Thách thức nằm ở việc làm thế nào để đảm bảo an toàn cho những chiếc xe tự hành trên các cung đường. Giờ đây, việc tự định hướng di chuyển không còn là điều khó khăn đối với chúng. Tuy nhiên, việc dự đoán trước phản ứng của các đối tượng xung quanh chúng lại là khó khăn mới xuất hiện – buộc phải dùng các thuật toán học sâu để xử lý. Những đối tượng này có thể là người đi bộ, đèn tín hiệu giao thông cho tới hàng loạt các vật thể khác. Việc huấn luyện này đòi hỏi rất nhiều thời gian, song song với năng lực điện toán khổng lồ. Điều này đặt ra thách thức rất lớn cho các nhà nghiên cứu của Trường Đại học quốc gia Singapore (NUS) trong việc tìm kiếm các giải pháp phù hợp nhằm phục vụ mục tiêu nghiên cứu, phát triển xe tự hành.
 |
| Tiến sĩ Ang và những chiếc xe tự hành SMART-NUS của trường Đại học Quốc gia Singapore. |
Để vượt qua thử thách này, các nhà nghiên cứu đã chọn một giải pháp khá…lạ: khi tận dụng các chip xử lý đồ họa máy tính Tesla của Nvidia, song song với nền tảng điện toán DRIVE PX 2 (vốn được phát triển dành cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo của xe ô tô). Hai hệ thống DRIVE PX 2 được triển khai song song với phần mềm phát triển ứng dụng (SDK) cho phép tạo ra nền tảng thử nghiệm các thuật toán. Trong khi đó, hàng loạt chip xử lý thế hệ Pascal (vốn cũng có mặt ngay trên các card đồ họa GeForce) được trưng dụng cho việc nhận diện hành vi vật thể. Với thiết lập như vậy, các nhà nghiên cứu tại NUS bên cạnh việc tiến hành thoải mái các thí nghiệm xe tự hành nói chung cũng song song phát triển một dự án xe buýt tự hành.
Một trong những lý do DRIVE PX 2 tối ưu cho việc nghiên cứu xe tự hành chính nhờ khả năng xử lý tín hiệu phối hợp từ nhiều cảm biến khác nhau, sử dụng các thuật toán phức tạp. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu tại NUS tăng tốc đáng kể việc phát triển trí tuệ nhân tạo cho xe tự hành, thậm chí mô phỏng phản ứng nhanh nhạy của bộ não con người. So với các giải pháp điện toán hiệu năng cao khác, việc triển khai chip xử lý đồ họa Pascal và nền tảng DRIVE PX 2 cũng có mức chi phí thấp, đồng thời không yêu cầu nhiều thời gian tập huấn vận hành. Những đặc điểm này đã tạo ra ưu thế lớn cho việc nghiên cứu của NUS trong cuộc chạy đua phát triển công nghệ xe tự hành toàn cầu.
“Với xe tự hành, điều khó nhất nằm ở việc dự đoán chiếc xe sẽ phản ứng và tính toán như con người. Thông qua DRIVE PX 2 của NVIDIA, chúng tôi không cần phải cải tiến vô lăng mà có thể phát triển tiếp tục dựa trên những gì tốt nhất sẵn có. Điều đó tạo điều kiện để chúng tôi tập trung hơn vào phát kiến những tính năng mới” – Tiến sĩ Marcelo H Ang, JR, quyền Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu robot tiên tiến kiêm Phó Giáo sư tại Viện nghiên cứu Kĩ thuật cơ khí thuộc trường Đại học quốc gia Singapore, nhận định.
LadyGoGo
