Semiconductores automotrices de próxima generación:la clave para los automóviles sin conductor de nivel 5

Electrónica y sensores INSIDER

Una mirada a los semiconductores de próxima generación que necesitamos para impulsar los vehículos totalmente autónomos del mañana. (Imagen:Los investigadores)

Los robotaxis sin conductor que conducen por San Francisco y las funciones avanzadas de asistencia al conductor en más de la mitad de los vehículos nuevos vendidos este año muestran hasta qué punto ha llegado la tecnología de los vehículos autónomos. Pero para cumplir la promesa de una autonomía de nivel 5, es decir, coches que se conducen solos a cualquier lugar y en cualquier condición, los expertos dicen que necesitamos una nueva generación de semiconductores.

“Durante un tiempo, los automóviles han sido vistos como computadoras sobre ruedas, pero para lograr una autonomía total, deben parecerse más a centros de datos itinerantes”, dijo Valeria Bertacco, profesora colegiada de Ciencias de la Computación e Ingeniería Mary Lou Dorf. "Para dar ese salto, la industria automotriz necesitará nuevos materiales, arquitecturas, sistemas y procesos de fabricación para chips que sean más rápidos, más baratos, de menor consumo y más duraderos".

Investigadores de la Universidad de Michigan están trabajando con líderes de la industria mundial para reinventar los sistemas informáticos AV. El esfuerzo cuenta con el apoyo de 10 millones de dólares del estado de Michigan para la iniciativa Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research (mstar), que también incluye a imec, KLA, Michigan Economic Development Corporation, Washtenaw Community College y General Motors.

Los vehículos automatizados requieren una inmensa potencia computacional que crece exponencialmente con cada nivel de autonomía. "Este es un sistema integrado y restringido", dijo Reetuparna Das, profesor asociado de Ingeniería y Ciencias de la Computación. "La necesidad de un hardware de IA más eficiente es muy conocida. Es un mercado de miles de millones de dólares".

El año pasado, representantes de la industria de semiconductores recorrieron las instalaciones de pruebas de Mcity y miraron hacia el horizonte. "Es fantástico ver a la gente unirse para abordar estos aspectos", dijo Michael Sun, que dirige la unidad de desarrollo de negocios automotrices de TSMC, con sede en Taiwán. "He estado trabajando en esta área durante mucho tiempo y creo que hay mucho impulso en este momento".

Los modelos de red de aprendizaje profundo de los vehículos autónomos actuales imitan vagamente la estructura de un cerebro biológico, pero funcionan de manera mucho menos eficiente. Funcionan procesando un flujo continuo de datos sin filtrar. Los investigadores de la UM están desarrollando un enfoque que imita el comportamiento del cerebro, en lugar de la estructura. Se centra en el contraste, el movimiento y los eventos repentinos, de forma muy similar a como nuestro cerebro y nuestros ojos trabajan juntos para filtrar y enfocar nuestra atención.

Están probando un procesador más eficiente llamado chip neuromórfico basado en su tecnología de memristor de óxido de tungsteno y un algoritmo complementario de "red neuronal de picos". "Los sensores neuromórficos no capturan fotogramas como lo hacen las cámaras convencionales. En cambio, detectan cambios en cada píxel de forma independiente", afirmó Wei Lu, profesor de Ingeniería Mecánica James R. Mellor.

Mientras que la arquitectura tradicional de “sistema en un chip” implica imprimir todos los componentes en una sola pieza de silicio, las necesidades computacionales de los AV superan sus límites en términos de tamaño físico y complejidad. El enfoque de chiplet implica componentes modulares más pequeños que podrían mezclarse y combinarse en una placa de circuito para construir sistemas duraderos y más personalizados. Los investigadores de la UM están desarrollando un protocolo de comunicación chiplet más robusto que puede funcionar durante años en un vehículo en movimiento. "La comunicación mediante chiplets no sólo debe ser sólida, sino que también debe ser eficiente en términos de energía y ancho de banda", dijo Mike Flynn, profesor colegiado de ingeniería eléctrica e informática de Fawwaz T. Ulaby. "Estamos intentando que sea de alta velocidad y de bajo consumo también".

Fuente