Nvidia amplia parceria com Hyundai para tecnologia de direção autônoma
Colaboração visa acelerar o desenvolvimento de sistemas de condução autônoma com IA, abrangendo toda a linha de veículos do grupo Hyundai.
A Nvidia anunciou, durante a GTC 2024, evento anual de inteligência artificial iniciado nesta segunda-feira (16), a ampliação de sua parceria com a Hyundai Motor Company e a Kia Corporation para o desenvolvimento de tecnologias avançadas de direção autônoma.
Segundo informações divulgadas no site oficial da Nvidia, a iniciativa utiliza como base a plataforma Nvidia Drive Hyperion, voltada ao desenvolvimento de veículos autônomos.
A colaboração integra as competências em veículos definidos por software (SDV) do Hyundai Motor Group, a experiência global em condução autônoma e a ampla frota de veículos, com a computação acelerada, infraestrutura de IA e software de direção autônoma da Nvidia. O objetivo é criar sistemas de condução autônoma escaláveis e orientados por dados, aplicáveis a todas as plataformas de veículos do grupo coreano.
“O futuro da mobilidade será construído com base em IA e software”, afirmou Rishi Dhall, vice-presidente da divisão automotiva da Nvidia. “Estamos combinando a liderança do Hyundai Motor Group em engenharia de veículos com a computação acelerada e a IA da Nvidia para construir sistemas de direção autônoma seguros e inteligentes baseados no Nvidia Drive – desde assistência avançada ao motorista em veículos de produção selecionados até serviços de robotáxi escaláveis com a Motional.”
A Nvidia também pretende expandir a colaboração com a Motional, joint venture de direção autônoma do Hyundai Motor Group, para aprimorar as capacidades de robotáxis de nível 4 e acelerar os serviços de mobilidade autônoma de próxima geração.
Combinando dados de frota em larga escala e o know-how em desenvolvimento de SDV do Hyundai Motor Group com a plataforma de IA da Nvidia, as empresas pretendem acelerar um ciclo contínuo de desenvolvimento, que inclui coleta de dados de direção em larga escala e no mundo real, treinamento e evolução de modelos de IA, simulação, validação e implementação em veículos de produção.