Waymo enseña el cerebro de sus robotaxis: un chip propio de 5 nm supera los 1.000 TOPS
Waymo ha mostrado por primera vez con cierto detalle el ordenador que permite a sus robotaxis conducir sin una persona al volante. El sistema combina CPU, GPU y aceleradores especializados, pero su componente más llamativo es un ASIC propio fabricado con tecnología de 5 nanómetros capaz de superar los 1.000 TOPS en tareas de inteligencia artificial.
No es simplemente un ordenador potente instalado en un coche. Waymo ha diseñado conjuntamente sensores, chips y software para procesar cámaras, lidar y radar con una latencia de milisegundos y, además, ha duplicado buena parte del sistema para que un fallo de hardware no deje al vehículo sin capacidad de conducción.
Más de 1.000 TOPS para procesar lo que ocurre alrededor del coche
Waymo explica en la presentación técnica de su nueva plataforma de computación que su capacidad de cálculo se ha multiplicado por 20 durante los últimos ocho años.
Una de las piezas fundamentales es un ASIC —circuito integrado de aplicación específica— de 5 nm desarrollado específicamente para el Waymo Driver. A diferencia de una CPU de propósito general, un ASIC dedica gran parte de sus transistores a unas operaciones concretas y puede realizarlas con mayor eficiencia energética y menor latencia.
En este caso, el chip se ocupa especialmente del procesamiento inicial de los datos procedentes de los sensores y de ejecutar redes neuronales. Waymo asegura que sus ASIC proporcionan por sí solos más de 1.000 TOPS de rendimiento de aprendizaje automático.
TOPS significa trillion operations per second, es decir, billones de operaciones por segundo según la escala numérica anglosajona. Mil TOPS equivalen teóricamente a un millón de millones de millones de operaciones por segundo.
Sin embargo, esta cifra no debe utilizarse aisladamente para comparar chips. El rendimiento efectivo depende del tipo y precisión de las operaciones, la memoria, el ancho de banda y, sobre todo, de cuánto puede aprovechar realmente el software.
El chip no conduce solo: Waymo utiliza una arquitectura heterogénea
El ASIC es únicamente una pieza del ordenador. Waymo utiliza una arquitectura heterogénea que reparte las cargas entre CPU, GPU y diferentes aceleradores.
El chip personalizado recibe enormes cantidades de información en bruto de cámaras, radares y lidar. Entre otras operaciones, realiza procesamiento y fusión de sensores, ejecuta redes neuronales y aplica técnicas como reducción temporal de ruido para mejorar la percepción con poca iluminación.
La plataforma debe pasar rápidamente desde un píxel capturado por una cámara hasta una orden física sobre dirección, aceleración o frenado. Waymo denomina a este intervalo pixels-to-actuation y busca reducirlo a milisegundos.
Esto explica por qué un robotaxi necesita capacidades que se parecen más a las de un pequeño centro de datos que a las de un ordenador convencional de automóvil. Pero tiene restricciones adicionales: consumo eléctrico limitado, vibraciones, temperaturas extremas y poco espacio. Waymo incluso integra la refrigeración del ordenador con el circuito de refrigeración líquida del propio vehículo.
13 cámaras, cuatro lidar y seis radares
La computación cobra sentido al observar lo que tiene que procesar. La sexta generación del Waymo Driver utiliza 13 cámaras, cuatro sensores lidar y seis radares, además de receptores de audio externos.
Los tres sistemas aportan información complementaria.
Las cámaras ofrecen información visual de alta resolución, permiten interpretar señales o semáforos y reconocer objetos. El lidar emite pulsos láser y mide su retorno para construir una representación tridimensional precisa del entorno. El radar, por su parte, resulta especialmente útil para determinar distancia y velocidad relativa y mantiene buenas prestaciones con lluvia, niebla o nieve.
Waymo afirma que el sistema dispone de campos de visión solapados alrededor del vehículo y puede detectar determinados elementos hasta a 500 metros.
El ASIC de 5 nm está precisamente diseñado para procesar simultáneamente estos flujos de información. Waymo muestra, por ejemplo, cómo su plataforma trabaja en tiempo real con las 13 cámaras de alta resolución mientras mejora la percepción nocturna.
Dos ordenadores capaces de sustituirse entre sí
La potencia no es suficiente cuando desaparece el conductor humano. Un fallo del ordenador de un portátil puede provocar un reinicio; un fallo equivalente mientras un vehículo circula requiere una respuesta muy diferente.
Por eso Waymo describe su arquitectura como dos motores informáticos independientes. Normalmente trabajan en paralelo, pero si uno experimenta un fallo, el otro puede continuar funcionando.
La redundancia también aparece en los sensores. Una cámara, un lidar y un radar observan el entorno mediante principios físicos diferentes, de manera que las limitaciones de uno pueden compensarse parcialmente con la información proporcionada por los demás.
Es una decisión que aumenta coste, consumo y complejidad, pero que encaja con un vehículo en el que no existe un conductor esperando para recuperar el control. Waymo ya realiza más de 500.000 viajes completamente autónomos cada semana, por lo que esta arquitectura está diseñada para funcionar a escala comercial y no únicamente en prototipos.
Waymo y Tesla están tomando caminos muy diferentes
La comparación con Tesla resulta especialmente interesante. En Tecnoic explicamos recientemente cómo Tesla prepara el Cybercab, su robotaxi concebido sin volante ni pedales.
Ambas compañías persiguen vehículos que puedan desplazarse sin conductor, pero sus filosofías técnicas son muy distintas.
Waymo apuesta por cámaras, lidar, radar, chips especializados y redundancia de hardware. Tesla intenta resolver el problema principalmente mediante cámaras y redes neuronales, prescindiendo del lidar y del conjunto multisensor de Waymo.
La estrategia de Tesla puede reducir considerablemente el coste y simplificar la fabricación si consigue demostrar la robustez necesaria. Waymo acepta más complejidad física para obtener distintas fuentes de información sobre el mismo entorno.
También existe otra diferencia fundamental: Waymo ya opera robotaxis sin conductor a gran escala, mientras Cybercab se encuentra todavía en fase de industrialización y despliegue.
El hardware se está convirtiendo en una ventaja competitiva de la conducción autónoma
Waymo ya no depende únicamente de comprar procesadores cada vez más potentes. Está entrando en la misma lógica que Apple, Google o Tesla: diseñar silicio específicamente adaptado al software que quiere ejecutar.
La ventaja potencial es importante. Si sensores, modelos de IA y procesadores se desarrollan conjuntamente, se puede reducir latencia, consumo y coste mientras aumenta el rendimiento efectivo.
Europa será además uno de los próximos escenarios relevantes. Waymo ya está probando su tecnología en Londres con especialistas a bordo antes de iniciar un futuro servicio plenamente autónomo. No existe, por ahora, un anuncio equivalente para España.
La batalla del robotaxi, por tanto, no se decidirá únicamente por quién tenga la mejor inteligencia artificial. También dependerá de quién consiga construir el ordenador, los sensores y la arquitectura de seguridad capaces de ejecutarla de forma fiable millones de veces en carreteras reales.
¿Preferirías subirte a un robotaxi con lidar, radar y cámaras aunque resulte más caro, o confiarías en una arquitectura basada principalmente en visión como la de Tesla? ¿Qué enfoque crees que terminará imponiéndose?
