Roborace: course de voitures électriques sans pilote – utilisation du NVIDIA Drive PX 2

Nous venons de vivre une course automobile en plein Paris de Formula E, une course avec des voitures électriques. Pour la  prochaine, la FIA (la Fédération internationale automobile) s’est associée avec la société Kinetik pour mettre en place le premier championnat de monoplaces électriques autonomes, la Roborace.

Dans cette course de voitures, électriques, il n’y aura donc pas de pilote. Elle sera en parallèle de la Formula E et accueillera 10 équipes de deux voitures chacune avec des courses d’une heure.

Les voitures seront toutes les mêmes, conçues par Daniel Simon, à l’origine des voitures du film Tron : Legacyce. Ce ne sera donc pas sur la partie “physique” des voitures que la course se jouera mais sur la partie programmation de l’engin, une réelle IA: intelligence artificielle.

Image by Chief Design Officer Daniel Simon / Roborace Ltd.

Image by Chief Design Officer Daniel Simon / Roborace Ltd.

En effet, les voitures seront gérées à distance par des algorithmes programmés au préalable par des ingénieurs. Ils devront prévoir non seulement la gestion du circuit, les accélérations, les ralentissements, mais surtout la gestion des autres véhicules, les évitements et aussi l’aspect compétition.

Une des équipes (donc 2 voitures) sera réservée au public qui pourra via crowdsourcing participer à la conception du programme de gestion de la conduite de ce véhicule.

Roborace - http___roborace.com_

Ces voitures seront équipées du processeur NVIDIA Drive PX 2 (12 cœurs, 8 Tflops et 24 Tops) et de 12 caméras, des capteurs radar, laser et ultrason. Cette carte est construite selon l’architecture Pascal (qui succède à Maxwell) avec 2 GPU, mais également de 2 CPU totalisant 12 cœurs (huit Cortex-A57 d’ARM et quatre cœurs Denver).

NVIDIA-Drive-PX-2-Pascal

Cette carte est plus puissante qu’une Titan X. L’ensemble est optimisé pour le deep-learning et les opérations que doit effectuer une voiture autonome. Ces processeurs graphiques permettent aussi à l’ordinateur et donc à la voiture de supporter jusqu’à 12 flux vidéos en plus de divers capteurs. Nividia explique aussi que cet ordinateur peut effectuer jusqu’à 8 000 milliards d’opérations par seconde (TFLOPS) quand il s’agit de calculs concernant la conduite et jusqu’à 24 000 milliards (DLTOPS) quand il s’agit de deep learning.

Dans cette vidéo, on apprend que le hacker geohot a construit une voiture autonome en quelques jours.

Nvidia a créé une plateforme de référence pour donner l’exemple aux constructeurs automobiles : Drivenet. La plateforme de Nvidia utilise le réseau d’apprentissage Nvidia Digits pour rapidement apprendre à détecter de nombreux types d’objets : le taux de détection de la plateforme de détection est passé de 39 % en juillet 2015 à 88 % en décembre dernier. La plateforme de développement a ainsi pu apprendre à reconnaître 120 millions d’objets en un mois par l’intermédiaire des caméras.

NVIDIA DRIVE PX peut fusionner les données transmises par un total de 12 caméras, radars, modules de télédétection et capteurs ultrasoniques. Les algorithmes automobiles peuvent ainsi analyser avec précision l’environnement du véhicule sur 360 degrés afin de produire une représentation réaliste et fiable incluant les objets statiques et dynamiques. Le recours aux réseaux de neurones profonds (DNN) pour la détection et la classification des objets permet d’améliorer de manière significative la précision des données multi-capteurs. Rien que cette librairie de Nvidia vaut un article dans les prochaines semaines !

J’aurais envie de vous en parler pendant des mois tant cette technologie est intéressante ! Mais nous y reviendrons, c’est promis.

Pour en revenir à Roborace: Le directeur de Kinetic, Denis Sverdlov, a indiqué qu’il souhaitait une ouverture avec tous les partenaires technologiques et pas seulement de l’industrie automobile. «Nous pouvons étendre nos recherches à d’autres industries. L’intérêt réside notamment du côté des compagnies technologiques», expliquait-il au site internet Motorsport.com.

Ce sera donc un nouveau moyen pour faire avancer la recherche et le développement sur les technologies de demain, en espérant que cette recherche ne soit pas axée uniquement sur la vitesse…. qui est pour l’instant de 300km/h.

https://youtu.be/2oBnWsVhJms

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