تطوير حلول القيادة الذاتية مع تخزين أسرع وأكثر مرونة للبيانات وإدارة مبسطة للذكاء الاصطناعي
بالنسبة لمعظمنا، تعتبر القيادة بالنسبة لمعظمنا طبيعة ثانية؛ سلسلة من القرارات التلقائية. تدريب الذكاء الاصطناعي على القيادة الذاتية - لاتخاذ هذه القرارات نفسها حتى لو عشر من الثانية أسرع، وربما جعل القيادة أكثر أماناً—يتطلب كميات هائلة من البيتابايت من البيانات.
وفقًا إلى منظمة الصحة العالمية (WHO) (الرابط موجود خارج ibm.com)، يموت ما يقرب من 1,35 مليون شخص في حوادث الطرق كل عام، ويصاب 50 مليون شخص آخر. للحد من هذه المخاطر، يتطلب الاتحاد الأوروبي الآن توافر المركبات ذاتية القيادة بحلول عام 2030. بدأ السباق لتوفير أفضل مسار تكنولوجي للقيادة الذاتية بالكامل.
"تتفاعل أنظمة مساعدة السائق المتقدمة بشكل أسرع من السائقين في سيناريوهات الحوادث الخطيرة"، يقول Robert Thiel، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) لدى Continental. "يمكن تحقيق ذلك من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي بأطنان من البيانات للقيادة بأمان أكثر من الإنسان. ولذلك، فإن الإدارة الذكية للبيانات تعني مركبات ذكية وإنقاذ الأرواح."
وتعد Continental موردًا رئيسيًا لقطع غيار السيارات لكل منتجي السيارات في العالم تقريبًا، كما أنها رائدة في مجال القيادة الذاتية الذكية. بدأت وحدة أعمال ADAS الخاصة بها في تطوير أجهزة استشعار ذكية وحلول سلامة مرورية قائمة على البيانات منذ أكثر من 20 عامًا، وتعمل على زيادة سرعة التطوير باستخدام التعلم العميق وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. ويهدف مشروع Vision Zero من Continental’ إلى القضاء فعليًا على الوفيات الناجمة عن الحوادث المرورية من خلال تطوير تقنيات ADAS.
ابتكارات مدى الحياة
لقد دفعت Continental حدود الابتكار في مجال السيارات منذ 150 عاماً
تحسين كفاءة التدريب
حسّنت Continental وقت التدريب الذكاء الاصطناعي بنسبة 70٪ باستخدام أنظمة IBM Storage Scale وNVIDIA DGX
تعزيز القدرة
تتمتع Continental بالقدرة على إجراء ما لا يقل عن14 ضعفاً من تجارب التعلُّم العميق شهرياً في الوقت نفسه
أحد أكبر التحديات التي تواجه صناعة السيارات فيما يتعلق بالقيادة الذاتية هو إدارة البيانات الموجودة في جميع أنحاء العالم واستخدام تلك البيانات عند الحاجة. وتوظف مبادرة ADAS Vision Zero من Continental أسطولًا تجريبيًا مزودًا بأجهزة استشعار تقطع مسافة 15,000 كيلومتر يوميًا، وتولد وتسجل أكثر من 100 تيرابايت من البيانات، والتي يتم بعد ذلك استيعابها ومعالجتها واختيارها وتقييمها وتفسيرها، واستخدامها للتدريب والتحقق من صحة النظام.
يستخدم الفريق أنظمة NVIDIA DGX (الرابط موجود خارج موقع ibm.com) للتدريب والتحقق من صحة ما يحدث في أي سيناريو معين وتمكين اتخاذ القرارات للتحكم الآمن في المركبة. لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي وتقليل الوقت اللازم للوصول إلى السوق، تحتاج Continental إلى معالجة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء والوصول إلى البيانات بالإضافة إلى حل تخزين قوي لتحليل مئات الآلاف من الصور في الثانية باستخدام حوسبة وحدة معالجة الرسومات NVIDIA.
ويمكن لحلول ADAS من Continental دعم السائقين في العديد من مهام القيادة النموذجية وحتى التحكم في السيارة لتجنب وقوع حادث. ولكن مع زيادة أتمتة أنظمة مساعدة السائق وسلامة المركبات، زاد تعقيد البرامج، وكذلك عدد متطلبات السلامة عبر مناطق جغرافية متعددة. أدركت Continental أن الوقت قد حان لتوسيع نطاق كلًا من تقنيتها وفِرَقها لتطوير حل ذكاء اصطناعي أكثر قابلية للتوسع عالميًا. كما أن الحاجة إلى الوصول المتوازي إلى البيانات تعني أيضًا مواجهة تحد متزايد لإدارة البيانات.
احتاجت شركة Continental إلى نظام ملفات متوازي قوي لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي عالية السرعة وحماية البيانات الحساسة. وفي الوقت نفسه، كان عليها إنشاء مكان أكثر مركزية يمكن الوصول إليه لتخزين البيانات وتحسين إمكانية التتبع، وتوفير العديد من الطرق للمطورين للتواصل بشكل آمن.
أدركت Continental أن الوقت قد حان لتعزيز الأداء من خلال البنية التحتية للتعلم العميق القابلة للتوسع والتخزين المتصل بشبكة عالية السرعة. سيحتاج هذا الحل إلى توفير وصول عشوائي سريع، ودعم بروتوكولات مثل Server Message Block (SMB) وAmazon Simple Storage Service (S3)، وتوفير العديد من خيارات إدارة الوصول المختلفة.
"وحدات معالجة الرسومات اليوم سريعة جدا بحيث لا يمكن للتخزين القياسي مواكبة الحوسبة"، كما يقول David Enenkel، رئيس عمليات تكنولوجيا المعلومات، ADAS لدى Continental. "لهذا السبب كنا نبحث عن شيء أسرع، شيء يمنحنا حقًا النطاق الترددي وأيضًا الوصول العشوائي الذي نحتاجه."
أجرت Continental اختبارات شاملة وقيّمت مدى جودة كلا من حلول التخزين الأعلى في تحقيق أهدافها. لقياس أداء IBM ESS، عملت Continental مع شريك أعمال IBM SVA System Vertrieb Alexander GmbH. ووجدوا أن IBM Spectrum Storage للبيانات والذكاء الاصطناعي مع حل NVIDIA DGX يوفران الأداء المطلوب والعديد من المزايا الأخرى. البنية "المتوازية" عالية الأداء ونشر العقدة سهلة التوسع للحل وفرتا البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المطلوبة، مع المرونة وقابلية التوسع التي ستحتاجها Continental في المستقبل.
سمحت المرونة والتكامل السلس لـ IBM Storage مع حاويات Kubernetes لشركة Continental بتحديث تطوير تطبيقاتها دون التخلي عن متطلبات البنية التحتية مثل الأداء أو قابلية التوسع أو البساطة. يضمن حل IBM Storage Scale أن بنيته التحتية ستدعم النمو المطلوب، سواء في البيئة السحابية أو محليًا. وتتمتع IBM بخبرة واسعة في صناعة السيارات، والتي كانت أيضًا عاملًا مساهما في قرار Continental.
وبفضل الحل الجديد، تمكنت Continental من تحسين التعلم العميق من خلال التدريب متعدد العقد، مما مكّنها من زيادة دقة النموذج لتحقيق مستويات أعلى من الأمان دون التأثير على وقت الإنتاج. توسّعت Continental إلى مجموعة من DGX للتعامل مع 14 ضعفاً من التجارب شهرياً، مع القدرة على اختبار ملايين التباديل في الظروف البيئية—مثل المطر والثلج وضوء الشمس والسحب—أو العابرين—مثل السيارات التي تتحرك بالقرب من بعضها البعض أثناء تغيير المسار.
وبفضل تحسينات الأداء والمرونة وقابلية التوسع في حل إدارة البيانات الجديد من IBM لدعم البنية التحتية المتطورة للذكاء الاصطناعي، تسلك Continental المسار السريع لتغيير مستقبل التنقل.
يقول Thiel: "لم نكن لنتمكن من بيع أي من الأنظمة التي نبيعها اليوم، فيما يتعلق بمتطلبات السلامة، دون القدرة على التحقق من صحة مجموعات البيانات الضخمة—في نطاق ملايين الكيلومترات أو عشرات البيتابايت لتتم معالجتها على أساس منتظم، وإعادة محاكاتها، وجمعها، ولتوليد نوع من مؤشرات الأداء الرئيسية".
"نتيجة لبنيتنا التحتية الجديدة، يمكننا الآن تشغيل 20 و40 و80 وحدة معالجة رسومات في وقت واحد لتسريع تدريبنا حقا"، يقول Balazs Lorand، رئيس مركز الذكاء الاصطناعي للكفاءات، ADAS@Budapest، لدى Continental. ويتابع قائلًا: "نحن فخورون بحل العديد من التحديات". وبفضل هذه البنية التحتية الجديدة، تحقق Continental 14 ضعفاً أكثر من تجارب التعلُّم العميق شهرياً وتقلل وقت التدريب من أسابيع إلى أيام. لقد زادت بشكل كبير من كفاءة دورة حياة التطوير حيث أصبحت الآن قادرة على إجراء المزيد من التجارب وربط بيئة Kubernetes بسلاسة. ويتميز حلها بالمرونة الكافية لدعم النمو في أي اتجاه—في البيئات السحابية الهجينة المعبأة في حاويات ومحليًا وفي مراكز البيانات المتعددة.
قامت Continental ببناء بنية تحتية جديدة بالكامل في مركز بيانات جاهز للذكاء الاصطناعي في فرانكفورت بألمانيا في Equinix (الرابط موجود خارج موقع ibm.com)، وهو مزود عالمي للبنية التحتية للمواقع المشتركة. وقامت Continental، بدعم من SVA، بتنفيذ التكامل الشامل لحل التخزين في المجموعة، بما في ذلك التركيب والنشر والتكوين والتشغيل والتدريب على التشغيل والإدارة.
يتضمن هذا الحل الجديد مجموعة وحدة معالجة الرسومات (GPU) متعددة الأوضاع، وبنية تحتية لشبكة InfiniBand غير المحظورة، و IBM ESS مع محركات أقراص سريعة غير متطايرة للذاكرة السريعة (NVMe)، وأنظمة NVIDIA DGX ووحدات معالجة الرسومات NVIDIA V100 Tensor Core. كما تستخدم Continental برنامج IBM Storage Scale مع بيئة Kubernetes الخاصة بها لتطوير التطبيقات الحديثة.
"لتلبية متطلبات تصنيف الخمس نجوم مع Euro NCAP ، تحتاج إلى الاستمرار في تطوير منتجات أكثر ذكاء. لذلك من المهم جدا إنشاء بيئات البيانات هذه، وأنا سعيد حقًا لأننا فعلنا ذلك العام الماضي، "يقول Enenkel.
وتُترجم هذه التحسينات إلى مكانة تنافسية قوية لشركة Continental، مما يمكّنها من المضي قدمًا في تطوير حلول القيادة الذاتية الجديدة والأكثر أمانًا بسرعة أكبر من أي وقت مضى.
تقوم Continental (الرابط خارج موقع ibm.com) بتطوير تقنيات وخدمات رائدة لتنقل مستدام ومتصل للأشخاص وبضائعهم. تأسست شركة التكنولوجيا في عام 1871، وتقدم حلولًا آمنة وفعالة وذكية وبأسعار معقولة للمركبات والآلات وحركة المرور والنقل.
يقوم مجال أعمال السلامة والتنقل الذاتي بتطوير وإنتاج تقنيات سلامة القيادة النشطة والخاملة المتكاملة بالإضافة إلى المنتجات التي تدعم ديناميكيات السيارة.
SVA شريك أعمال IBM هي شركة ألمانية رائدة في مجال تكامل الأنظمة لها 23 مكتبًا فرعيًا في جميع أنحاء ألمانيا. تركز SVA على الجمع بين منتجات تكنولوجيا المعلومات عالية الجودة مع الدراية الفنية للمشروع مرونته لتحقيق الحلول المثلى في مجالات البنية التحتية لمركز البيانات واستمرارية الأعمال والبيانات الكبيرة وأمن تكنولوجيا المعلومات والسحابة.
قانوني
حقوق النشر © محفوظة لصالح شركة IBM Corporation لعام 2023. IBM Corporation، IBM Storage، New Orchard Road, Armonk, NY 10504
أُنتج في الولايات المتحدة الأمريكية، يناير 2021.
IBM، شعار IBM، ibm.com، IBM Storage Scale System وIBM Spectrum هي علامات تجارية لشركة International Business Machines Corp.، وهي مسجلة في العديد من الولايات القضائية في جميع أنحاء العالم. قد تكون أسماء المنتجات والخدمات الأخرى علامات تجارية لشركة IBM أو شركات أخرى. تتوفر القائمة الحالية للعلامات التجارية لشركة IBM على الويب ضمن علامة التبويب "معلومات حقوق النشر والعلامات التجارية" على الرابط ibm.com/legal/copyright-trademark.
يعد هذا المستند ساريًا بدءًا من تاريخ النشر الأول، ويجوز لشركة IBM تغييره في أي وقت. لا تتوفر جميع العروض في جميع الدول التي تعمل فيها شركة IBM.
يتم عرض بيانات الأداء وأمثلة العملاء المذكورة لأغراض توضيحية فقط. قد تختلف نتائج الأداء الفعلي وفقًا للتكوينات وظروف التشغيل المحددة. المعلومات الواردة في هذا المستند تُقدَّمُ "كما هي" دون أي ضمانات صريحة أو ضمنية، بما في ذلك جميع ضمانات الصلاحية التجارية، أو الملاءمة لغرض معين، أو الضمانات والشروط الخاصة بعدم انتهاك حقوق الأطراف الأخرى. تشتمل منتجات IBM على ضمان وفقًا لشروط الاتفاقيات التي تُوفَّر بموجبها وأحكامها.
قد يتم الإبلاغ عن سعة التخزين الفعلية المتاحة لكل من البيانات غير المضغوطة والمضغوطة على حد سواء، وقد تختلف وقد تكون أقل مما هو مذكور.