SEATTLE--(BUSINESS WIRE)--Heute hat Amazon Web Services, Inc. (AWS), ein Unternehmen von Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN), bekannt, dass Aurora (NASDAQ: AUR), ein führendes Unternehmen im Bereich der selbstfahrenden Fahrzeugtechnologie, AWS als bevorzugten Cloud-Anbieter für den Einsatz von maschinellem Lernen und Cloud-basierten Simulationen ausgewählt hat. Aurora nutzt die bewährte Infrastruktur und das einzigartige Funktionsportfolio von AWS, um die Entwicklung des Aurora Driver, der skalierbaren Technologie für selbstfahrende Fahrzeuge, auf sichere Weise voranzutreiben. Der Aurora Driver besteht aus Sensoren, die die Welt erfassen, Software, die einen sicheren Weg durch diese Welt plant, und einem Computer, der die Hardware und Software von Aurora betreibt und in jegliche Fahrzeugplattform integriert. Aurora setzt für das Training von maschinellem Lernen und Cloud-basierte Simulationen vollständig auf AWS und nutzt die Cloud zur Verarbeitung von Billionen von Datenpunkten pro Tag. Das Unternehmen skaliert jetzt seine Trainings-Workloads in der Cloud, um bis zum Ende des Jahres bis zu 12 Millionen physikalisch basierte Fahrsimulationen pro Tag durchzuführen, die auf den Petabytes an Daten aufbauen, die bei realen Straßentests gesammelt werden.
Autonomes Fahren ist eine immens komplexe technologische Herausforderung, die stark auf Cloud-Computing angewiesen ist, um bahnbrechende Entwicklungen in den Bereichen Erkennung, Embedded Computing, maschinelles Lernen, Bewegungsplanung, Entscheidungsfindung und fortschrittliche Sensortechnologien zu ermöglichen. Mit den Fähigkeiten von AWS in den Bereichen Hochleistungsdatenverarbeitung, maschinelles Lernen, Datenspeicherung und Sicherheit kann Aurora seine virtuellen Tests optimieren und skalieren, um die Fähigkeiten des Aurora Driver sicher und schnell zu erweitern.
„Die fortschrittlichen maschinellen Lernverfahren von Aurora und die Simulation im großen Maßstab sind die Grundlage für die sichere und schnelle Entwicklung unserer Technologie. AWS liefert die hohe Performance, die wir zur Aufrechterhalten unserer Fortschritte benötigen“, sagt Chris Urmson, CEO von Aurora. „Dank seiner praktisch unbegrenzten Skalierbarkeit unterstützt AWS Millionen virtueller Tests, um die Fähigkeiten des Aurora Driver zu validieren, damit er die zahllosen Grenzfälle des realen Fahrens sicher bewältigen kann.“
Die AWS-gestützte Virtual Testing Suite von Aurora ist ein einzigartiger Entwicklungsbeschleuniger für den Aurora Driver. Aurora kann Daten aus einer einzigen Testsituation, die in der realen Welt beobachtet wird, verwenden, um Hunderte von Permutationen in der Virtual Testing Suite zu beeinflussen. Diese virtuellen Tests helfen dem Aurora Driver dabei, schnell und sicher in komplexen Situationen zu navigieren, z. B. bei Straßenbauarbeiten, Fußgängern und ungesichertem Linksabbiegen. Bevor der Aurora Driver zum Beispiel ein ungesichertes Linksabbiegen auf einer realen Straße ausprobieren konnte, absolvierte er fast 2,3 Millionen Abbiegevorgänge in der Simulation – was schätzungsweise 20.000 Stunden Fahrpraxis in der Realität entspricht. Aurora betreibt seit 2019 Simulationen in großem Maßstab auf AWS und plant, das Volumen der auf AWS ausgeführten Simulationen bis Ende 2021 auf mehr als 12 Millionen pro Tag zu verdreifachen.
Die Offline-Komponenten des „Aurora Driver“-Software-Stacks laufen alle auf AWS, einschließlich der Virtual Testing Suite, hochauflösender Straßenkarten (der Aurora-„Atlas“), maschineller Lernmodelle und Softwareentwicklungstools. Aurora verwendet beispielsweise Amazon SageMaker (einen AWS-Service, der Entwicklern und Datenwissenschaftlern beim schnellen Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen hilft), um die maschinellen Lernmodelle zu erstellen, laufen zu lassen und kontinuierlich zu verfeinern, die die Fahrsimulationen ermöglichen. Mit diesem Service greift Aurora auf Instanztypen von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) wie P4d zu, die die beste Performance für das Training maschineller Lernverfahren in der Cloud bieten.
Vor der Entwicklung von Simulationen nutzt Aurora AWS, um die Petabytes an Daten, die während der realen Tests aufgezeichnet werden, auf sichere Weise zu speichern und zu verarbeiten, und trainiert dann die maschinellen Lernmodelle anhand dieser Daten. Die Vorverarbeitungs-Workloads laufen auf dem Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) und Amazon EMR, dem AWS-Service für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud mit Open-Source-Tools. Die Aurora-Trainingslasten für das maschinelle Lernen basieren dann auf AWS-optimierten Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Abschließend orchestriert und skaliert Aurora seine Simulationsworkflows automatisch über Hunderttausende von parallelen vCPUs und Tausende von parallelen GPUs mit Amazon EKS und Amazon EC2, das beschleunigte Computing-Instance-Typen wie G4dn bereitstellt.
„Die hoch skalierbaren Rechen-, maschinellen Lern- und Analyseservices von AWS helfen Aurora dabei, die Technologie für selbstfahrende Fahrzeuge voranzutreiben und eine breite Anwendung in der Praxis zu erreichen“, so Swami Sivasubramanian, Vice President of Machine Learning bei Amazon Web Services, Inc. „Unsere zuverlässige Infrastruktur und unser umfangreiches Angebot an Cloud-Services, einschließlich branchenführender Services für maschinelles Lernen wie Amazon SageMaker, sind die ideale Grundlage für Aurora, um aus den täglich anfallenden Billionen von Datenpunkten Erkenntnisse zu gewinnen und die Technologie fortlaufend zu verbessern. Wir sind stolz darauf, die beschleunigte Innovation im Bereich der autonomen Fahrzeuge zu fördern, und freuen uns auf die verbesserte Sicherheit und Effizienz, die die Transformation des Lkw-Verkehrs, des Lieferverkehrs und der Mobilität ermöglichen wird.“
Über Amazon Web Services
Seit über 15 Jahren bietet Amazon Web Services das umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Angebot der Welt. AWS hat seine Services kontinuierlich erweitert, um nahezu jeden Cloud-Workload zu unterstützen, und verfügt heute über mehr als 200 voll funktionsfähige Services in den Bereichen Rechenleistung, Datenspeicher, Datenbanken, Netzwerke, Analytik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), Internet der Dinge (IoT), Mobilität, Sicherheit, Hybrid, virtuelle und erweiterte Realität (VR und AR), Medien sowie Anwendungsentwicklung, -bereitstellung und -verwaltung aus 81 Verfügbarkeitszonen in 25 geografischen Regionen, mit angekündigten Plänen für 27 weitere Verfügbarkeitszonen und 9 weitere AWS-Regionen in Australien, Kanada, Indien, Indonesien, Israel, Neuseeland, Spanien, der Schweiz und den Vereinigten Arabischen Emiraten. Millionen von Kunden – darunter die wachstumsstärksten Start-ups, die größten Konzerne und führende Regierungsbehörden – verlassen sich auf AWS, um ihre Infrastruktur anzutreiben, agiler zu werden und Kosten zu senken. Weitere Informationen zu AWS erhalten Sie unter aws.amazon.com.
Über Amazon
Amazon orientiert sich an vier Grundsätzen: Orientierung am Kunden statt an der Konkurrenz, Leidenschaft für Neuerungen, Einsatz für betriebliche Optimierung sowie langfristiges Denken. Amazon strebt danach, das kundenorientierteste Unternehmen der Welt, der beste Arbeitgeber der Welt und der sicherste Arbeitsplatz der Welt zu sein. Kundenrezensionen, 1-Klick-Einkäufe, personalisierte Empfehlungen, Prime, Versand durch Amazon, AWS, Kindle Direct Publishing, Kindle, Career Choice, Fire-Tablets, Fire TV, Amazon Echo, Alexa, „Just Walk Out“-Technologie, Amazon Studios und The Climate Pledge sind einige der Pionierleistungen von Amazon. Für weitere Informationen besuchen Sie amazon.com/about und folgen Sie @AmazonNews.
Über Aurora
Aurora wurde 2017 von Experten für selbstfahrende Autos gegründet und hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Vorteile der autonomen Fahrtechnik sicher, schnell und auf breiter Front zu nutzen. Um sowohl Menschen als auch Güter zu transportieren, baut das Unternehmen den Aurora Driver, eine Plattform, die Software, Hardware und Datenservices für den autonomen Betrieb von Pkw, leichten Nutzfahrzeugen und schweren Lkw zusammenführt. Aurora wird unter anderem von Sequoia Capital, Baillie Gifford sowie von T. Rowe Price Associates betreuten Fonds und Kunden unterstützt und arbeitet mit Branchenführern wie Toyota, Uber, Volvo und PACCAR zusammen. Aurora testet seine Fahrzeuge in der Bay Area, in Pittsburgh und Dallas. Das Unternehmen hat Niederlassungen in diesen Regionen sowie in Bozeman (Montana), Seattle (Washington), Louisville (Colorado) und Wixom (Michigan). Weitere Informationen finden Sie unter www.aurora.tech.
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