Il cloud computing, che riveste già un ruolo fondamentale in quasi ogni aspetto dell’infrastruttura aziendale, è diventato parte integrante anche dello sviluppo e dell’implementazione dei veicoli definiti dal software (SDV). Amazon Web Services (AWS Cloud), il principale fornitore di cloud pubblico, sta assumendo un ruolo di leadership nel fornire all’industria automobilistica servizi cloud su misura per le esigenze del settore, tra cui sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), guida autonoma, gestione delle flotte, apprendimento automatico/ AI e (ML) e gestione dei dati dei veicoli, oltre a molti altri aspetti relativi ai veicoli connessi. L’azienda fornisce servizi che spaziano dall’elaborazione dei dati alla gestione dei dati, alla prototipazione dei veicoli e molto altro ancora.
Anche il cloud è importante per noi: Sonatus offre soluzioni software basate sul cloud che sfruttano queste funzionalità nei nostri prodotti. In questo blog spiegheremo perché il cloud è così fondamentale per le aziende del settore automobilistico e, in particolare, illustreremo alcuni dei modi in cui AWS sta aprendo la strada alla mobilità connessa.
Cloud computing
Uno dei vantaggi fondamentali del cloud computing è la possibilità di espandere in modo flessibile le capacità di elaborazione in base alla domanda variabile, da cui derivano i servizi AWS dedicati all’elaborazione, in particolare EC2 (Elastic Compute Cloud) ed EKS (Elastic Kubernetes Service). In base alle esigenze aziendali, le istanze di elaborazione possono essere attivate e rese operative rapidamente – quasi istantaneamente, se necessario – senza comportare costi di capitale né costi operativi quando non vengono utilizzate. Si tratta di uno strumento incredibilmente potente per le aziende, che ha rivoluzionato il modo in cui queste ultime utilizzano il cloud AWS.
Un secondo vantaggio, altrettanto importante, è l’incredibile varietà di tipi di istanze di calcolo che offrono un’ampia gamma di capacità di elaborazione, archiviazione, memoria ed elaborazione specializzata. Considerata la crescente diffusione dell’elaborazione basata su Arm nei veicoli, l’infrastruttura AWS offre istanze di calcolo ad alte prestazioni dotate del processore Graviton di AWS basato su Arm, garantendo la “parità ambientale” tra i veicoli e il cloud.
Sonatus I prodotti della nostra piattaforma "Sonatus " comprendono software di bordo e il corrispondente software cloud, sviluppati e basati sulle numerose e variegate soluzioni AWS, tra cui Kubernetes e i carichi di lavoro containerizzati, basati sia su Amazon EC2 che su Amazon EKS.
Gestione dei dati nel cloud
La quantità di dati generati dalla connettività dei veicoli sta aumentando vertiginosamente, rendendo sempre più complesso per l’industria automobilistica acquisirli, archiviarli, caricarli e gestirli. Sebbene i dati telemetrici e quelli provenienti dai sensori dei veicoli siano disponibili già da tempo, in un veicolo “software-defined” i segnali di dati stanno aumentando rapidamente man mano che un numero sempre maggiore di sistemi del veicolo diventa digitale e connesso. A ciò si aggiunge la proliferazione di fonti di dati avanzate come telecamere, radar e LiDAR, che offrono funzionalità più avanzate ma generano nel contempo una quantità significativamente maggiore di dati. I principali produttori automobilistici stanno sfruttando questi dati, creando “data lake” integrati per formare un’unica fonte di verità che possa essere interrogata in diversi modi da tutta l’organizzazione, al fine di aggiungere intelligenza e garantire coerenza nel processo decisionale.
La raccolta di dati dai sistemi di bordo offre una vasta gamma di vantaggi, tra cui la possibilità di sviluppare nuovi modelli di business. Ecco solo una piccola parte degli innumerevoli casi d’uso interessanti dei dati dei veicoli che possono trarre vantaggio dalla connettività dei veicoli al cloud:
- Monitoraggio della sicurezza
- Diagnostica dei guasti
- Analisi predittiva / manutenzione predittiva
- Ottimizzazione continua dei componenti
- Ottimizzazione dell'efficienza
- Analisi dell'utilizzo dei veicoli
- Pianificazione dei veicoli del futuro
- Comunicazione tra il veicolo e le infrastrutture stradali, come i semafori (V2I)
- Comunicazione tra veicoli vicini (V2V)
È fondamentale potenziare la capacità di raccogliere dati preziosi e accuratamente selezionati dai veicoli. Sonatus Collector è già operativo e sta creando database utili per i nostri clienti OEM, consentendo loro di risolvere problemi concreti e di offrire un valore aggiunto ai propri clienti. Collector è il complemento perfetto ai servizi AWS per l’archiviazione dei dati, che consentono l’archiviazione scalabile di diversi tipi di dati per rendere possibili una vasta gamma di soluzioni per il settore automobilistico.
Prototipazione virtuale dei veicoli
Un’altra importante applicazione del cloud è la prototipazione rapida. Lo sviluppo di software per veicoli rappresenta una sfida, dato il suo ambiente profondamente integrato con molteplici sistemi interconnessi. Inoltre, la pressione legata al time-to-market è onnipresente, pertanto è incredibilmente vantaggioso poter sviluppare il software in parallelo con l’hardware. Questo approccio viene talvolta definito “shift left”, poiché consente di anticipare lo sviluppo del software nel ciclo di produzione.
L’offerta di istanze cloud con architetture compatibili con i veicoli può migliorare significativamente l’efficienza degli sviluppatori e accelerare il time-to-market, consentendo lo sviluppo nel cloud e la successiva implementazione sui veicoli. Questo approccio progettuale può inoltre favorire la collaborazione tra team dislocati in diverse aree geografiche, che potrebbero dover soddisfare requisiti regionali diversi. Infatti, consente persino la prototipazione virtuale e lo sviluppo del software mentre l’hardware è ancora in fase di progettazione.
I team più competenti utilizzano questo approccio per eseguire il debug dell’hardware prima che sia completato, il che ha dimostrato di accelerare significativamente il time-to-market e di ridurre i cicli di iterazione dell’hardware necessari per correggere i bug. Questo approccio di prototipazione presenta anche ulteriori vantaggi, poiché gli OEM stanno progressivamente abbandonando le architetture dei veicoli basate su ECU dedicate che svolgono una singola funzione fissa a favore di architetture consolidate con più core affiancati e gestiti tramite hypervisor e virtualizzazione. Questo stile di progettazione è più scalabile, più facile da verificare e si adatta perfettamente alle potenzialità del cloud sia per la prototipazione che, in seguito, per l’implementazione in produzione sui veicoli.
Sonatus sta utilizzando AWS per realizzare prototipi del nostro lavoro, al fine di aumentare il numero di casi di test che possiamo eseguire senza dover replicare l'hardware fisico o spegnerlo e riaccenderlo ripetutamente per riavviare un test.
AI / Apprendimento automatico e analisi dei dati
Una volta raccolto un set di dati significativo e combinato con risorse di calcolo scalabili e flessibili, si sblocca la possibilità di effettuare analisi dei dati incredibili che prima non sarebbero mai state possibili. A ciò si aggiunge la rapida espansione delle capacità di apprendimento automatico (ML), che consente di porre domande ancora più complesse sui dati. Gli algoritmi di ML sono in continua evoluzione e miglioramento, e gli approcci basati sul cloud computing consentono un rapido addestramento dei modelli nel cloud. In particolare, mentre il settore lavora allo sviluppo di modelli basati sul ML per i sistemi ADAS e la guida autonoma, il modello cloud può essere implementato in modo incrementale sui veicoli, con un feedback continuo per garantire che i nuovi modelli non causino regressioni.
Un altro punto di forza del ML è la capacità di individuare modelli e anomalie che sarebbero difficili da codificare utilizzando approcci convenzionali. Studiando i dati provenienti da un gran numero di veicoli, possono emergere modelli in grado di segnalare primi segnali di allarme. Ad esempio, la raccolta intelligente dei dati, abbinata al ML, può essere utilizzata per individuare in modo proattivo le anomalie e segnalarle affinché vengano intraprese azioni correttive prima che si trasformino in pericolosi richiami. Sonatus I clienti OEM stanno già utilizzando l’ Sonatus Collector per anticipare i problemi e rispondere meglio alle esigenze di assistenza dei propri clienti.
ADAS e guida autonoma
L'avvento dei sistemi ADAS e dei loro cugini più avanzati, i veicoli autonomi, richiede un lavoro significativo di modellizzazione e messa a punto, e il cloud è fondamentale per questi progressi e per consentire la realizzazione di sistemi di trasporto intelligenti e scalabili. La complessità di questi compiti non può essere sottovalutata, specialmente ai livelli più elevati di autonomia, ed è solo grazie al cloud computing e ai miglioramenti incrementali dei modelli che è possibile ottenere rapidi progressi in queste capacità in tutto il settore automobilistico.
In primo luogo, le case automobilistiche possono acquisire e accumulare dati da un’auto connessa tramite una rete cellulare per costruire un database rappresentativo delle reali situazioni di guida, al fine di addestrare i modelli di riconoscimento e di azione. I vantaggi di questo approccio non si fermano qui: nella maggior parte dei casi, la guida normale è “noiosa” e si verificano pochi scenari difficili per ogni viaggio. In un ambiente simulato, è possibile riprodurre artificialmente casi limite a un ritmo accelerato e ottenere progressi di addestramento molto più rapidi rispetto a quelli ottenibili solo con l’addestramento basato sui veicoli sul campo. La piattaforma Vehicle Sonatus può essere utilizzata per acquisire dati dettagliati a supporto delle analisi fondamentali necessarie per il miglioramento continuo dei sistemi ADAS e della guida autonoma, fornendo un nuovo potente strumento agli ingegneri impegnati in questo importante lavoro.
Al CES 2024, l’ Sonatus e e AWS hanno presentato un approccio volto a migliorare la sicurezza stradale tramite la diagnostica remota dei veicoli, ad esempio nei casi in cui un veicolo non riesca a rilevare i pedoni. Abbiamo dimostrato come un veicolo connesso, dotato di un dispositivo di acquisizione dati “ Sonatus ”, possa inviare in tempo reale al cloud dati mirati relativi ai malfunzionamenti. Una volta nel cloud, AWS è in grado di combinare in tempo reale diverse fonti di dati, come lo strumento di analisi ML ad alta fedeltà Rekognition, nonché i dati di produzione relativi al veicolo e alle sue attuali versioni software e hardware. Questo approccio integrato consente di identificare rapidamente il motivo per cui il veicolo non ha emesso avvisi di collisione, ad esempio una lacuna nei modelli di machine learning dedicati al rilevamento dei pedoni, un problema con l’hardware della telecamera o con altri dispositivi presenti a bordo, per risolvere tempestivamente il problema.
Scopri di più dal podcast “ The Garage ”
Se questo argomento ti è sembrato interessante, puoi approfondire ulteriormente l’argomento: di recente ho avuto una lunga conversazione in due parti con Stefano Marzani, Worldwide Tech Leader per i veicoli definiti dal software (SDV) presso AWS, per il nostro podcast “ The Garage ”. In quella discussione di ampio respiro (link alla Parte 1 e alla Parte 2), affrontiamo tutti gli argomenti sopra citati in modo incredibilmente dettagliato. Se desideri approfondire questo argomento e ascoltare il punto di vista di una delle voci più autorevoli del settore in materia di SDV, non perderti questi due episodi. Puoi trovare l’intera serie di podcast “ The Garage ” su YouTube, Spotify o Apple Podcasts. Assicurati di iscriverti per ricevere notifiche sui prossimi episodi!