Por Canuto  

Waymo desarrolló un chip ASIC propio, fabricado con un proceso de 5 nanómetros, que ya está en producción para su última generación de robotaxis. La compañía afirma que el componente supera los 1.000 TOPS y busca procesar con menor latencia los datos de los sensores, además de reducir su dependencia de proveedores externos como Nvidia.
***

  • Waymo ya produce e instala su ASIC personalizado en la última generación de robotaxis.
  • El chip supera 1.000 TOPS y utiliza un proceso de fabricación de 5 nanómetros de TSMC.
  • La arquitectura combina sensores, CPU, GPU y aceleradores para procesar decisiones autónomas en tiempo real.

Waymo, la empresa de conducción autónoma de Alphabet, desarrolló un chip personalizado para sus robotaxis con el objetivo de elevar su rendimiento y reducir su dependencia de proveedores externos. El componente, un circuito integrado de aplicación específica o ASIC, ya está en producción para la última generación de vehículos de la compañía.

La empresa sostiene que el nuevo silicio, combinado con sensores y otros componentes de cómputo, permitirá procesar los datos con mayor rapidez y ejecutar modelos de inteligencia artificial que ayudan al vehículo a interpretar su entorno. La apuesta llega mientras Alphabet intenta controlar los costos crecientes de la infraestructura necesaria para desarrollar y operar sistemas avanzados de IA.

Un cerebro diseñado para decisiones en milisegundos

Los robotaxis reciben grandes volúmenes de información a través de cámaras, lidar y radar, instrumentos que deben trabajar de manera coordinada para formar una representación de 360 grados del entorno. Ese flujo llega al sistema informático instalado en el maletero, donde los algoritmos transforman las señales de los sensores en órdenes de conducción en fracciones de segundo, sin depender de un respaldo humano durante el trayecto.

Waymo describió tres principios como esenciales para ese sistema: capacidad de respuesta, robustez y redundancia. La computadora debe reaccionar con una latencia mínima, resistir baches, vibraciones y temperaturas extremas, y ejecutar sistemas en paralelo para mantener la operación si uno de ellos presenta una falla.

La compañía indicó que su capacidad de cómputo se multiplicó por 20 durante los últimos ocho años, una expansión que refleja la complejidad de procesar percepción, predicción y planificación dentro de un vehículo. Al mismo tiempo, el equipo debe ocupar poco espacio, operar casi en silencio y dejar suficiente lugar para los pasajeros y su equipaje.

Satish Jeyachandran, vicepresidente de Ingeniería de Waymo, y Daniel Rosenband, responsable de Cómputo, explicaron que la empresa construye una arquitectura principal de aprendizaje automático para ejecutar redes neuronales avanzadas con baja latencia. Para las tareas que no dependen directamente del aprendizaje automático, como la orquestación, el movimiento de datos y el registro, el sistema combina CPU, GPU y aceleradores especializados.

Un ASIC de 1.000 TOPS

El chip personalizado de Waymo aporta más de 1.000 TOPS, una medida que representa billones de operaciones por segundo. Según la compañía, ese nivel de rendimiento está a la par de los sistemas más recientes de Nvidia orientados a la conducción autónoma, aunque la comparación se limita a la métrica de capacidad de procesamiento y no equivale por sí sola a una evaluación completa del desempeño del vehículo.

Waymo ubicó el ASIC en la primera línea del procesamiento, antes de que los datos brutos lleguen al sistema principal del automóvil. El componente procesa información de distintos sensores y ejecuta tareas rápidas de IA, una distribución que busca reducir los tiempos de reacción en escenarios urbanos complejos.

La compañía también afirmó que el chip permite procesar de forma simultánea y en tiempo real los datos de 13 cámaras de alta resolución. Esa capacidad, según su explicación, mejora la percepción en condiciones de poca luz, donde las cámaras pueden perder detalles importantes para identificar objetos, obstáculos o cambios en la vía.

El diseño específico para las operaciones de conducción autónoma busca que el ASIC encaje de manera más eficiente dentro del conjunto general de hardware y software. Esa integración podría ayudar a mantener una respuesta consistente, aunque Waymo no divulgó cuánto cuesta fabricar el chip ni qué ahorro exacto espera obtener por vehículo.

Menor dependencia de proveedores externos

Waymo utilizó productos de Nvidia y Advanced Micro Devices, integrados en computadoras diseñadas por la propia empresa. El desarrollo de un ASIC no elimina la participación de terceros, pero cambia la distribución del trabajo: Waymo concentra internamente parte de la fusión de sensores y del aprendizaje automático, mientras recurre a una cadena global para otros componentes.

La lista de proveedores mencionada por la empresa incluye AMD, Micron, Nvidia, Samsung, SanDisk, Socionext y Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., conocida como TSMC. Esta combinación muestra que el control sobre una pieza crítica del sistema puede coexistir con una dependencia amplia de fabricantes especializados en memoria, almacenamiento, procesamiento y manufactura avanzada.

TSMC fabrica el ASIC mediante un proceso de 5 nanómetros, una tecnología que ya no representa la oferta más avanzada de la compañía taiwanesa, pero que continúa siendo utilizada por empresas líderes. Waymo no presentó ese nodo de fabricación como una novedad absoluta, sino como la plataforma elegida para producir un chip capaz de satisfacer sus requisitos de potencia, tamaño y confiabilidad.

El movimiento también encaja con la estrategia más amplia de Alphabet para desarrollar chips personalizados y administrar mejor el gasto asociado con la computación de IA. Diseñar hardware específico puede ofrecer un mayor control sobre el rendimiento y la integración, aunque exige asumir costos de ingeniería, validación, producción y mantenimiento.

Escala, costos y competencia

Según cifras citadas en la información disponible, Waymo opera cerca de 4.000 vehículos en 15 áreas metropolitanas de Estados Unidos y registra aproximadamente 500.000 viajes pagados por semana. Su servicio tiene presencia en ciudades como San Francisco, Phoenix y Atlanta, donde ofrece más recorridos que rivales como Tesla y Zoox, la unidad de Amazon dedicada a robotaxis.

La flota dependió en gran medida de vehículos Jaguar adaptados con tecnología autónoma y chips de otros fabricantes. Sin embargo, Waymo lanzó recientemente un robotaxi basado en un vehículo de Zeekr, marca del grupo chino Geely, y ese modelo está siendo equipado con el nuevo chip personalizado como parte de una plataforma más especializada.

Waymo afirma que la combinación de sensores propios y cómputo diseñado para sus cargas de trabajo puede reducir costos y, al mismo tiempo, permitir interiores más espaciosos y accesibles. La empresa no presentó una cifra concreta de reducción, por lo que el beneficio económico permanece como una expectativa estratégica y no como un resultado financiero cuantificado.

El costo del hardware continúa siendo un desafío para ampliar la flota. Algunas estimaciones citadas por medios tecnológicos ubican el hardware de sexta generación entre USD $20.000 y USD $25.000 por vehículo, frente a un rango estimado de USD $100.000 a USD $125.000 para la quinta generación, una reducción importante que todavía deja una inversión considerable por unidad.

La disputa sobre los sensores

La arquitectura de Waymo resulta especialmente relevante frente a las críticas de Elon Musk sobre el uso combinado de cámaras, radar y lidar. Musk ha descrito el lidar como una muleta y ha sostenido que la fusión de sensores puede generar conflictos cuando las distintas señales no coinciden, creando una ambigüedad que, a su juicio, podría comprometer la seguridad.

Waymo defiende el enfoque contrario: considera que la redundancia y la combinación de fuentes independientes fortalecen la capacidad del vehículo para interpretar situaciones difíciles. La empresa sostiene que sus sistemas pueden cruzar información en tiempo real y mantener controles paralelos, una estrategia que busca evitar que una falla individual o una lectura incompleta determine por sí sola la maniobra.

La diferencia no se limita a una disputa de especificaciones técnicas, porque también refleja dos modelos de desarrollo para la conducción autónoma. Waymo apuesta por un conjunto multisensor y por procesamiento especializado, mientras sus críticos cuestionan si añadir fuentes de datos incrementa innecesariamente la complejidad del sistema.

La revelación del chip ofrece una mirada poco habitual al hardware que sostiene una flota comercial sin conductor, pero no resuelve por sí sola el reto de convertir esa capacidad en un negocio rentable. El siguiente desafío para Waymo será escalar sus operaciones, mantener la seguridad y contener el costo de cada vehículo sin sacrificar la experiencia de los pasajeros.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.nEste artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados