Semicondutores automotivos de última geração:a chave para carros sem motorista de nível 5

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Uma olhada nos semicondutores de última geração de que precisamos para alimentar os veículos totalmente autônomos de amanhã. (Imagem:Os pesquisadores)
Os robotáxis sem condutor que circulam por São Francisco e os recursos avançados de assistência ao condutor em mais de metade dos veículos novos vendidos este ano mostram o quão longe a tecnologia dos veículos autónomos avançou. Mas para cumprir a promessa de autonomia de nível 5, carros que circulam sozinhos em qualquer lugar sob quaisquer condições, os especialistas dizem que precisamos de uma nova geração de semicondutores.

“Há algum tempo que os carros são vistos como computadores sobre rodas, mas para alcançarem autonomia total, precisam de se assemelhar mais a centros de dados itinerantes”, disse Valeria Bertacco, professora colegiada de Ciência da Computação e Engenharia Mary Lou Dorf. “Para dar esse salto, a indústria automobilística precisará de novos materiais, arquiteturas, sistemas e processos de fabricação de chips que sejam mais rápidos, mais baratos, de menor consumo de energia e mais duráveis.”

Pesquisadores da Universidade de Michigan estão trabalhando com líderes globais da indústria para reimaginar os sistemas de computação AV. O esforço é apoiado por US$ 10 milhões do estado de Michigan para a iniciativa Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research (mstar), que também inclui imec, KLA, Michigan Economic Development Corporation, Washtenaw Community College e General Motors.

Os veículos automatizados requerem um imenso poder computacional que cresce exponencialmente com cada nível de autonomia. “Este é um sistema embarcado restrito”, disse Reetuparna Das, Professor Associado de Ciência da Computação e Engenharia. "A necessidade de hardware de IA mais eficiente é muito bem compreendida. É um mercado de bilhões de dólares."

No ano passado, representantes da indústria de semicondutores visitaram as instalações de testes de Mcity e olharam para o horizonte. “É ótimo ver as pessoas se unindo para abordar esses aspectos”, disse Michael Sun, que lidera a unidade de desenvolvimento de negócios automotivos da TSMC, com sede em Taiwan. “Trabalho nesta área há muito tempo e acho que há muito impulso agora.”

Os modelos de rede de aprendizagem profunda nos AVs atuais imitam vagamente a estrutura de um cérebro biológico, mas operam com muito menos eficiência. Eles funcionam processando um fluxo contínuo de dados não filtrados. Os pesquisadores da UM estão desenvolvendo uma abordagem que imita o comportamento do cérebro, em vez da estrutura. Ele se concentra no contraste, no movimento e em eventos repentinos, da mesma forma que nosso cérebro e olhos trabalham juntos para filtrar e focar nossa atenção.

Eles estão testando um processador mais eficiente chamado chip neuromórfico, baseado em sua tecnologia de memristor de óxido de tungstênio e um algoritmo complementar de “rede neural de pico”. "Os sensores neuromórficos não capturam quadros como as câmeras convencionais. Em vez disso, eles detectam alterações em cada pixel de forma independente", disse Wei Lu, James R. Mellor, professor de Engenharia em Engenharia Mecânica.

Embora a arquitetura tradicional de “sistema em um chip” envolva a impressão de todos os componentes em uma única peça de silício, as necessidades computacionais dos AVs ultrapassam seus limites em termos de tamanho físico e complexidade. A abordagem de chiplet envolve componentes modulares menores que podem ser misturados e combinados em uma placa de circuito para construir sistemas mais personalizados e duráveis. Os pesquisadores da UM estão desenvolvendo um protocolo de comunicação de chiplet mais robusto que pode operar durante anos em um veículo em movimento. “A comunicação do chiplet não apenas precisa ser robusta, mas também eficiente em termos de energia e largura de banda”, disse Mike Flynn, professor colegiado de engenharia elétrica e de computação da Fawwaz T. Ulaby. “Estamos tentando torná-lo de alta velocidade e baixo consumo de energia também.”

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