O que há no porta-malas do seu carro? Sacolas de compras? Um pneu sobressalente? Cabos de ligação? Que tal um computador de alta potência capaz de realizar até um quatrilhão de operações por segundo? Somente se você for Waymo.
Pela primeira vez, Waymo revelou detalhes importantes sobre o “cérebro” de computação pesada alojado no porta-malas de seu robotáxis, incluindo arquitetura do chip, especificações do processador e detalhes dos componentes internos. Os detalhes, publicados hoje em um blog, também incluem uma lista de fornecedores de hardware que a Waymo usa para construir os computadores que alimentam sua frota sem motorista.
É uma visão reveladora do líder mundial em tecnologia sem condutor. A Waymo opera atualmente cerca de 4.000 veículos em mais de 10 cidades, realizando aproximadamente 500.000 viagens pagas por semana. A empresa afirma que sua tecnologia reduz significativamente acidentes de trânsito e lesões em comparação com motoristas humanos. E embora muito do trabalho para operar seus veículos dependa de treinamento pesado e simulação executado na nuvem, uma boa parte também ocorre nos próprios veículos.
Os robotáxis da Waymo, enfeitados com câmeras, lidar e radar, captam fluxos massivos de dados brutos de sensores. Esses dados são processados pela inteligência artificial para compreender instantaneamente o que está acontecendo ao redor do carro, transformando essas informações em comandos de direção segura em milissegundos. Seus computadores, instalados no porta-malas de seus veículos, são construídos para agir como seus olhos, ouvidos e cérebro, para processar uma visão completa de 360 graus e tomar decisões em frações de segundo, sem qualquer apoio humano.
“Os sistemas de computação para direção autônoma lidam com cargas de trabalho altamente diversas”, escrevem Satish Jeyachandran, vice-presidente de engenharia, e Daniel Rosenband, líder de computação, na postagem do blog. “Na Waymo, estamos projetando um sistema de última geração que seria considerado impressionante para um data center, com a complexidade adicional de um domínio operacional no veículo e requisitos em tempo real.”
Jeyachandran e Rosenband descrevem três princípios básicos que orientam o design de sua computação: responsivo, robusto e redundante. A pilha precisa ser capaz de responder aos dados do sensor o mais rápido e com a menor latência possível. Isso requer enormes quantidades de poder computacional, que a Waymo escalou 20 vezes nos últimos oito anos. Ele também precisa ser capaz de lidar com todos os solavancos e rachaduras na estrada, bem como com temperaturas extremas. E basicamente precisa ser capaz de executar dois sistemas em paralelo, caso um deles falhe. Estes três princípios são “inegociáveis”, escrevem os executivos.
Também não precisa ocupar todo o porta-malas. Afinal, há passageiros e suas bagagens a serem considerados. E precisa funcionar quase silenciosamente, para não comprometer a experiência do piloto. E embora a Waymo construa ela mesma sua pilha de computação, ela também depende de uma rede de fornecedores terceirizados para fornecer os componentes que ela mesma não consegue construir.
O esforço da Waymo para explicar como seu sistema multissensor pode fundir dados em tempo real é especialmente digno de nota, considerando a rejeição desses sistemas pelo CEO da Tesla, Elon Musk, como inerentemente defeituosos. Musk chamou o lidar de “muleta” e “uma missão tola”, argumentando que a fusão de sensores entre câmeras, radar e lidar introduz uma perigosa “contenção de sensores”. Ele também afirma que, quando diferentes dados de sensores discordam, descobrir em qual sinal confiar cria uma ambiguidade mortal em vez de segurança.
Mas a Waymo argumenta que o seu sistema robusto e redundante é o que lhe permite implantar os seus veículos em grande escala. “Construímos um [machine learning]-arquitetura primária para executar redes neurais avançadas com latência mínima”, escrevem os executivos. “Para gerenciar tarefas críticas não relacionadas a ML, como orquestração, movimentação de dados e registro, enquanto maximizamos o tempo de computação de ML, combinamos nossas tecnologias de ML com as melhores CPUs, GPUs e aceleradores. O resultado é um sistema equilibrado e heterogêneo.”
Na postagem do blog, Waymo apresenta seu chip de silício personalizado, um ASIC de 5 nanômetros, construído para lidar com a enorme quantidade de dados recebidos de seus sensores. Em vez de enviar dados brutos e confusos diretamente para o cérebro principal do carro, o chip fica na linha de frente, limpando os dados, combinando as entradas do sensor e executando verificações rápidas de IA assim que as informações chegam. O processamento front-end dedicado do chip fornece 1.000 TOPS (trilhões de operações por segundo). E como foi construído especificamente para as operações de direção autônoma da Waymo, ele se encaixa perfeitamente na pilha geral, ajudando a manter os tempos de reação mínimos.
Considere esta cena abaixo. Os executivos da Waymo afirmam que seu sistema pode processar mais rapidamente dados de alta fidelidade de suas 13 câmeras de alta resolução “simultaneamente e em tempo real” para oferecer melhor percepção de pouca luz. Dessa forma, ele pode ver muito mais coisas no escuro (a imagem à direita) que as câmeras tradicionais muitas vezes não percebem (a imagem à esquerda).
Imagem: Waymo
Jeyachandran e Rosenband concluem a postagem do blog examinando uma lista de fornecedores de hardware que estão ajudando a construir o sistema de ponta da Waymo: AMD, Micron, Nvidia, Samsung, SanDisk, Socionext e TSMC. Em vez de tentar construir o seu próprio sistema de computação a partir do zero, a empresa está a concentrar os seus esforços internos na fusão de sensores em tempo real e na aprendizagem automática front-end, enquanto se apoia na cadeia de abastecimento global para todo o resto.
É um vislumbre revelador da tecnologia que Waymo usa para alimentar sua frota de robotáxis. Mas a empresa não entra em um aspecto importante: quanto custa tudo isso? Algumas estimativas colocam entre US$ 20.000 e US$ 25.000 por veículo para seu hardware de sexta geração. Embora seja uma grande redução em relação ao custo estimado da quinta geração de US$ 100.000 para US$ 125.000 por veículo, ainda mostra como a expansão contínua da Waymo pode ser prejudicada por altas despesas de hardware.
Construir um cérebro para dirigir uma frota inteira de carros sem motorista é uma conquista monumental, sem dúvida. Mas construir um negócio que possa gerar lucro é outro desafio.
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