Konie mechaniczne przestaną mieć znaczenie. Co znajdziemy pod maską samochodu przyszłości?
„Fajny samochód, co ma pod maską?” – nadchodzi czas, żebyśmy zaczęli się przyzwyczajać, że to pytanie będzie dotyczyć nie tylko silnika. Wkrótce będziemy się w ten sposób pytać także o… procesory napędzające nasze auta.
Szacuje się, że pierwsze, w pełni autonomiczne auta pojawią się w masowej produkcji już w 2021 roku. Mamy więc jeszcze około 4 lat, żeby przestać myśleć o autach w kategorii zlepku mechanicznych części na czterech kołach, a zaczęli je traktować jako – mówiąc wprost - jeżdżące superkomputery.
Zastanawialiście się kiedyś, ile danych musi przetworzyć autonomiczny samochód?
W ferworze fascynacji perspektywą nowej technologii łatwo nam zapomnieć o tym, jak w istocie jest ona zaawansowana. A wystarczy się przez chwilę zastanowić. Przede wszystkim nad tym, ile danych musi zebrać pojazd, by móc się samodzielnie poruszać po drodze.
Czytaj również: Jak działa autonomiczny samochód?
Auto musi znać drogę, nieustannie ją monitorować, kontrolować odległość względem innych uczestników ruchu, reagować na nieprzewidziane sytuacje na drodze, dostosowywać się do ograniczeń narzuconych regulacjami, oceniać warunki… listę można ciągnąć w nieskończoność.
W dużym skrócie auto musi widzieć, słyszeć, rozumieć i przewidywać – ergo: robić wszystko to, czym obecnie zajmuje się mózg kierowcy.
Czytaj również: Jak autonomiczny samochód będzie widział świat?
Jakby tego było mało, autonomiczne samochody będą też nieustannie podłączone do chmury, by pobierać od innych użytkowników informacje o sytuacji na drodze, korzystać z nawigacji, oraz dzielić się informacjami, które same zbiorą.
Szacuje się, że autonomiczne samochody każdego dnia będą wysyłać nawet 4000 GB danych do chmury! To oczywiście wymaga potężnej infrastruktury sieciowej, ale także odpowiedniej mocy „pod maską” samochodu przyszłości, która będzie w stanie poradzić sobie z taką ilością przyjmowanych i wysyłanych informacji.
A to oznacza, że konieczne jest umieszczenie w samochodach autonomicznych odpowiednich podzespołów.
Co znajdziemy „pod maską” samochodu przyszłości? Intel Go daje odpowiedź.
Dobry rzut oka na to, jakie komponenty mogą zasilać samochody przyszłości, daje nam program developerski Intel Go. To narzędzia dla programistów i producentów samochodów, które już dziś znajdziemy w testowych samochodach autonomicznych, zdolnych zarówno wspomagać kierowcę (autonomia poziomu 3 i 4) jak również całkowicie przejąć kontrolę nad kierownicą (autonomia poziomu 5).
Intel opracował technologię, która pozwala dostosowywać podzespoły do wymagań konkretnego samochodu. Dlatego też infrastruktura Intel Go składa się z dwóch rozbieżnych elementów, które można dowolnie rozbudowywać oraz łączyć ze sobą, zależnie od poziomu autonomii pojazdu i zapotrzebowania na moc obliczeniową.
W dużym uproszczeniu, układy Intel Go dzielą się na dwa kluczowe elementy – jeden z nich odpowiedzialny jest za zbieranie informacji o sytuacji na drodze, drugi za ich przetwarzanie i podejmowanie decyzji. Pomiędzy obydwoma układami stoi trzeci moduł, odpowiedzialny za połączenie obliczeń po obydwu stronach.
Część odpowiedzialna za zbieranie danych napędzana jest procesorem Intel Atom C3000, wykonanym w 14-mm architekturze, którego moc obliczeniowa pozwala na wykonywanie zadań autonomii poziomu 3 (ze wsparciem kierowcy) oraz – do pewnego stopnia – poziomu 4 (bez wsparcia kierowcy).
Z procesorem współpracuje skalowalna platforma Intel Arria 10, łącząca dane płynące od układu napędzanego procesorem Intel Atom C3000 do drugiego, znacznie bardziej potężnego modułu.
Drugi moduł napędzany jest przez dwie płyty główne, w których osadzono procesory Intel Xeon wspierane przez RAM DDR4. Do układu podłączony jest także moduł I/O, zawierający m.in. 16 gniazd 10 gigabit Ethernet, oraz osobny moduł do podłączenia interfejsu kamer, mogący połączyć ze sobą aż 12 sygnałów wideo.
Obydwa moduły zabezpieczone są też pod kątem bezpieczeństwa zarówno po stronie sprzętowej, jak i wsparcia TCS (trusted cloud services). Dodatkowo procesory Intela zawarte w platformie Intel Go umożliwiają sprzętową wirtualizację, co pozwala aplikacjom pracować w „wirtualnych kontenerach”, co dodatkowo podnosi ich poziom bezpieczeństwa.
Moc to jedno. Łączność to drugie.
Niemniej istotny od układów scalonych odpowiedzialnych za wydajność jest układ odpowiedzialny za przekazywanie tych zatrważających ilości danych. W przypadku Intel Go są to moduły 5G bazujące na układach Intel Arria 10. Wspierają one wielozakresową transmisję MIMO zarówno w częstotliwościach poniżej 6 GHz, jak i 28 GHz, co ma zapewnić pracę pozbawioną zakłóceń ze strony istniejących infrastruktur sieciowych.
Naturalnie na pokładzie jest też łączność LTE, którą zapewnia modem Intel XMM 7360. Platforma Intel Go aktualnie wspiera prędkości transferu sięgające do 7 Gbps.
Za co odpowiedzialna jest łączność sieciowa w platformie Intel Go? Między innymi za pobieranie map w wysokiej rozdzielczości w czasie rzeczywistym, dostarczanie wysokiej jakości treści do systemu infotainment, przesyłanie aktualizacji oprogramowania oraz wszelkie inne zastosowania powiązane z bezpieczeństwem i interakcją między autonomicznymi samochodami.
Tak jest dziś. Co będzie jutro?
Przy obecnym tempie rozwoju technologii trudno przewidzieć, co tak naprawdę będzie siedziało w trzewiach autonomicznych samochodów. Na pewno wiemy tylko tyle – będą to potężne maszyny, prawdziwe superkomputery na kołach.
Producenci osprzętu muszą jednak zadbać też o to, by komponenty były nie tylko potężne, ale też dostosowane do motoryzacji. Dlatego m.in. Intel pracuje nad rozwiązaniami dedykowanymi jeździe autonomicznej, które będą potrafiły przetworzyć jak najwięcej informacji, zużywając jak najmniej energii.
Kluczowy jest także rozwój SI i deep learning, który pozwoli autonomicznym samochodom na bieżąco dostosowywać się do sytuacji na drodze. Mowa zarówno o prozaicznych czynnościach, jak dostosowaniu prędkości zależnie od tego, o której wyjechaliśmy z domu by zdążyć np. do pracy na konkretną godzinę, jak i bardziej zaawansowanych, pokroju zapamiętywania dziury w drodze czy niebezpiecznego zakrętu i hamowania przed nimi przy kolejnym przejeździe.
Konie mechaniczne przestaną mieć znaczenie.
W perspektywie kilku dekad samochody będą niczym więcej, jak siecią połączonych ze sobą superkomputerów. Nikt nie będzie pytał, ile koni mechanicznych drzemie pod maską, bo będzie to pytanie kompletnie nieistotne.
Bardziej istotne będzie to, jaka moc obliczeniowa będzie przetwarzać wszystkie te dane oraz infrastruktura odpowiedzialna za to, by dostarczyć informacje do poruszających się po drogach pojazdów.
A to rodzi też inną, ciekawą kwestię – czy będziemy mogli sobie pozwolić na to, by jeden samochód był „słabszy” od drugiego?
Dziś naturalnym jest, że jedno auto ma pod maską 120 KM, a drugie 320 KM. Taka sytuacja nikogo nie dziwi. Ale czy na podobną rozbieżność w mocy będziemy mogli sobie pozwolić w przypadku układów scalonych odpowiedzialnych za autonomiczną jazdę? Ostatecznie… tutaj niedobór mocy nie będzie oznaczał krótszego czasu od zera do setki, ale realne zagrożenie dla bezpieczeństwa kierowcy i pasażerów.
Nie jest więc wykluczone, że nadchodzi koniec ery „równych i równiejszych” w motoryzacji. Bo za kilkanaście/kilkadziesiąt lat, abyśmy mogli korzystać z autonomicznych samochodów, każdy z nich będzie musiał być równie potężny. Owszem, różnice klas nadal pozostaną.
Po drogach będą poruszały się samochody mniej i bardziej luksusowe z mniejszą i większą liczbą bajerów. Ale nie jest wykluczone, że serce każdego z nich będzie takie samo.
