Databricks, partner AWS, aiuta Rivian a entrare nel futuro del trasporto elettrico

Rivian sta preservando il mondo naturale per le generazioni future con rivoluzionari veicoli elettrici d'avventura (EAV). Con oltre 11.000 EAV in circolazione che generano diversi terabyte di dati Internet delle cose (IoT) al giorno, l'azienda utilizza le informazioni sui dati e il machine learning (ML) di Databricks in esecuzione su Amazon Web Services (AWS) per migliorare lo stato e le prestazioni dei veicoli. Tuttavia, con gli strumenti cloud legacy, Rivian ha faticato a dimensionare le pipeline in modo conveniente e ha speso risorse significative per la manutenzione, rallentando la sua capacità di essere realmente basato sui dati. Da quando è passato alla piattaforma Databricks Lakehouse, Rivian ora comprende le prestazioni di un veicolo e l'impatto dello stesso sul conducente che lo utilizza. Grazie a queste informazioni, Rivian sta innovando più velocemente, riducendo i costi e, in ultima analisi, offrendo un'esperienza di guida migliore ai propri clienti.

Costruire un mondo che le generazioni future possano godersi richiede un cambiamento nel modo in cui operiamo. A guidare questo movimento c'è Rivian, un produttore di veicoli elettrici focalizzato sulla rimozione dei combustibili fossili dai sistemi energetici e di trasporto del pianeta. Oggi, la flotta di Rivian include i veicoli personali; l'azienda ha iniziato una partnership con Amazon per la consegna di 100.000 furgoni commerciali. Ogni veicolo utilizza sensori e telecamere IoT per acquisire petabyte di dati che vanno dal modo in cui il veicolo guida al funzionamento delle varie parti. Con tutti questi dati a portata di mano, Rivian utilizza il machine learning per migliorare l'esperienza complessiva del cliente con la manutenzione predittiva, in modo da risolvere i potenziali problemi prima che abbiano un impatto sul conducente.

Prima ancora che Rivian distribuisse il suo primo EAV, si trovava già ad affrontare limitazioni nella visibilità dei dati e negli strumenti a disposizione, che riducevano la produttività, ostacolavano la collaborazione e aumentavano i costi operativi L'azienda gestiva contemporaneamente dai 30 ai 50 cluster di elaborazione di grandi dimensioni e operativamente complessi, il che si traduceva in costi elevati. Il sistema non era solo difficile da gestire, ma l'azienda subiva anche frequenti interruzioni dei cluster, il che costringeva
i team a dedicare più tempo alla risoluzione dei problemi che all'analisi dei dati. Inoltre, i silos di dati creati da sistemi disgiunti rallentavano la condivisione delle informazioni, contribuendo ulteriormente ai problemi di produttività. La necessità di conoscere specifici linguaggi di programmazione per i dati e di possedere competenze specialistiche sui set di strumenti creava una barriera all'ingresso che impediva agli sviluppatori di sfruttare appieno i dati disponibili. Jason Shiverick, Principal Data Scientist di Rivian, ha affermato che il problema più grande era l'accesso ai dati. “Volevo estendere l'accesso ai nostri dati a una platea più vasta di utenti, inclusi quelli meno specializzati, permettendo loro di sfruttare le informazioni in modo più agevole”.

Rivian sapeva che, una volta arrivati sul mercato i suoi EAV, la quantità di dati acquisiti sarebbe esplosa. Per garantire l'affidabilità e le prestazioni promesse, Rivian necessitava di un'architettura che non solo democratizzasse l'accesso ai dati, ma fornisse anche una piattaforma comune per lo sviluppo di soluzioni innovative in grado di contribuire a un'esperienza di guida affidabile e piacevole. Rivian ha optato per una partnership con Databricks, partner AWS, e AWS come provider cloud, riconoscendone la competenza specifica nel settore.

Nell'ottica di modernizzare la propria infrastruttura dati, Rivian ha scelto la piattaforma Databricks Lakehouse, frutto della collaborazione tra AWS e Databricks. Questa potente piattaforma ha fornito a Rivian la capacità di unificare tutti i propri dati in un’unica visione d'insieme, facilitando le analisi a valle e l'apprendimento automatico (ML). Ora, i diversi team di gestione dei dati dispongono di una vasta gamma di strumenti accessibili per ottenere informazioni fruibili in diversi casi d'uso, dalla manutenzione predittiva ad un modello di sviluppo di prodotti più smart, grazie a strumenti come AWS Direct Connect, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) e Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).

Il team dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) di Rivian può ora preparare facilmente i dati dell'accelerometro telemetrico per comprendere tutti i movimenti dell'EAV. Questi dati di registrazione fondamentali includono informazioni su beccheggio, rollio, velocità, sospensioni e attività degli airbag, consentendo a Rivian di analizzare le prestazioni del veicolo, i modelli di guida e la prevedibilità del sistema di connettività. Sulla base di questi indicatori chiave di performance, Rivian può migliorare la precisione delle funzionalità intelligenti e il controllo che i conducenti esercitano su di esse.  Progettate per ridurre lo stress durante i lunghi viaggi e la guida nel traffico intenso, funzionalità come il cruise control adattivo, l'assistenza al cambio di corsia, la guida automatica di emergenza e l'avviso di collisione frontale possono essere perfezionate nel tempo per ottimizzare continuamente l'esperienza di guida per i clienti.

La condivisione e la collaborazione sicure sui dati sono state inoltre facilitate con il Databricks Unity Catalog. Shiverick descrive in che modo la governance unificata per lakehouse migliora la produttività di Rivian. “Unity Catalog ci offre un catalogo di dati veramente centralizzato per tutti i nostri diversi team”, ha affermato. “Ora abbiamo una gestione e un controllo degli accessi adeguati”. Venkat aggiunge: “Con Unity Catalog, stiamo centralizzando il catalogo dei dati e la gestione degli accessi tra vari team e aree di lavoro, il che ha semplificato la governance”. La governance con controllo delle versioni end-to-end, unitamente alla verificabilità delle origini di dati sensibili, come quelle impiegate nei sistemi di guida autonoma, si traducono in una soluzione semplice ma sicura per l'ingegneria delle funzionalità. Questo fornisce a Rivian un vantaggio competitivo nella corsa alla conquista del mercato della guida autonoma.

La collaborazione tra Databricks e AWS ha permesso a Rivian di scalare la propria capacità di fornire informazioni strategiche dai dati con velocità, efficienza e convenienza economica. Rivian è pronta a sfruttare più dati per migliorare le operazioni e le prestazioni dei propri veicoli per migliorare l'esperienza del cliente. Venkat dichiara: “La flessibilità di Lakehouse ci permette di risparmiare notevolmente sui costi del cloud, il che rappresenta un enorme vantaggio per noi”. Grazie a Databricks Lakehouse su AWS, che offre un approccio unificato e open source ai dati e alle analisi, il Vehicle Reliability Team (il team addetto all'affidabilità dei veicoli) è in grado di comprendere meglio come le persone utilizzano i loro veicoli, contribuendo così a informare la progettazione delle future generazioni di veicoli. Sfruttando la piattaforma Databricks Lakehouse, l’azienda ha registrato un aumento del 30-50% delle prestazioni di runtime, il che ha portato a informazioni e prestazioni dei modelli migliori.

Shiverick spiega: “Dal punto di vista dell'affidabilità, possiamo assicurarci che i componenti resistano a cicli di vita appropriati. Le applicazioni spaziano da semplici verifiche, come garantire la robustezza delle maniglie delle porte per un uso prolungato, a soluzioni più complesse, come la manutenzione predittiva e preventiva per eliminare la possibilità di guasti in situazioni reali. In generale, stiamo ottimizzando la qualità del software in base a indicatori chiave del veicolo, al fine di garantire un'esperienza cliente migliore”.
In termini di ottimizzazione progettuale, l'accesso senza restrizioni ai dati di Rivian consente di ottenere nuove informazioni diagnostiche utili a migliorare l'efficienza, la sicurezza, la stabilità e la protezione della flotta. Venkat afferma: “Siamo in grado di effettuare una diagnostica a distanza per individuare rapidamente un problema, oppure richiedere l'intervento di un servizio mobile o, ancora, inviare un aggiornamento OTA per risolvere il problema del software Tutto ciò richiede molta visibilità sui dati, e questo è stato possibile grazie alla nostra partnership e integrazione sulla piattaforma stessa”. Con gli sviluppatori che creano attivamente software per veicoli per migliorare i problemi lungo il percorso.

Guardando al futuro, Rivian sta assistendo a una rapida adozione di Databricks Lakehouse in diversi team, con un aumento del numero di utenti della piattaforma da 5 a 250 in un solo anno. Questo ha aperto la strada a nuovi casi d’uso, tra cui l'utilizzo del machine learning di AWS per ottimizzare le prestazioni della batteria in condizioni di bassa temperatura, incrementare la precisione dei sistemi di guida autonoma e dotare i depositi commerciali di dashboard per il monitoraggio dello stato dei veicoli, al fine di consentire una manutenzione tempestiva e continua. In un futuro di crescente diffusione degli EAV e di espansione della flotta di veicoli commerciali, Rivian continuerà a valorizzare l'immenso patrimonio di dati generati dai propri EAV per sviluppare innovazioni ed esperienze di guida che trasformeranno radicalmente il trasporto sostenibile.