A Intel será bem-sucedida em condução autônoma. Eu aposto minha carreira nisso

*Por Doug Davis

Todas as manhãs por mais de 30 anos, saí da cama para ir trabalhar na Intel. Mas nunca nesses 30 anos estive mais empolgado do que agora que lidero a equipe de veículos autônomos da Intel.

Não me entenda mal – eu tive uma carreira totalmente maravilhosa e trabalhei em alguns programas que tiveram um impacto significativo no mundo que nos cerca. Mas a chance de resolver um dos desafios tecnológicos mais complexos da nossa era, a oportunidade de ajudar a indústria automobilística a reinventar o transporte, com potencial para salvar milhões de vidas todos os anos – são coisas diferentes de tudo o que eu já fiz. E são a razão por eu ter adiado a minha aposentadoria.

Eu tenho uma confiança inabalável de que a Intel será bem-sucedida no segmento de condução autônoma. Temos uma incrível amplitude e profundidade de experiência e o melhor conjunto de ferramentas tecnológicas do mundo para aplicar a este desafio. Utilizamos recursos de toda a empresa e incluímos talentos com experiência na indústria automobilística. Nossas equipes estão operando em alta velocidade e fornecerão as inovações tecnológicas necessárias. Aqui estão as razões:

Primeiro: Já estamos demonstrando um ótimo progresso

A tecnologia da Intel está em centenas de veículos autônomos de testes que já circulam pelas ruas. Nem todos os fabricantes automotivos estão falando sobre quem está equipando os cérebros em seus carros de testes para não revelarem segredos. Mas o fato é que muitos deles estão usando a tecnologia da Intel. Eu encorajo vocês a abrirem seus capôs, porta-malas ou hatchbacks para verem qual empresa tecnológica estão utilizando ao máximo nos cérebros de seus veículos de desenvolvimento.

Hoje também estamos demonstrando um dos primeiros carros, de aproximadamente 40, com condução altamente automatizada (HAD, na sigla em inglês) prometidos por BMW, Intel e Mobileye este ano. Faz menos de um ano que as três empresas anunciaram planos para levar veículos altamente e totalmente autônomos para a produção em série até 2021 por meio do desenvolvimento de uma plataforma comum. Já estamos demonstrando com sucesso esta plataforma e preparando os planos para levá-la ao mercado para outros fabricantes e seus fornecedores de primeira linha a fim de acelerar os programas deles. Fique atento para mais notícias sobre essa frente.

Segundo: Estamos preparados para o desafio de dados

O fator mais importante para a condução autônoma é o dado – como melhor processá-los, gerenciá-los, movê-los, armazená-los, compartilhá-los e aprender com eles. Dos PCs aos data centers e em tudo entre eles, nenhuma empresa de silício analisou, processou e moveu mais dados que a Intel. À medida que nos aproximamos dos carros autônomos, o desafio de dados se tornará muito mais complexo e exigirá novas maneiras de trabalhar com eles dentro do veículo, por toda a rede e na nuvem.

Para garantir que tenhamos a estratégia totalmente certa para lidar com o desafio de dados, instalamos o primeiro de inúmeros data centers planejados dedicados à condução autônoma. Esses laboratórios incomparáveis serão usados para o desenvolvimento de algoritmos e treinamento, bem como para compreender a infraestrutura especial necessária para a movimentação e o armazenamento dos dados da condução autônoma.

Os pesquisadores continuarão alimentando informações dos carros de teste da Intel para esses data centers a fim de treinar redes neurais e melhorar os algoritmos para o aprendizado de máquinas. E estamos construindo laboratórios similares com clientes e parceiros.

O que me leva à inteligência artificial (AI, na sigla em inglês). Dominar a AI dentro do carro e no data center será essencial para o desafio de dados da condução autônoma. Aqui é importante lembrar que a condução autônoma não é um jogo. Quando os carros estiverem pensando e agindo sem intervenção humana, eles precisarão fazê-los de uma maneira segura e confiável. A inteligência artificial necessária para fazer isto acontecer não trata apenas da visão computacional – pense em voz, tomada de decisões, personalização e preferências. Cada uma dessas cargas de trabalho AI precisa de diferentes conjuntos de algoritmos e provavelmente de diferentes tipos de processamento para um melhor desempenho. Se tudo que precisássemos fosse um supercomputador para lidar com o desafio de dados da condução autônoma, nosso trabalho já estaria concluído.

Terceiro: Já construímos grandes indústrias anteriormente e faremos isso novamente

Já disse isso antes: A condução autônoma acelerará quando a indústria se unir para alinhar plataformas e tecnologias comuns. Isso permitirá que os desenvolvedores trabalhem rapidamente e em volume enquanto continuam diferenciando suas soluções de software. Como eu sei isso? Analisemos as indústrias de PC e servidores como exemplos:

Antes de 1980, a indústria de computadores era altamente proprietária, atendendo especialmente pesquisadores, grandes empresas e entusiastas. Isto mudou alguns anos depois quando a IBM construiu o primeiro computador pessoal usando, em sua maioria, peças de terceiros disponíveis comercialmente e um sistema operacional terceirizado. Esses primeiros PCs foram a base para uma abordagem padronizada para o design de computadores que resultou na evolução mais rápida da tecnologia e em um crescimento de 150 vezes em duas décadas.

Com os data centers foi a mesma coisa. Após os mainframes vieram os microcomputadores que habilitaram alguma flexibilidade e eficiência de custos. Mas foi a adoção da tecnologia do PC que permitiu que os data centers evoluíssem rapidamente para lidar com os dados que vieram com a Internet. O IDC relatou que 1.8 zettabytes de dados foram gerados em 2011, e eles estimam que nós vamos gerar mais de 40 zettabytes até 2020. Apenas por meio de soluções padronizadas conseguimos ampliar a indústria rápido o bastante para acompanhar este ritmo.

O que me traz de volta para os carros autônomos. Há muitos opositores que acham que a experiência da Intel na habilitação da rápida ampliação da escala não pode ser replicada para o segmento de condução autônoma. Ao mesmo tempo, há muitos envolvidos com a indústria automotiva que não entendem como a colaboração aberta pode habilitar a diferenciação e a inovação. Entendo o ceticismo, mas com os anos de experiência eu sei que a tecnologia resolve melhor os problemas quando está organizada em torno de plataformas comuns e interfaces previsíveis. Sem dúvidas, este é o caminho mais rápido para a nossa jornada autônoma.

Como sociedade, não acho que podemos arcar com os custos de continuarmos seguindo o caminho proprietário. O custo em tempo, dinheiro e vidas humanas é muito alto. Quanto mais rápido pudermos fornecer a tecnologia de condução autônoma e tirar os humanos do banco do motorista, mais rápido poderemos salvar vidas. É simples assim – e muito importante. E estou confiante que a Intel não só será bem-sucedida em ajudar nossos parceiros a colocarem os carros autônomos nas ruas, mas também o fará da maneira mais rápida e inteligente possível.

Doug Davis é vice-presidente sênior e gerente geral do Grupo de Condução Automatizada da Intel Corporation.

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