Aceleração dos insights sobre segurança veicular na Continental

Para a maioria de nós, dirigir é algo natural; uma série de decisões automáticas. Treinar a IA para a condução autônoma — para tomar essas mesmas decisões até um décimo de segundo mais rápido, e potencialmente tornar a condução mais segura — requer petabytes de dados.

De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS) (link fora de ibm.com), aproximadamente 1,35 milhão de pessoas morrem em acidentes de trânsito a cada ano, e outros 50 milhões são feridos. Para mitigar esse risco, a UE agora exige a disponibilidade de veículos autônomos até 2030. A corrida começou para oferecer o melhor caminho tecnológico para a condução totalmente autônoma.

"Sistemas avançados de assistência ao motorista reagem mais rápido do que os motoristas em cenários críticos de acidentes", diz Robert Thiel, chefe de inteligência artificial, sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS), na Continental. "Isso pode ser alcançado treinando uma IA com toneladas de dados para dirigir de forma mais segura do que um humano. Portanto, gerenciamento inteligente de dados significa veículos inteligentes e vidas salvas."

A Continental é uma grande fornecedora de peças automotivas para quase todos os produtores de carros do mundo e líder no espaço de inteligência de condução autônoma. Sua unidade de negócios ADAS começou a desenvolver sensores inteligentes e soluções de segurança no trânsito baseadas em dados há mais de 20 anos e vem trabalhando para aumentar a velocidade de desenvolvimento usando deep learning e treinamento de redes neurais artificiais. O objetivo do projeto Vision Zero da Continental é praticamente eliminar mortes por acidente de tráfego através do desenvolvimento de tecnologias ADAS.

As soluções ADAS da Continental podem auxiliar os motoristas em muitas tarefas de condução típicas e até mesmo assumir o controle do veículo para evitar um acidente. No entanto, à medida que a automação de seus sistemas de assistência ao motorista e segurança veicular aumentou, a complexidade do software cresceu, assim como o número de requisitos de segurança em múltiplas geografias. A Continental percebeu que era hora de escalar tanto sua tecnologia quanto suas equipes para evoluir uma solução de IA mais escalável globalmente. A necessidade de acesso paralelo aos dados também significava enfrentar um crescente desafio de gerenciamento de dados.

A Continental precisava de um poderoso sistema de arquivos paralelos para atender às altas demandas da IA e para proteger dados sensíveis. Ao mesmo tempo, tinha que criar um local mais centralmente acessível para armazenar dados e melhorar a rastreabilidade, oferecendo várias maneiras para os desenvolvedores se conectarem de forma segura.

A Continental sabia que era hora de impulsionar o desempenho com infraestrutura de deep learning escalável e armazenamento conectado com uma rede de alta velocidade. Esta solução precisaria oferecer acesso aleatório rápido, suportar protocolos como Server Message Block (SMB) e Amazon Simple Storage Service (S3), e fornecer várias opções de gerenciamento de acesso.

“As GPUs hoje são tão rápidas que o armazenamento padrão não consegue acompanhar o processamento”, diz David Enenkel, chefe de operações de TI, ADAS, na Continental. “Por isso estávamos procurando algo mais rápido, algo que realmente nos desse a largura de banda e também o acesso aleatório de que precisamos.”

A Continental estabeleceu testes abrangentes e avaliou o quão bem cada uma das principais soluções de armazenamento atendia aos seus objetivos. Para medir o desempenho do IBM ESS, a Continental trabalhou com a SVA System Vertrieb Alexander GmbH, parceira de negócios da IBM. Eles descobriram que a solução IBM Spectrum Storage for Data and IA com NVIDIA DGX ofereceu o desempenho necessário e várias outras vantagens. A arquitetura de "alto desempenho paralelo" e a implementação simples de nós da solução forneceram a infraestrutura de IA necessária, com a resiliência e escalabilidade que a Continental precisará no futuro.

A flexibilidade e a integração perfeitas do IBM Storage com contêineres Kubernetes permitiu à Continental modernizar seu desenvolvimento de aplicações sem abrir mão de requisitos de infraestrutura como desempenho, escalabilidade ou simplicidade. A solução IBM Storage Scale garantiu que sua infraestrutura suportará o crescimento necessário, seja na nuvem ou no local. A IBM tem vasta experiência no setor automotivo, o que também foi um fator que contribuiu para a decisão da Continental.

Com a nova solução, a Continental conseguiu otimizar para deep learning com treinamento multi-nó, permitindo aumentar a precisão do modelo para níveis mais altos de segurança sem impactar o tempo de produção. A Continental escalou para um cluster de DGX para lidar com 14 vezes mais experimentos por mês, com a capacidade de testar milhões de permutações em condições ambientais—como chuva, neve, luz solar e nuvens—ou transitórias—como carros se aproximando demais uns dos outros durante uma mudança de faixa.

Com as melhorias de desempenho, flexibilidade e escalabilidade da nova solução de gerenciamento de dados da IBM para suportar uma infraestrutura de IA em evolução, a Continental está no caminho rápido para mudar o futuro da mobilidade.