A IBM e Honda Motor Co., Ltd. (Honda) anunciaram a assinatura de um Memorando de Entendimento (MOU) que descreve a intenção de colaborar em longo prazo com pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de computação de ponta[1] necessárias para superar os desafios relacionados a capacidade de processamento, consumo de energia e complexidade no design para a criação de veículos definidos por software (SDVs) do futuro.
Espera-se que a aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) acelere significativamente em 2030 e vá além, criando novas oportunidades para o desenvolvimento de veículos definidos por software. A Honda e a IBM preveem que os SDVs aumentarão drasticamente a complexidade no design, o desempenho do processamento e o consumo de energia correspondente aos semicondutores em comparação aos produtos de mobilidade convencionais. Para resolver os desafios previstos e alcançar veículos definidos por software altamente competitivos, é fundamental desenvolver capacidades independentes em pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de computação da próxima geração. Com base neste entendimento, as duas empresas começaram a considerar oportunidades conjuntas de P&D a longo prazo.
Em particular, o MOU descreve áreas de possível investigação conjunta em tecnologias especializadas de semicondutores, tais como computação inspirada no cérebro[2] e tecnologias de chips, com o objetivo de melhorar drasticamente o desempenho do processamento e, ao mesmo tempo, diminuir o consumo de energia. A otimização conjunta de hardware e software é importante para garantir um alto desempenho e rápido lançamento no mercado. Para alcançar esses benefícios e gerenciar a complexidade no design de futuros SDVs, as duas empresas também planejam explorar soluções de software abertas e flexíveis.
Por meio desta colaboração, ambas as companhias se esforçarão para criar veículos definidos por software que apresentem desempenho computacional e economia de energia de alcance mundial.
[1] A tecnologia de computação está se desenvolvendo com o objetivo de alcançar alto desempenho de processamento e baixo consumo de energia na década de 2030 e além.
[2] Arquitetura computacional e algoritmos que imitam a estrutura e função do cérebro enquanto otimizam o silício.
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