Aurora acelera la conducción autónoma con AWS
SEATTLE –(BUSINESSWIRE)– Amazon web Services, Inc. (AWS) anunció que Aurora, un líder en tecnología de vehículos de conducción autónoma, ha seleccionado a AWS como su proveedor de nube preferido para la capacitación en aprendizaje automático y las cargas de trabajo de simulación basadas en la nube.
Aurora utiliza la infraestructura probada de AWS y la incomparable cartera de capacidades para acelerar de manera segura el desarrollo de Aurora Driver, su tecnología escalable para vehículos autónomos.
Aurora Driver consta de sensores que perciben el mundo, software que planifica un camino seguro a través de él y una computadora que alimenta e integra el hardware y software de Aurora con cualquier plataforma de vehículo.
Para su entrenamiento de aprendizaje automático y cargas de trabajo de simulación basadas en la nube, Aurora apuesta por AWS y utiliza la nube para procesar billones de puntos de datos cada día.
Ahora, la compañía está ampliando sus cargas de trabajo de capacitación en la nube para completar hasta 12 millones de simulaciones de conducción basadas en la física por día antes de fin de año, basándose en los petabytes de datos que recopila durante las pruebas de carretera en el mundo real.
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La conducción autónoma es un reto tecnológico inmensamente complejo que depende en gran medida de la computación en nube para permitir avances en percepción, computación integrada, aprendizaje automático, planificación de movimiento, toma de decisiones y tecnologías avanzadas de sensores.
Con las capacidades de AWS en informática de alto rendimiento, aprendizaje automático, almacenamiento y seguridad, el sistema optimiza y escala sus esfuerzos de pruebas virtuales para expandir las capacidades del controlador de forma segura y rápida.
“El aprendizaje automático avanzado y la simulación a escala de Aurora son fundamentales para desarrollar nuestra tecnología de forma segura y rápida, y AWS ofrece el alto rendimiento que necesitamos para mantener nuestro progreso”, dijo Chris Urmson, director ejecutivo de Aurora.
“Con su escala prácticamente ilimitada, AWS admite millones de pruebas virtuales para validar las capacidades del controlador Aurora para que pueda navegar de forma segura en los innumerables casos extremos de la conducción en el mundo real”.
Virtual Testing Suite de Aurora con tecnología AWS es un acelerador único para el desarrollo del controlador. Este puede usar datos de una sola situación de prueba que observa en el mundo real para inspirar cientos de permutaciones en Virtual Testing Suite.
Esa prueba virtual ayuda a capacitar al conductor de Aurora para navegar de manera más rápida y segura en situaciones complejas, como la construcción de carreteras, los peatones imprudentes y los giros a la izquierda sin protección.
Por ejemplo, antes de que el Aurora Driver intentara girar a la izquierda sin protección en una carretera física, completó casi 2,3 millones de giros en simulación, lo que se estima que equivale aproximadamente a 20.000 horas de práctica de conducción en el mundo real.
Aurora ha estado ejecutando simulaciones a escala en AWS desde 2019 y planea triplicar el volumen de simulaciones que ejecuta en AWS a más de 12 millones por día para fines de 2021.
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Todos los componentes fuera de línea de la pila de software Aurora Driver se ejecutan en AWS , incluido Virtual Testing Suite, mapas de ruta de alta definición (el “Atlas” de Aurora), modelos de aprendizaje automático y herramientas de desarrollo de software.
Por ejemplo, la empresa usa Amazon SageMaker (un servicio de AWS que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a construir, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático) para crear, ejecutar y refinar continuamente los modelos de aprendizaje automático que permiten sus simulaciones de conducción.
Con ese servicio, Aurora accede a tipos de instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) como P4d, que ofrecen el mayor rendimiento para la formación de aprendizaje automático en la nube.
Antes de desarrollar simulaciones, Aurora usa AWS para almacenar y procesar de forma segura los petabytes de datos que registra durante las pruebas del mundo real y luego entrenar sus modelos de aprendizaje automático en esos datos.
Las cargas de trabajo de preprocesamiento se ejecutan en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) y Amazon EMR, el servicio de AWS para procesar grandes cantidades de datos en la nube utilizando herramientas de código abierto. Las cargas de trabajo de entrenamiento de aprendizaje automático de Aurora luego se basan en marcos de aprendizaje profundo optimizados para AWS, como TensorFlow y PyTorch.
Por último, Aurora organiza y escala automáticamente sus flujos de trabajo de simulación en cientos de miles de vCPU simultáneas y miles de GPU simultáneas con Amazon EKS y Amazon EC2, que proporciona tipos de instancias de computación acelerada como G4dn.
“Los servicios de análisis, aprendizaje automático y computación altamente escalables de AWS están ayudando a Aurora a hacer avanzar la tecnología de vehículos autónomos, hacia un uso amplio en el mundo real”, dijo Swami Sivasubramanian, vicepresidente de aprendizaje automático en Amazon Web Services, Inc.
“La infraestructura y el conjunto completo de servicios en la nube, incluidos los servicios de aprendizaje automático líderes en la industria como Amazon SageMaker, brindan la base ideal para que Aurora obtenga información de los billones de puntos de datos que genera todos los días para mejorar continuamente su tecnología. Estamos orgullosos de apoyar la aceleración de la innovación de vehículos autónomos y esperamos la mejora de la seguridad y la eficiencia que permitirá la transformación del transporte por carretera, la entrega y la movilidad “.
Fundada en 2017 por expertos en la industria de la conducción autónoma, Aurora tiene la misión de ofrecer los beneficios de la tecnología de conducción autónoma de forma segura, rápida y amplia. Para mover tanto personas como mercancías, la compañía está construyendo Aurora Driver, una plataforma que reúne servicios de software, hardware y datos para operar de forma autónoma vehículos de pasajeros, vehículos comerciales ligeros y camiones pesados.
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