Como podemos nos preparar para os requisitos de rede e armazenamento para dar suporte a esse futuro autônomo?

A primeira etapa é entender os requisitos. O Automotive Edge Computing Consortium (AECC) está trabalhando para ajudar as partes interessadas a compreender os requisitos de infraestrutura para carros conectados. No Edge Computing World, o membro do conselho da AECC Vish Nandlall descreveu as descobertas do grupo sobre o volume de dados criados por carros autônomos e os desafios que eles criarão.

“Carros autônomos são um dos filhos do cartaz da computação de ponta”, disse Nandlall em sua palestra intitulada “Driving the Zettabyte Edge”.

“O volume de dados automotivos impulsionará a borda e atingiremos volumes zettascale”, disse ele. “Estamos realmente começando a desafiar os limites das tecnologias de nuvem que usamos. É um desafio para as comunidades de infraestrutura e nuvem e um desafio para a comunidade automotiva. ”

Nandlall acredita que os requisitos de TI para carros autônomos têm o potencial de transformar fabricantes de automóveis em empresas de computação em hiperescala.

“Em 2028, um único fornecedor operará na zettascale”, disse Nandlall, que é vice-presidente de tecnologia emergente e ecossistemas da Dell Technologies. “Esses OEMs automotivos se tornarão os proprietários de grandes quantidades de imóveis de dados.”

Quantos dados?

Tem havido muito exagero e grandes números em torno das necessidades de dados dos carros autônomos. Nandlall ajudou a quantificar a geração de dados, que variam amplamente com base na atividade do carro. A taxa de 5 TB e hora é para um “veículo sob tarefa”, que busca e envia dados ativamente. Para entender isso, vamos voltar e revisar os aspectos de dados dos carros autônomos.

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Os veículos autônomos são o equivalente a supercomputadores rodando pela estrada, gerando e transmitindo uma quantidade de dados alucinante. A maioria dos analistas espera que os requisitos de dados de veículos autônomos sejam divididos, com funções essenciais gerenciadas por poderosos computadores de bordo, e dados transferidos para instalações externas para processamento e armazenamento adicionais de dados.

Os carros autônomos dependem da visão computacional por meio de uma série de câmeras de vídeo, radar e sensores de detecção de luz laser LiDAR, que permitem que o carro perceba o mundo ao seu redor. As redes neurais (IA) permitem que poderosos computadores de bordo reconheçam objetos - incluindo outros veículos, pedestres, sinais de parada e semáforos - e entendam a distância entre os objetos.

Essas tecnologias criam um enorme volume de dados. A 30 quadros por segundo, as câmeras de vídeo criam dados a uma taxa que varia de cerca de 300 GB por hora para vídeo 720p até 5,4 TB por hora para vídeo 4K.

Nem todos esses dados são úteis e nem todos precisarão ser transmitidos do veículo para a rede local ou para a nuvem. A AECC estima que cerca de 30 por cento do vídeo será enviado para ajudar a refinar modelos e algoritmos de treinamento, e cerca de 2 por cento do vídeo será enviado para reter para trilhas de auditoria de acidentes ou incidentes de tráfego.

O resultado final: carros autônomos podem exigir descarga de transferência de dados variando de 383 GB por hora a 5,17 TB por hora. “Vamos ter que fazer o descarregamento de dados de ponta para gerenciar isso”, disse Nandlall.

Capacidades a bordo vs. segurança aumentada

Tem havido muita confusão sobre a necessidade de transferência de dados do carro e o papel dos modelos de IA e analistas de dados na operação de carros autônomos. Nandlall diz que esses veículos encontrarão uma série de cenários, com apenas um subconjunto exigindo a busca ou envio de dados.

Nandlall diz que há um equívoco de que conexões de rede rápidas (como 5G sem fio) são essenciais para ajudar os carros autônomos a operar com segurança. Não é o caso, disse ele.

“O carro terá segurança suficiente”, disse Nandlall. “Toda a telemetria de bordo deve ser capaz de tomar decisões sem a rede circundante. A inferência (decisão guiada por IA) para todas as funções centrais ocorrerá no carro. ”

Mas há esforços para estender os recursos de sensores e câmeras a bordo usando dados externos. “Queremos aumentar o limite de segurança e é aí que a segurança aumentada entra em jogo”, acrescentou. “A rede circundante fornecerá informações de segurança aumentadas.”

Um exemplo são as ferramentas de mapeamento de alta definição, que ampliam a consciência de um veículo autônomo de seus arredores e da estrada à frente. Mapas HD estão sendo desenvolvidos por especialistas em localização como TomTom e HERE Technologies, que coletam dados de câmeras de carros para montar mapas das principais rodovias, identificando limites de faixa, meios-fios, grades de proteção e canteiros medianos com precisão de centímetro.

Isso permite que os veículos autônomos estendam seu horizonte e “vejam nas curvas” para entender o caminho à frente. Isso tem aplicações imediatas em neve e neblina, quando as câmeras podem ter dificuldade em visualizar as condições da estrada.

Com o tempo, a visão da indústria é que esses mapas HD coletem dados em tempo real, criando mapas HD de “autocura” que são constantemente atualizados para refletir as condições atuais. Nandlall diz que os mapas HD têm potencial de longo prazo para alertar os motoristas sobre buracos e condições geladas. Para serem úteis, esses mapas HD ao vivo devem ser atualizados pelo ar.

“Não será apenas trabalho em lote”, disse Nandlall. “Isso vai ser streaming. Como gerenciamos esses dados? ”

A visão de longo prazo é adicionar mais inteligência criando redes de veículos conectados que “conversam” uns com os outros usando comunicações veículo a veículo (V2V) em conexões sem fio de baixa latência, aumentando a segurança e a confiabilidade por meio do compartilhamento de dados autônomos de pathfinding. O roteiro de veículos autônomos também inclui comunicações de veículo para infraestrutura (V2I) que permitem que carros robôs se conectem a semáforos e parquímetros.

As tecnologias V2V e V2I são cruciais para a esperança de que os veículos autônomos possam reduzir drasticamente o congestionamento do tráfego nas grandes cidades, integrando carros com localização, semáforos e pedágios para permitir a fusão perfeita em velocidade, facilitando os backups vistos em cruzamentos e praças de pedágio.

Requisitos de infraestrutura e financiamento

Para criar esse futuro habilitado para IA, os veículos sem motorista exigirão conexões sem fio de baixa latência para redes de fibra e centros de dados. Essa infraestrutura de conectividade, armazenamento e processamento de dados pode precisar se estender a quase todos os lugares que os carros podem dirigir.

Dadas as taxas de geração de dados que a AECC está vendo, os carros autônomos criarão demanda por infraestrutura adicional, bem como novas maneiras de classificar os dados com base em seu valor.

“Há uma tonelada de dados entrando em nossos data centers”, disse Nandlall. “Precisamos de métodos mais sofisticados de gerenciamento de todos esses dados. Não podemos consolidar tudo em um data lake. Precisamos de maneiras mais dinâmicas de promover e rebaixar dados. Precisamos mudar a forma como vemos o mundo para uma visão centrada nos dados. ”

A AECC foi formada em 2018 para desenvolver estratégias de movimentação de big data entre veículos, data centers de ponta e nuvem. Os membros fundadores da AECC incluem ATT, Intel, Ericsson, NTT, KDDI e Sumitomo Electric. A AECC estima que o tráfego de dados de veículos autônomos pode ultrapassar 10 exabytes por mês até 2025 - cerca de 1.000 vezes o volume atual.

Esses são números impressionantes. Uma das perguntas do público durante a sessão de Nandlall foi sobre o armazenamento e se o hardware atual seria adequado. A maior unidade de disco rígido comercial (HDD) atual armazena 16 terabytes de dados.

Nandlall concordou que o gerenciamento de armazenamento se tornará um problema. Ele disse que as estratégias viáveis ​​apresentarão camadas agrupadas por desempenho de armazenamento e mídia de armazenamento, com mobilidade de dados e políticas de gerenciamento, e talvez um novo pensamento sobre mídia de armazenamento físico.

Nesse futuro baseado em dados, os modelos de negócios também carecem de clareza, principalmente quando se trata de financiar essa infraestrutura adicional.

“Quem vai construir?” disse Nandlall. “Acredito que muitos operadores de telecomunicações estão interessados ​​em construir isso, mas há muitas despesas de capital envolvidas e o retorno sobre esse investimento não é bem compreendido.”

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