Volvo utilise des mondes virtuels réalistes générés par l'IA pour améliorer le développement de ses logiciels de sécurité, tels que les systèmes d'aide à la conduite (ADAS), le tout dans le but de créer des véhicules toujours plus sûrs.

Volvo peut synthétiser les données collectées par les capteurs de ses véhicules, comme l'intervention du freinage d'urgence, l'assistance à la direction ou une intervention manuelle. Il est possible d'analyser, de reconstituer et d'étudier différemment les données collectées dans le monde réel pour mieux comprendre comment éviter les incidents grâce à une technique de calcul appelée projection gaussienne, qui peut permettre de créer une grande quantité de scénarios et de sujets en 3D ultraréalistes. L'environnement virtuel peut être manipulé en ajoutant ou en supprimant des usagers de la route et en modifiant les conditions de circulation ou les obstacles sur la route, afin de générer différents résultats.

Cette technique permet d'exposer le logiciel de sécurité du constructeur à tout type de situations de circulation, à une vitesse et une échelle jamais atteintes auparavant. Il est possible de développer des logiciels qui fonctionnent également dans des « cas extrêmes » complexes, rares mais potentiellement dangereux et de réduire, de quelques mois à quelques jours, le temps nécessaire pour exposer le logiciel à ces cas extrêmes.

« Nous disposons déjà de millions de points de données de moments qui ne se sont jamais produits et que nous utilisons pour développer nos logiciels », explique Alwin Bakkenes, responsable mondial Ingénierie logicielle chez Volvo. « Grâce aux projections gaussiennes, nous pouvons sélectionner l'un des rares cas particuliers et le décomposer en milliers de nouvelles variantes du scénario pour entraîner et valider nos modèles. Il est ainsi possible d'accéder à une nouvelle dimension que nous n'avons jamais atteinte auparavant et même d'identifier des cas extrêmes avant qu'ils ne se produisent dans le monde réel. »

Une partie du puzzle

Volvo utilise des tests virtuels en parallèle de tests en conditions réelles pour la formation, le développement et la validation des logiciels.Les environnements virtuels sont développés en interne en collaboration avec Zenseact, une société d'IA et de logiciels fondée par Volvo. Ce projet fait partie d'un programme de doctorat destiné à amener les universités suédoises à explorer si les techniques de rendu neural seront intégrées dans de futures initiatives de sécurité. L'étude est parrainée par Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP).

Un historique d'utilisation des données pour améliorer la sécurité

Volvo utilise depuis longtemps les données et les technologies de pointe pour améliorer la sécurité des véhicules. Les données recueillies par l'équipe de recherche sur la sécurité de Volvo ont joué un rôle crucial dans le développement et la mise à l'essai de certains des dispositifs importants de sécurité.

Dans les années 1970, Volvo a commencé à exploiter les données pour améliorer la sécurité grâce à son équipe de recherche sur la sécurité. Dans les premiers temps, l'équipe arrivait sur les lieux des accidents avec des instruments de mesure permettant d'évaluer les traces de dérapage et d'autres indicateurs d'accident. Les données et les connaissances recueillies sur les accidents ont inspiré des technologies permettant de sauver des vies, telles que le système anti-coup du lapin et le système de protection contre les chocs latéraux.

Les nouvelles technologies de pointe permettent d'utiliser les données de manière plus intelligente pour prévenir les situations à risque.

Intégration de la technologie NVIDIA

Volvo peut explorer des technologies telles que les projections gaussiennes grâce au lien avec NVIDIA.

La nouvelle génération de voitures électriques de Volvo, basée sur la puissance de calcul NVIDIA, collecte les données de divers capteurs pour comprendre ce qui se passe dans et autour de la voiture. Une plateforme de supercalcul d'IA, alimentée par les systèmes NVIDIA DGX, contextualise les données, dévoile de nouvelles perspectives et entraîne les futurs modèles de sécurité. Elle va permettre d'améliorer et accélérer le développement de l'intelligence artificielle.