion Project: Teraki, Airbiquity, Cloudera, NXP и Wind River объединяют усилия, чтобы обучать ИИ в облаке

Пять партнеров

Articles

Information