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Les producteurs de jeux ont un appétit insatiable pour la performance. Pour des animations de plus en plus élaborées, des semi-conducteurs de plus en plus puissants sont produits depuis 25 ans. La société d’informatique Nvidia a récemment présenté la nouvelle génération de cartes graphiques: "Nous travaillons sur notre nouvelle technologie de lancer de rayons depuis plus de dix ans. RTX arrive dix ans plus tôt que prévu", a déclaré Jensen Huang lors d’une présentation à la Gamescom.
Ce que cela signifie, les Californiens ont démontré sur les séquences de jeu de "Battlefield 5". Le jeu vidéo se déplace à Rotterdam dans les années 1940, ce qui est aussi idyllique qu’une carte postale kitsch trop colorée. Dans le monde brillant optimisé, par exemple, les événements sont reproduits dans des flaques, des vitres ou des corps en tôle, comme dans le monde réel.
L’industrie automobile profite également des énormes progrès réalisés par l’industrie du jeu vidéo. "Nvidia ne conçoit pas de jeux informatiques, mais nous fournissons aux développeurs les outils dont ils ont besoin depuis de nombreuses années", explique Danny Shapiro.
L’une des technologies pionnières, par exemple, était l’analyse précise des surfaces. Par exemple: comment la lumière et les ombres ou les reflets changent-ils sur différents matériaux? "Nous avons maintenant besoin de ces connaissances dans l'environnement de simulation pour la conduite autonome", a déclaré Shapiro. Il est le responsable du développement du secteur automobile de Nvidia.
La puissance informatique est nécessaire
Shapiro sait que chaque participant à la circulation routière – contrairement au monde du jeu – n'a qu'une vie. "Personne ne veut créer une sorte de dessin animé. Si vous formez un réseau neuronal pour les dessins animés, la reconnaissance du monde réel ne sera pas suffisante pour les applications automobiles. "Il est également clair que le jeu est une industrie générant un chiffre d'affaires annuel d'environ 100 milliards d'euros dans le monde. L'industrie automobile convertit 35 fois plus d'argent et pourrait doubler ses résultats selon le cabinet de conseil McKinsey jusqu'en 2030.
Avec des voitures autonomes, des puces hautes performances et des environnements de test virtuels parfaits, vous pouvez gagner beaucoup d'argent à l'avenir. C'est pourquoi les industries de l'automobile et des semi-conducteurs entrent en contact. En début d'année, les fondateurs de Nvidia, Huang et Herbert Diess, étaient sur scène: "Félicitations pour le pouvoir, la motivation et les ressources avec lesquelles vous vous engagez pour les voitures autonomes. La conduite et l'industrie changeront complètement dans les dix prochaines années », a déclaré le patron de VW au salon de l'informatique CES à Las Vegas.
Non seulement Audi, Porsche et VW, mais aussi les partenaires du projet, Bosch et Mercedes, souhaitent équiper leurs voitures de robot de puces Nvidia. BMW, cependant, est étroitement lié à son grand rival Intel: "Pour la conduite autonome, nous avons besoin d'une puissance de calcul qui n'existe même pas", a déclaré Klaus Fröhlich, du conseil de développement de BMW. "Nous avons besoin de deux nouvelles générations d'améliorations de la puce pour rendre le coffre disponible pour les valises et non pour les ordinateurs."
Jeu avec beaucoup de joueurs
Il faudra un certain temps avant que des véhicules de production entièrement autonomes soient autorisés dans les centres-villes d'Europe. Premièrement, les méthodes de test pour la conduite automatisée sur autoroute à 130 tempo doivent être développées. Pegasus est le nom d'un projet de recherche allemand financé par le ministère fédéral de l'Économie et de l'Énergie, doté de 16,3 millions d'euros. Étant donné que les méthodes de test établies pour les systèmes d'assistance seraient trop coûteuses, même les géants de la technologie tels que Google et la NHTSA (Autorité routière américaine) s'intéressent aux résultats de Pegasus.
BMW estime qu'il faudrait 240 millions de kilomètres de test pour sécuriser toutes les situations de conduite hautement automatisées. Il ne s'agit pas simplement de fusionner correctement toutes les données de capteur dans un modèle d'environnement. Comme dans un jeu vidéo, une intelligence artificielle est nécessaire pour comprendre la scène et planifier rapidement les prochaines étapes: "Chaque fois que je change de stratégie de conduite, cela a un impact environnemental – et je dois réenregistrer toutes les données. ", déclare Amnon Shashua, responsable de la conduite autonome chez Mobileye / Intel. Conduire une voiture était un jeu auquel de nombreux joueurs ne suivaient pas nécessairement les règles.
La simulation est la clé
La recette du succès de nombreux jeux de tir nécessite une grande capacité de calcul. Pas si différent en matière de conduite autonome. Les voitures robotiques doivent développer une compréhension supérieure du contexte afin de pouvoir prendre des décisions dans des situations qui changent rapidement. Les algorithmes respectifs chassent les constructeurs automobiles de manière répétée à l'aide de scénarios de test virtuels et hautement précis: "Nous calculons 95% de la distance parcourue en simulations", explique Elmar Frickenstein, responsable de la conduite autonome chez BMW. "Ceux qui maîtrisent la simulation maîtriseront une conduite totalement autonome", assure l'expert.
Nvidia a développé une solution de simulation capable de parcourir 90 000 kilomètres à l'heure. Le supercalculateur DGX peut parcourir l’ensemble du réseau routier américain en deux jours. Il s’agit d’un jeu informatique dans lequel la machine fournit une entrée de capteur extrêmement précise à partir de bases de données, tandis que l’algorithme de conduite doit prendre les bonnes décisions en temps réel.
Shapiro dit: "Ceci est du matériel avec 30 boucles de feedback par seconde. Nous pensons que la conduite autonome est un problème de super-informatique. Plus vous pouvez traiter de données, plus le niveau de sécurité est élevé. »
Pourtant, chaque constructeur travaille seul sur la haie. Cependant, les partenaires du projet Pegasus mappent déjà des scénarios à partir de leurs tests dans la base de données commune. Sans un paysage de simulation uniforme, les autorités ne peuvent pas autoriser la conduite autonome. Ensuite, le robot de conduite se bloque dans la boucle sans fin.
(Editeurs Tamedia)
Créé: 18.10.2018, 17:46
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