Marelli lancia la nuova centralina elettronica basata sull’intelligenza artificiale per il controllo del motore e del veicolo nelle applicazioni motorsport, progettata per tutti i tipi di propulsione del veicolo, da quella tradizionale a quella elettrica. La soluzione, denominata VEC_480, garantisce la compatibilità al 100% con la crescente tendenza del calcolo AI in tempo reale a bordo e sarà presentata durante la Professional MotorSport World Expo che si terrà a Colonia, in Germania, il 13 e 14 novembre.
Questa tecnologia rivoluzionaria ridefinisce lo standard delle tradizionali unità di controllo del veicolo (VCU) per gli sport motoristici, offrendo prestazioni, efficienza, affidabilità, capacità computazionali e connettività avanzata senza precedenti per soddisfare le crescenti esigenze del settore. Rispetto alle VCU precedenti, la nuova soluzione offre prestazioni superiori in termini di potenza di calcolo. Le prestazioni di calcolo in tempo reale sono 2,5 volte superiori; la larghezza di banda tra i processori è aumentata di 10 volte e la larghezza di banda della memoria RAM è migliorata, consentendo una maggiore affidabilità nel ribadire l’operatività cruciale del veicolo.
VEC_480 di Marelli: Intelligenza Artificiale per il controllo del veicolo
Basato sul solido know-how di Marelli Motorsport nelle soluzioni di controllo dei veicoli, il VEC_480 è progettato per gestire la crescente complessità degli algoritmi basati su neurali in tempo reale (millisecondi). Ciò si ottiene attraverso l’adozione di un avanzato acceleratore di intelligenza artificiale (NPU), disponibile con un’elevata capacità di calcolo fino a 26 TOPS (Tera Operations per Second). Questa tecnologia all’avanguardia offre un maggiore potenziale per il collegamento in rete interno del veicolo e la gestione del motore o del veicolo.
Il potente acceleratore AI incorporato nel dispositivo supporta l’inferenza AI in tempo reale con bassa latenza e alta efficienza, aprendo la strada a sensori virtuali neurali, inferenza di dati con intelligenza artificiale, elaborazione video in tempo reale (rilevamento di tracce, rilevamento di oggetti e altro), localizzazione e posizionamento, analisi delle prestazioni, analisi predittiva, riconoscimento vocale. La tecnologia è anche compatibile e supporta i migliori framework di intelligenza artificiale, come TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch e ONNX.
