CES 2016: Nvidia reforça presença na realidade virtual e nos carros autônomos

A Nvidia foi uma das primeiras empresas a mostrar suas novidades para os jornalistas na CES 2016 , evento de eletrônicos que acontece em Las Vegas, nos Estados Unidos a partir do dia 6 de janeiro. Dentre os anúncios que mais chamaram a atenção está o de um supercomputador com inteligência artificial para carros autônomos, o NVIDIA DRIVE PX 2, também equipado com o software NVIDIA DriveWorks, que ajuda os desenvolvedores do ramo implantar rapidamente técnicas de aprendizado profundo em veículos autônomos. A novidade é uma evolução da primeira geração da DRIVE PX, anunciada no terceiro trimestre de 2015.

O objetivo da Nvidia com essa plataforma é permitir que o setor automobilístico use a inteligência artificial para lidar com as complexidades inerentes à condução autônoma. A solução usa as avançadas GPUs da NVIDIA para processar o aprendizado profundo, chamado deep learning, e oferecer uma percepção em 360 graus do ambiente ao redor do carro, o que serve para determinar precisamente onde o carro está e computar uma trajetória segura e confortável.

A placa DRIVE PX 2 oferece um poder de processamento enorme no tamanho de um tablet e incorpora dois processadores Tegra de próxima geração e duas GPUs de próxima geração baseadas na arquitetura Pascal. A arquitetura de GPU da NVIDIA DRIVE PX 2 permite que até 24 trilhões de operações por segundo sejam feitas, enquanto processa redes neurais de aprendizado profundo.

A DRIVE PX 2 pode processar entradas de 12 câmeras de vídeo, sensores de lidar (uma tecnologia óptica de detecção remota que mede propriedades da luz refletida para obter a distância e/ou outra informação a respeito um determinado objeto distante), radar e ultrassom, fundindo-os para definir uma posição precisa onde o carro está, reconhecer os objetos ao redor dele e calcular um caminho ideal para uma viagem segura, entre outros.

O aprendizado profundo usa muito processamento. Mas, em combinação com a fusão de sensores, sua habilidade em reconhecer arredores ultrapassa em muito as técnicas tradicionais de visão para computadores, especialmente em condições climáticas ruins, como chuva, neve e neblina, assim como condições de iluminação complicadas, como nascer e pôr do Sol e escuridão extrema.

Por meio de treinamento, o aprendizado profundo também pode chegar a reconhecer situações de alerta elevado que aparecem no trânsito diário, como um policial orientando o tráfego, um motorista imprevisível ou um animal na pista.

Criar e treinar a rede neural da inteligência artificial é um dos processos mais importantes na construção de um carro autônomo. A rede neural deve ser refinada, contínua e rápida para aprender novos cenários de condução que os fabricantes desejem habilitar. Por isso, a DRIVE PX 2 é complementada pelo Sistema de treinamento de GPU de aprendizado profundo NVIDIA DIGITS, que oferece uma solução de ponta a ponta para a construção de um carro autônomo.

O DIGITS é uma ferramenta para desenvolver, treinar e visualizar redes neurais profundas que podem funcionar em qualquer sistema baseado em GPUs NVIDIA. O modelo de rede neural treinada funciona na NVIDIA DRIVE PX 2 dentro do carro.

NVIDIA e fabricantes unidos pela realidade virtual

Outra novidade da CES 2016 é que a NVIDIA uniu forças com as fabricantes de desktops e notebooks e com os fornecedores de placas de vídeo para oferecer componentes com o indicativo “GeForce GTX VR Ready”. Com a novidade, todos os produtos que tiverem a designação criada pela NVIDIA oferecerão uma experiência imersiva em jogos com realidade virtual. O programa minimiza a confusão em relação à quais os equipamentos são necessários para jogar a gama de jogos e aplicativos de realidade virtual que estão chegando ao mercado.

Oferecer uma boa experiência de realidade virtual exige uma potência de processamento de gráficos sete vezes maior do que a dos jogos e aplicativos 3D, com taxas de quadro acima de 90 quadros por segundo (fps) para duas imagens simultâneas (uma para cada olho).