Por Francis Chow*

Nossas vidas estão inextricavelmente ligadas à tecnologia. Falamos sobre nossos celulares (e nosso relacionamento com eles) o tempo todo. Agora temos eletrodomésticos inteligentes, câmeras domésticas, serviços bancários e telemedicina... A lista é infinita. O setor automotivo também deve fazer parte disso, certo? Vimos carros inteligentes, mas isso é só o começo. A indústria automotiva está profundamente interligada com a nossa vida cotidiana, mas os seus avanços em software são mínimos em comparação com outras peças-chave dos nossos ecossistemas pessoais diários.
E sabemos que não é uma comparação. Embora seja irritante, se a sua geladeira inteligente tiver um problema de funcionamento, não será tão complicado quanto se isso acontecer com o seu carro. É complexo construir veículos e a segurança é essencial. Mas acreditamos que existem inúmeras oportunidades para transformar o setor.
Em 2011, Andreessen Horowitz disse a famosa frase “o software está devorando o mundo” e, nos últimos 13 anos, testemunhamos tremendas transformações em todo o mundo, em todos os setores. Quando você abstrai o hardware do software e fornece APIs para cada camada de tecnologia, de repente a inovação pode avançar a um ritmo vertiginoso. Durante esse período, também testemunhamos o impacto que um modelo colaborativo e open source pode ter na geração de valor. O open source não significa apenas abrir nosso código; trata-se mais de colaboração fluida, sem limites, entre empresas, indústrias e fronteiras físicas.
Temos ouvido muitas conversas sobre open source para a indústria automotiva, mas queremos ir além dos níveis atuais. Especificamente, no que diz respeito aos sistemas críticos de segurança no centro dos veículos definidos por software (SDVs).
É como o mundo do capital de risco, certo? Todo mundo está esperando que alguém dê o primeiro passo, porque normalmente alguém vai arriscar primeiro.

Trocando de marcha com a IA na edge
Mencionei anteriormente que estamos apenas começando a testar o que podemos fazer com os veículos. Agora que falamos sobre como chegar lá, vamos falar sobre como será.
Atualmente, várias empresas estão desenvolvendo aplicações de sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS). Esses ambientes apresentam um suporte pré-integrado de hardware e software para visão computacional e IA, permitindo o desenvolvimento e implantação de aplicações. Em algumas demonstrações recentes ao mercado, alguns players lançaram retreinamento do modelo de detecção de objetos de IA para reconhecer semáforos, validado no ambiente de emulação de nuvem e depois o implementaram na instância do veículo no estande. No geral, o fluxo de trabalho contínuo é apoiado por um processo de desenvolvimento de software de automação nativo da nuvem, que inclui simulação de plataforma virtual que pode ser integrada como parte de operações de desenvolvimento na nuvem (DevOps) e infraestrutura de aprendizado de máquina (MLOps).
Com esse trabalho, as montadoras serão capazes de criar protótipos melhores de correções de software, novos recursos e serviços geradores de receita na nuvem antes da implantação no carro. Eles terão então a capacidade de implantar atualizações de software em um laboratório de testes de fábrica ou diretamente no veículo em serviço em poucos minutos.
Por meio dessa sinergia, como ADAS e recursos de direção automatizada integrados em uma única plataforma, montadoras podem apresentar recursos de IA generativa, gráficos de alta qualidade, telas de jogos e de entretenimento com experiências de áudio sem latência. Com isso, chatbots de IA no carro permitirão a interação com os motoristas por meio de voz, mapeamento local, manutenção preditiva, ADAS, gerenciamento de tráfego e muito mais. Todos estes casos de uso aplicam, de alguma forma, a IA na edge, aproximando os algoritmos de IA e a análise de dados da fonte de geração de dados, no próprio automóvel, para uma tomada de decisões mais rápida e reduzindo a dependência de redes externas.
Nos SDVs, vários sensores coletam grandes quantidades de dados do entorno do veículo, incluindo informações sobre as condições da estrada, padrões de tráfego, movimento de pedestres e desempenho do veículo. Os algoritmos de IA implantados na borda processam esses dados em tempo real para extrair insights acionáveis e tomar decisões de direção autônoma, aprimorar os recursos de segurança, otimizar o desempenho do veículo e fornecer experiências personalizadas a passageiros

Navegando pela segurança e conformidade para um Linux funcionalmente seguro
Os SDV trouxeram uma mudança de paradigma. E em meio a essa revolução, é importante também promover medidas robustas de segurança e conformidade. À medida que os SDV se tornam cada vez mais interligados e dependentes de ecossistemas de software complexos, a vulnerabilidade às ameaças cibernéticas aumenta exponencialmente.
Além disso, os organismos reguladores e as normas da indústria exigem uma adesão rigorosa aos frameworks de conformidade para proteger a privacidade dos utilizadores, a integridade dos dados e a segurança rodoviária em geral. Várias aplicações automotivas, incluindo cockpit digital e ADAS, normalmente exigem certificação de segurança funcional. Assim, o estabelecimento de protocolos de segurança abrangentes e a manutenção da conformidade regulamentar são fundamentais para concretizar todo o potencial dos SDV, promovendo ao mesmo tempo a confiança entre os consumidores e as partes interessadas.
Com o advento das modernas arquiteturas de computação automotivas que aproveitam a computação central e os controladores de zonas, as montadoras estão consolidando múltiplas funções em um único SoC. Com isso, o Linux se torna uma opção atraente para mais aplicações automotivas que empregam arquiteturas modernas, mas a falta de conformidade com os padrões de segurança funcional apresenta desafios de adoção. Anteriormente, a certificação favorecia um paradigma de desenvolvimento tradicional em cascata, enquanto o Linux emprega um modelo open source, ágil e baseado na comunidade que faz toda a diferença em experiência perene e inovadoras.

*Francis Chow é vice-presidente e gerente geral do Red Hat In-Vehicle Operating System e Edge, Red Hat

Imagem: Divulgação/Reprodução