NVIDIA Halos: una cadena de seguridad desde la nube hasta el vehículo o robot

NVIDIA Halos no es una pieza única capaz de volver seguro, por sí misma, a un vehículo autónomo o a un robot. La propuesta de NVIDIA es más amplia: un marco de seguridad que relaciona el trabajo realizado en el desarrollo de modelos de IA, la simulación, la ingeniería de hardware y software, el despliegue y las actualizaciones posteriores. El objetivo es mantener una base de evidencia trazable para evaluar el sistema durante todo su ciclo de vida. 56

La precisión es relevante: un chip evaluado para seguridad, un componente de sistema operativo certificado o una integración inspeccionada pueden respaldar un caso de seguridad, pero no reemplazan la responsabilidad de la empresa que fabrica y opera el vehículo o robot. Esa compañía debe validar el producto de extremo a extremo, obtener las autorizaciones regulatorias aplicables y garantizar una operación segura. El plan de Einride para su sistema de camiones autónomos ejemplifica esa división de funciones. 4

De la nube a la máquina desplegada

Halos reúne arquitectura de vehículo o robot, chips, software operativo, modelos de IA, herramientas y servicios. En vehículos autónomos, NVIDIA describe un flujo que abarca el entrenamiento y las pruebas de modelos, la simulación con Omniverse y Cosmos, la validación de la pila de hardware y software relevante para la seguridad, y el despliegue en el vehículo. 56

La idea práctica es la trazabilidad. La evidencia producida en una fase debe servir a la siguiente: si cambia un modelo, un conjunto de sensores o una versión de software, ese cambio puede contrastarse con validaciones y simulaciones previas, en vez de tratarse como una actualización aislada. NVIDIA plantea este enfoque como una vía para hacer más repetible la ingeniería de seguridad a medida que evolucionan los sistemas. 6

La empresa divide Halos en tres planos complementarios:

• Seguridad de plataforma, centrada en la base de cómputo y software.
• Seguridad algorítmica, orientada al comportamiento de la IA.
• Seguridad del ecosistema, que incluye integración, inspección, proveedores y entidades de certificación. 13

Qué incluye la pila para vehículos autónomos

Los principales componentes de Halos para vehículos autónomos son:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor, plataforma de cómputo acelerado diseñada para requisitos de seguridad.
• NVIDIA Hyperion, plataforma integral y arquitectura de referencia para autonomía de nivel 4.
• Halos OS, base unificada de software de seguridad construida sobre Halos Core, sucesor de NVIDIA DriveOS.
• NVIDIA Omniverse y Cosmos, utilizados en la cadena de herramientas en la nube y de simulación para desarrollo y validación. 610

Hyperion no es un robotaxi ni un camión autónomo terminado. Es una arquitectura de referencia que integra cómputo, sensores y bases de software, y que los desarrolladores de vehículos deben adaptar a su aplicación concreta y a su propio caso de seguridad. 314

El plan de Einride con Hyperion

Einride ha indicado que desarrollará la próxima generación de su sistema de conducción autónoma para transporte de carga, Einride Driver, sobre NVIDIA Hyperion. La colaboración contempla adaptar la arquitectura de cómputo, sensores, software y seguridad de Hyperion a las exigencias de los camiones pesados, e incorporar Halos y Cosmos al desarrollo y la validación. 34

NVIDIA aporta la plataforma de cómputo, las herramientas de desarrollo de IA y el marco de seguridad. Einride, en cambio, conserva la responsabilidad sobre el sistema de conducción de extremo a extremo, su validación de seguridad, la aprobación regulatoria y los despliegues con clientes. 4

La extensión a la robótica

NVIDIA amplió Halos a la robótica y a la denominada IA física —sistemas que perciben, deciden y actúan en el mundo real— con una pila específica para ese ámbito. Sus bases incluyen NVIDIA IGX Thor, para IA industrial en el borde o edge, y NVIDIA Holoscan Sensor Bridge, para entrada y procesamiento de sensores, junto con la base de software Halos y la vía de inspección. 118

Los principios generales son comunes a los vehículos autónomos, pero NVIDIA señala que las plataformas, las normas y la evidencia de respaldo siguen siendo específicos de cada dominio. En otras palabras, compartir un marco no hace intercambiables los requisitos de seguridad de un robot industrial, un robot móvil y un vehículo autónomo. 6

Empresas, sensores y semiconductores en el ecosistema

NVIDIA afirma que su Halos AI Systems Inspection Lab reúne a 43 integrantes del ecosistema. Entre los participantes citados para vehículos autónomos figuran AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo y Wayve. En robótica, NVIDIA menciona a los proveedores de software embebido acontis y QNX, mientras que Advantech y NexCOBOT fabrican sistemas IGX diseñados para requisitos de seguridad. 17

Estas compañías cubren desarrollo de conducción autónoma, sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS), sensores, silicio, integración, validación y aseguramiento. Su participación no implica que todos los productos finales de cada integrante estén certificados o ya desplegados. 7

Por separado, NVIDIA enumera en el ecosistema Hyperion a Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony y ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta y ZF han anunciado unidades de control electrónico basadas en Hyperion; Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION y Sony están entre los socios que califican conjuntos de sensores para la plataforma abierta. 20

En semiconductores, NVIDIA identifica a onsemi en el ecosistema de inspección para vehículos autónomos. Para robótica, nombra a Infineon, NXP, STMicroelectronics y Texas Instruments como contribuidores de tecnologías de sensores, microcontroladores de seguridad y otros componentes. NXP también señala que pertenece al Halos AI Systems Inspection Lab. 721

Qué acreditan las evaluaciones independientes —y qué no

NVIDIA cita más de 30 certificados e informes de evaluación de seguridad y ciberseguridad vinculados a tecnologías de Halos. Según sus materiales, TÜV SÜD certificó los procesos del ciclo de vida de producto automotriz y los procesos centrales de hardware y software de NVIDIA conforme al nivel ASIL D; DriveOS 6.0 está certificado como conforme a ISO 26262 ASIL D, y Thor-X fue evaluado como conforme a ASIL D. NVIDIA también cita la certificación de procesos de ciberseguridad ISO/SAE 21434 y una evaluación independiente de seguridad de NVIDIA DRIVE AV realizada por TÜV Rheinland bajo el marco de la UNECE. 1217

Halos incorpora además el NVIDIA AI Systems Inspection Lab, organismo de inspección ISO/IEC 17020 acreditado por ANAB, el organismo estadounidense de acreditación. NVIDIA afirma que el laboratorio realiza evaluaciones imparciales y opera el programa Halos Certified, con el que busca ayudar a sus socios a preparar integraciones para certificación de terceros por entidades como TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS y CertX. 11118

El límite esencial es el alcance. La acreditación y la inspección pueden demostrar que un organismo y sus procesos cumplen requisitos definidos; un certificado o una evaluación de un componente se aplica al producto y ámbito evaluados. Nada de ello certifica automáticamente que cada vehículo o robot construido con Halos sea seguro en cualquier entorno operativo. Los desarrolladores del sistema final aún deben realizar validaciones específicas de la aplicación, obtener aprobaciones y establecer controles operativos. 411

Por qué NVIDIA cree necesaria una infraestructura escalable

NVIDIA vincula la necesidad de una infraestructura de seguridad reutilizable con el volumen previsto de despliegues. ABI Research proyecta una base instalada de 49 millones de vehículos autónomos de niveles 3 a 5 en 2035, mientras que Omdia estima cerca de 60 millones de robots industriales. 6

A esa escala, cada modificación de modelo, sensores, configuración de hardware o versión de software abre una nueva cuestión de aseguramiento. La tesis de NVIDIA es que hace falta un enfoque común y ligado a evidencia para evaluar esos cambios de forma consistente y facilitar las auditorías. 6

Por tanto, Halos se entiende mejor como un intento de convertir el aseguramiento de la seguridad en una disciplina continua de ingeniería a lo largo de la vida útil de la IA física. Su promesa no es una certificación automática, sino una base estructurada para construir, documentar, inspeccionar y someter a evaluación independiente sistemas autónomos cada vez más complejos. 156