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Automazione e Strumentazione n Giugno - Luglio 2024 Applicazioni 63 AUTOMOTIVE L’utilizzo dell’AI Con l’evoluzione del mercato automobilistico verso una guida altamente automatizzata e com- pletamente autonoma, i veicoli faranno sempre più affidamento su sensori avanzati e control- lori di dominio dotati di Machine Learning per introdurre l’AI. Le prestazioni di elaborazione e le architetture di calcolo eterogenee saranno fondamentali per il processo decisionale in tempo reale guidato dall’intelligenza artificiale e per una maggiore autonomia del veicolo. I dispositivi logici programmabili (PLC) come gli FPGA svolgeranno un ruolo centrale per l’e- laborazione adattiva e l’intelligenza a bordo dei veicoli. La domanda complessiva di elabora- zione, grafica e calcolo adattivo ad alte presta- zioni per l’infotainment e gli Adas di prossima generazione è destinata a salire alle stelle nei prossimi anni. Nell’immediato futuro, le pre- visioni vedono un aumento delle prestazioni di due volte ogni due o tre anni per il solo info- tainment, tra CPU, GPU e display grafici. Per soddisfare questi crescenti requisiti sarà neces- sario ampliare lo spazio di elaborazione disponi- bile per accogliere i carichi di lavoro aggiuntivi distribuiti al veicolo durante il suo ciclo di vita, utilizzando concetti di aggiornamento over-the- air (OTA). L’aggiornamento OTA è il processo di aggior- namento, patch o upgrade dei sistemi embed- ded tramite una rete wireless. I servizi OTA devono permettere di aggiornare il software e l’hardware sul campo, consentendo l’imple- mentazione di funzionalità e algoritmi nuovi e innovativi in modo remoto e sicuro per progetti pronti al futuro. Al centro di queste sfide di pro- gettazione embedded in continua evoluzione, dall’infotainment all’Adas, le prestazioni elevate e l’adattabilità sono le chiavi per sbloccare l’in- novazione automobilistica del futuro. Infine, l’uso sempre più frequente dell’intelli- genza artificiale a livello ‘Edge’, ad esempio nel sensore in cui vengono raccolti i dati, può ridurre la quantità di dati distribuiti all’interno dell’auto e oltre. La serie AMD Versal AI Edge combina l’elaborazione adattiva con gli accele- ratori AI per offrire una nuova generazione di sensori avanzati per le applicazioni Adas. n Nell’interazione con le infrastrutture e tra loro, i veicoli autonomi necessitano di semiconduttori che permettano di implementare più intelligenza e funzionalità adattive La guida altamente automatizzata e completamente autonoma necessita di architetture eterogenee capaci di supportarecontrollori di dominio dotati di Machine Learning e Intelligenza Artificiale