Cómo los videojuegos ayudaron al desarrollo de los nuevos vehículos autónomos

Vehículos autónomos. Son el futuro del transporte y cada vez son más inteligentes. Gracias a los avances en el software y en la inteligencia artificial, estas máquinas ahora son capaces de distinguir entre autos y ciclistas, así como también los peatones o una mascota. Muchos también pueden "ver" cómo evitar algunos objetos u obstáculos que se aproximan. Esa tecnología podría llegar a salvar vidas y ayudaría a prevenir el 95 por ciento de los accidentes de tráfico que los organismos de seguridad estiman que son causados por un error humano cada año.

Pero nada de esto sería posible sin una parte del hardware que, muchos de nosotros, solemos tener en nuestras computadoras personales. Es una tecnología que se remonta a los primeros días de la computación personal moderna y la gente lo asocia más con World of Warcraft que con los nuevos widgets sobre ruedas.

Estamos hablando de los procesadores gráficos.

En las PCs convencionales, el procesador gráfico, que a menudo se encuentra en una tarjeta gráfica, es lo que permite a las computadoras dibujar todos los píxeles y polígonos que componen los videojuegos tan realísticos como los que hay hoy en día en el mercado. A medida que estos procesadores son más poderosos, los ingenieros han descubierto su utilidad en todo tipo de aplicaciones nada convencionales. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPUs) han vuelto a sus orígenes para convertirse en computadoras completas a pleno rendimiento.

"La GPU ahora está impulsando todo, desde los juegos hasta los efectos visuales que se ven en las películas de Hollywood", comentó Danny Shapiro, director de automoción de Nvidia, que representa aproximadamente el 75 por ciento del mercado generando USD 7.8 billones en la industria. Las GPU, según Shapiro, son básicas para los "gráficos profesionales, los diseños de automóviles y los médicos e investigadores que están buscando curaciones para el cáncer y que utilizan técnicas de imágenes médicas".

Es una demostración de lo mucho que ha crecido el negocio de la GPU. Ahora, también, forma parte del cerebro de la inteligencia artificial, apareciendo en tecnologías como el Amazon Echo, que convierte el habla humana en datos que las máquinas pueden entender (El jefe ejecutivo de Amazon, Jeffrey P. Bezos también es dueño del The Washington Post).

"La combinación de GPUs y CPUs permiten acelerar la analítica, el aprendizaje profundo, la computación de alto rendimiento y las simulaciones científicas", señaló a ZDNet Chris Nivet, director de investigación en temas de petróleo y gas en IDC, una firma de investigación.

Para entender por qué las GPU se han vuelto tan frecuentes en las tecnologías de la próxima generación, primero tenemos que saber cómo funcionan.

Tradicionalmente, el cerebro de la mayoría de las computadoras era el CPU o la unidad de procesamiento central. Estos chips son fabricados por compañías como Intel. Apple también ha estado fabricando sus propios chips patentados para iPad e iPhone. La característica distintiva de esta tecnología es que está diseñada para ejecutar los cálculos en serie, uno tras otro, de forma muy rápida. El aumento de las CPU con dos y cuatro núcleos ha permitido ampliar sus capacidades, permitiendo que se produzcan más operaciones simultáneamente.

Estos chips siguen siendo ideales para las máquinas que sólo necesitan ejecutar unos pocos procesos al mismo tiempo. Pero cuando se trata de la tecnología para vehículos de conducción automática, donde los sistemas están recibiendo y digiriendo mucha información, la multitarea se convierte en algo mucho más importante. Y es ahí donde las GPU demuestran su capacidad.

Los investigadores de la computadoras comenzaron a descubrir el potencial de las GPU en la década de los noventa, cuando el mercado estaba inundado de decenas de fabricantes de chips. Los productores llegaron a los PCs de escritorio y a las videoconsolas como Sega Dreamcast o Xbox, a través de las cuales los consumidores podían experimentar con Half-Life, Quake y Halo. Mediante el control simultáneo y eficiente de la generación de formas en una pantalla, las GPU ayudaron a que los primeros gráficos vectoriales y los píxeles individuales cobraran vida.

A principios del 2000, las GPUs se estaban enfrentando directamente a las CPU y pusieron de manifiesto la enorme promesa que representaban para los procesadores gráficos.

"Los investigadores de las universidades se dieron cuenta de que ese era un procesador a bajo costo con el podían trabajar en otros proyectos científicos gracias a su rapidez", comentó Jon Peddie, presidente de Jon Peddie Research, una firma de análisis de la industria.

Un documento de 2002 concluyó que, en comparación con las CPUs, "el hardware gráfico permite establecer un puente de procesamiento de datos personalizados de alta velocidad. Una vez que el puente está configurado, los datos pueden transmitirse de una forma muy eficiente".

Las mejores GPUs que encontamos hoy en día en el mercado vienen con unos 5,000 núcleos, no solo con dos, con cuatro o con ocho, como en las CPUs. Mientras que las unidades centrales de procesamiento pueden operar cantidades de información más pequeñas de una forma rápida, la ventaja de las GPUs es que puede procesar muchísima más información al mismo tiempo.