AWS IoT, Greengrass e Machine Learning para veículos conectados

Por Jeff Barr – AWS Chief Evangelist

Há um tempo atrás, participei de uma palestra de Bryan Mistele, presidente da INRIX, uma empresa com sede em Seattle. Bryan falou sobre o futuro do transporte, focando nos quatro atributos principais, frequentemente abreviados como ACES em inglês:

Autonomous (Autônomo) – carros e caminhões estão ganhando a capacidade de sondar e perceber o ambiente onde estão, e navegar sem o controle humano.

Connected (Conectado) – veículos de todos os tipos têm a capacidade de aproveitar conexões bidirecionais (seja de maneira integral ou intermitente) com outros carros e recursos baseados na nuvem. Eles podem fazer upload de dados de performance e sobre a estrada, realizar comunicação mútua para percorrer caminhos em grupo e aproveitar dados sobre trânsito e condições meteorológicas.

Electric (Elétrico) – o desenvolvimento permanente de tecnologia para baterias e motores tornará os veículos elétricos muito mais convenientes, econômicos e ambientalmente corretos.

Shared (Compartilhado) – os serviços de compartilhamento de viagem farão com que o modelo de propriedade mude para um modelo do tipo “como serviço” (familiar, não acha?).

Individualmente e em combinação, esses atributos emergentes significam que os carros e caminhões que vamos ver e usar na próxima década serão notoriamente diferentes em relação aos do passado.

Na estrada com a AWS
Os clientes da AWS já estão usando nossos produtos AWS IoT, Edge computing, Amazon Machine Learning e Alexa para transformar isso em realidade. Fabricantes de veículos, seus fornecedores nível 1 e startups de tecnologia automotiva usam a AWS para suas iniciativas ACES. O AWS Greengrass está tendo um papel importante nisso, atraindo projetos vitoriosos e ajudando nossos clientes a adicionar capacidade de processamento e inferência de Machine Learning em ambientes de Edge.

A Aptiv (antiga Delphi), cliente da AWS, falou sobre sua arquitetura Automated Mobility on Demand (AMoD – Mobilidade automatizada sob demanda) para veículos inteligentes em uma sessão da AWS re:Invent. A plataforma AMoD da Aptiv usará o Greengrass e microsserviços para promover a experiência do usuário a bordo, junto com processamento, monitoramento e controle de Edge. Segue uma visão geral:

Outro cliente, a Denso do Japão (um dos maiores fornecedores globais de componentes e software automotivo) está usando o Greengrass e o AWS IoT para sustentar a visão de Mobility as a Service (MaaS – Mobilidade como serviço) da empresa. Assista este vídeo:

Experiência personalizada no veículo – essa demonstração mostra como o AWS AI e Machine Learning podem ser usados para criar uma experiência altamente personalizada e vinculada à marca dentro do veículo. Ela usa recursos do Amazon Lex, Polly e Amazon Rekognition, mas o projeto é flexível e também pode ser usado com outros serviços. A demonstração engloba o cadastro, login e inicialização do motorista (incluindo reconhecimento facial), assistência de voz para uma condução contextual, comércio eletrônico personalizado e controle do veículo. Aqui está a arquitetura para o auxílio por voz:

Solução de veículo conectado – essa demonstração mostra como um veículo conectado pode combinar inteligência local e na nuvem, usando Edge Computing e Machine Learning em Edge. Ela lida com conexões intermitentes e usa o AWS DeepLens para treinar um modelo que responde a motoristas desatentos. Aqui está a arquitetura geral, conforme descrita em nossa Solução de veículo conectado:

Entrega de conteúdo digital – essa demonstração mostrará como um cliente usa um configurador 3D baseado na web para montar e personalizar seu veículo. Ela também apresentará imagens 3D de alta resolução (4K) e uma experiência opcional de imersão AR/VR, ambas desenvolvidas para uso em uma concessionária.

Condução autônoma – essa demonstração apresentará os serviços da AWS que podem ser usados para criar veículos autônomos. Haverá um modelo de veículo em escala (1/16) habilitado e conduzido pelo Greengrass, além de uma visão geral de um novo AWS Autonomous Toolkit. Como parte da demonstração, os participantes conduzem o carro, treinando um modelo por meio do Amazon SageMaker para inferências posteriores a bordo, habilitadas pelo Greengrass ML Inferencing.

Para conversar com um de meus colegas ou marcar uma hora para assistir às demonstrações, acesse a página Visite a AWS na CES 2018.

Alguns recursos
Caso tenha interesse nesse assunto e deseje saber mais, a página AWS for Automotive é um excelente ponto de partida, com discussões sobre veículos conectados e mobilidade, desenvolvimento de veículos autônomos e envolvimento digital de clientes.

Quando estiver pronto para começar a criar um veículo conectado, a AWS Connected Vehicle Solution contém uma arquitetura de referência que combina computação local, regras sofisticadas de eventos e processamento e armazenamento de dados com base na nuvem. Você pode usar essa solução para acelerar seus próprios projetos de veículo conectado.

Saiba mais sobre os recursos de Big Data, Machine Learning/inteligência artificial e Internet das Coisas para tomar as decisões baseadas em dados que promoverão o crescimento da sua empresa. Pronto para os detalhes?

— Jeff;