El fabricante de semiconductores Xilinx Inc. (NASDAQ: XLNX), el inventor de la matriz de puertas programables de campo (FPGA), y Motovis, un proveedor de inteligencia artificial integrada para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y conducción autónoma, anunciaron una nueva colaboración en el sistema de percepción. construido en el sistema en chip (SoC) Xilinx Automotive Zynq que puede admitir cámaras orientadas hacia adelante para una conducción autónoma.
El hardware avanzado suministrado por Xilinx será compatible con IP de red neuronal convolucional (CNN) desarrollada por Motovis . El hardware y el software sirven como capa base para respaldar el procesamiento y la percepción de la visión.
Las dos compañías están apuntando al mercado de cámaras delanteras automotrices de $ 2.4 mil millones al proporcionar a los fabricantes de automóviles una solución de hardware y software impulsada por IA para respaldar el procesamiento robusto de la visión por computadora. También se traduce en un tiempo de comercialización más rápido.
Abre nuevas oportunidades comerciales para Xilinx en la industria automotriz, ya que la compañía normalmente proporciona solo chips programables a los fabricantes de automóviles y proveedores de nivel 1. Con este nuevo producto, el hardware vendrá incluido con el software de aprendizaje profundo de Motovis.
En la industria automotriz, las cámaras orientadas hacia adelante son compatibles con ADAS y funciones de conducción automatizada que incluyen asistencia para mantenerse en el carril (LKA), frenado automático de emergencia (AEB), estacionamiento con valet automático y control de crucero adaptativo (ACC).
El hardware y el software de aprendizaje profundo desarrollados por Xilinx y Motovis admiten resoluciones de imagen de hasta ocho megapíxeles.
"Esta colaboración es un hito importante para el mercado de las cámaras avanzadas, ya que permitirá a los fabricantes de equipos originales de la industria automotriz innovar más rápido", dijo Ian Riches, vicepresidente de Práctica Automotriz Global en Strategy Analytics. "El mercado de las cámaras delanteras tiene tremendas oportunidades de crecimiento, donde anticipamos un crecimiento de volumen interanual de casi el 20 por ciento entre 2020 y 2025.
La combinación de IP de red neuronal desarrollada por Motovis que puede ejecutarse en el sistema en chip (SoC) Xilinx Zynq da como resultado una solución rentable que ofrece procesamiento de imágenes de baja latencia, flexibilidad para diferentes aplicaciones, así como escalabilidad, por lo que los fabricantes de automóviles Puede combinarlo con una cámara y agregarle vehículos de producción.
La experiencia de Motovis en aprendizaje profundo integrado y cómo han optimizado las redes neuronales para manejar los inmensos desafíos de la percepción de la cámara hacia adelante coloca a ambas empresas en una posición única para ganar participación de mercado.
Motovis se fundó en 2015 y tiene su sede en Shanghai. La compañía desarrolló un conjunto completo de algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo que se pueden usar para ayudar a los vehículos autónomos a navegar de manera segura. Más importante aún, los algoritmos basados en la visión de la compañía están diseñados para ser ajustados y ejecutarse de manera más eficiente en procesadores integrados compactos como el Xilinx Zynq SoC y, por lo tanto, requieren mucha menos potencia de cómputo.
La asociación es el último ejemplo de una empresa de tecnología que avanza en la industria automotriz. Xilinx, con sede en San Jose CA, es mundialmente reconocido como el inventor del FPGA y los SoC adaptativos. Al igual que sus rivales NVIDIA e Intel Corp, Xilinx está avanzando hacia el espacio automotriz a medida que aumenta la demanda de SoC de alto rendimiento que puedan admitir funciones de conducción automatizada.
A medida que los vehículos se electrifican y se parecen más a "computadoras sobre ruedas" con capacidades como la conducción autónoma, los fabricantes de automóviles están agregando más hardware y software de alta tecnología a sus vehículos para impulsar estas características. Por ejemplo, hoy en día muchos vehículos están equipados con radar, cámaras y, pronto, lidar, para admitir ADAS o la conducción autónoma en carretera.
Como resultado, los fabricantes de automóviles están recurriendo a empresas de tecnología como Xilinx y Motovis con experiencia en los campos de visión por computadora, inteligencia artificial y software y semiconductores para agregar capacidades avanzadas a sus vehículos. A medida que evolucionan las necesidades de los fabricantes de automóviles, gran parte de esta tecnología está siendo desarrollada por empresas que tradicionalmente estaban fuera de la industria automotriz.
Para respaldar sus CNN, Motovis ha recopilado 4,4 millones de millas de datos de carreteras del mundo real en 30 provincias y regiones autónomas de China durante tres años. Los datos se etiquetan y se utilizan para entrenar continuamente algoritmos de aprendizaje profundo para identificar mejor lo que captura un sensor de cámara.
El Motovis IP también admite la localización y mapeo visual simultáneo (vSLAM), un proceso complejo de calcular la posición y orientación de un vehículo en función del entorno, mientras que al mismo tiempo mapea el entorno en 3D utilizando solo entradas visuales de una cámara.
Usando solo entradas de la cámara, la tecnología vSLAM puede generar mapas que los vehículos autónomos pueden usar para determinar su posición precisa y navegar de manera segura.
Los FPGA desarrollados por Xilinx ofrecen una plataforma de hardware más flexible y programable para los fabricantes de automóviles.
La solución se escala en la familia de SoC XA Zynq de 28 nm y 16 nm de Xilinx mediante una combinación de hardware y software optimizados con CNN personalizables que alojan las redes de aprendizaje profundo de Motovis. El resultado es una solución de percepción a diferentes niveles de rendimiento y precios, según la aplicación.
Xilinx también tiene otros socios en el espacio automotriz. En septiembre de 2020, la compañía se asoció con el proveedor automotriz Continental para crear el primer radar 4D listo para producción para vehículos autónomos. El nuevo sensor de radar avanzado (ARS) de Continental se llama "ASR540" y fue construido en el sistema multiprocesador Xilinx Zynq UltraScale en un chip (MPSoC).
En junio, Xilinx anunció su último producto de hardware para aplicaciones automotrices, robóticas y aeroespaciales llamado " Versal AI Edge ". La serie Versal AI Edge es el miembro más reciente de la Plataforma de Aceleración de Computación Adaptativa Versal (ACAP) de la compañía.
ACAP es una plataforma de cómputo totalmente programable por software que logra dramáticas mejoras de rendimiento de hasta 20 veces más que las implementaciones de FPGA más rápidas de hoy y más de 100 veces más que las implementaciones de CPU más rápidas de la actualidad para aplicaciones ADAS automotrices, según Xilinx.
Xilinx y Motovis hablarán en el evento virtual "Xilinx Adapt 2021" el 15 de septiembre. El evento contará con conferencias magistrales ejecutivas con apariciones de socios y clientes, junto con una serie de presentaciones diseñadas para mostrar las soluciones de computación adaptativa de Xilinx.
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