NVIDIA Halos, il sistema che punta a rendere tracciabile la sicurezza dell’IA fisica

NVIDIA Halos non è un singolo componente in grado di rendere sicuro, da solo, un veicolo autonomo o un robot. È invece un framework di sicurezza per l’IA fisica progettato per collegare le attività rilevanti svolte nello sviluppo dei modelli, nella simulazione, nell’ingegneria di hardware e software, nella distribuzione sul campo e negli aggiornamenti successivi. L’obiettivo dichiarato è costruire una base tracciabile per valutare il sistema lungo tutto il suo ciclo di vita. 56

La distinzione è sostanziale: un chip valutato sotto il profilo della sicurezza, un componente del sistema operativo certificato o un’integrazione ispezionata possono contribuire al dossier di sicurezza, ma il produttore e l’operatore del veicolo o del robot restano responsabili della validazione end-to-end, della conformità normativa e dell’esercizio sicuro del prodotto. Il progetto di Einride per l’autotrasporto pesante autonomo mostra bene questa ripartizione dei ruoli. 4

Dal cloud alla macchina operativa

Halos riunisce architettura del veicolo o del robot, chip, software operativo, modelli di IA, strumenti e servizi. Per lo sviluppo dei veicoli autonomi, NVIDIA descrive un flusso che comprende addestramento e test dei modelli, simulazione con Omniverse e Cosmos, validazione dello stack hardware-software rilevante per la sicurezza e installazione sul veicolo. 56

Il principio pratico è la tracciabilità: le evidenze generate in una fase dovrebbero alimentare quella successiva. Una modifica a un modello o a un sistema può quindi essere esaminata alla luce delle precedenti verifiche e simulazioni, invece di essere trattata come una release software isolata. NVIDIA presenta questo approccio come un modo per rendere più ripetibile l’ingegneria della sicurezza mentre evolvono sistemi, configurazioni di sensori e software. 6

NVIDIA articola Halos su tre piani: sicurezza della piattaforma, sicurezza algoritmica e sicurezza dell’ecosistema. Il primo riguarda la base di calcolo e software; il secondo il comportamento dell’IA; il terzo include integrazione, ispezioni e la rete di fornitori e organismi di certificazione. 13

I componenti per la guida autonoma

Per i veicoli autonomi, gli elementi principali di Halos sono:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor, piattaforma di calcolo accelerato progettata con requisiti di sicurezza;
• NVIDIA Hyperion, piattaforma veicolare full stack e architettura di riferimento per l’autonomia di Livello 4;
• Halos OS, base software unificata per la sicurezza, costruita su Halos Core, successore di NVIDIA DriveOS;
• NVIDIA Omniverse e Cosmos, usati nella catena cloud e di simulazione per sviluppo e validazione. 610

Hyperion non è un robotaxi o un camion autonomo pronto all’uso. È un’architettura di riferimento che integra basi di calcolo, sensori e software e che i produttori devono adattare alla propria applicazione e al proprio caso di sicurezza. 314

Il piano di Einride su Hyperion

Einride ha dichiarato di voler sviluppare la prossima generazione del proprio sistema per camion autonomi, Einride Driver, su NVIDIA Hyperion. La collaborazione prevede l’adattamento dell’architettura di calcolo, sensori, software e sicurezza di Hyperion al trasporto merci pesante, incorporando Halos e Cosmos per sviluppo e validazione. 34

NVIDIA fornisce la piattaforma di calcolo, gli strumenti per lo sviluppo dell’IA e il framework di sicurezza; Einride mantiene la responsabilità del sistema di guida completo, della validazione della sicurezza, delle autorizzazioni regolatorie e delle implementazioni presso i clienti. 4

Cosa cambia nella robotica

NVIDIA ha esteso Halos alla robotica e all’IA fisica con uno stack specifico per il settore. Tra le basi dichiarate figurano NVIDIA IGX Thor per l’IA industriale edge e NVIDIA Holoscan Sensor Bridge per input/output ed elaborazione dei sensori, affiancati dalla base software Halos e dal percorso di ispezione. 118

I principi generali di sicurezza sono condivisi con il mondo dei veicoli autonomi, ma NVIDIA precisa che piattaforme, standard ed evidenze restano specifici per ciascun dominio. È un limite importante: un framework comune non rende intercambiabili i requisiti di sicurezza di un robot di fabbrica, di un robot mobile e di un’automobile autonoma. 6

L’ecosistema: sviluppatori, sensori, chip e integrazione

NVIDIA afferma che il proprio Halos AI Systems Inspection Lab conta 43 membri dell’ecosistema. Tra i partecipanti citati per i veicoli autonomi ci sono AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo e Wayve. Nella robotica NVIDIA cita i fornitori di software embedded acontis e QNX, mentre Advantech e NexCOBOT realizzano sistemi IGX progettati per la sicurezza. 17

Queste aziende operano in ambiti diversi: guida autonoma, ADAS, sensori, semiconduttori, integrazione di sistemi, validazione e assurance. La partecipazione non va interpretata come prova che ogni loro prodotto finale sia certificato o già distribuito. 7

Separatamente, NVIDIA elenca per Hyperion un ecosistema che comprende Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony e ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta e ZF hanno annunciato centraline elettroniche basate su Hyperion; Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION e Sony sono fra i partner che qualificano suite di sensori per la piattaforma aperta. 20

Sul fronte dei semiconduttori, NVIDIA indica onsemi nell’ecosistema di ispezione per veicoli autonomi e cita Infineon, NXP, STMicroelectronics e Texas Instruments come contributori di tecnologie per sensori, microcontrollori di sicurezza e altri semiconduttori nella robotica. 7 Anche NXP dichiara di essere membro dell’Halos AI Systems Inspection Lab. 21

Certificazioni, valutazioni e accreditamento: cosa dimostrano davvero

NVIDIA cita oltre 30 certificati e rapporti di valutazione relativi a tecnologie connesse a Halos. Secondo i materiali dell’azienda, TÜV SÜD ha certificato i processi del ciclo di vita dei prodotti automotive e i processi hardware-software core NVIDIA al livello Automotive Safety Integrity Level D, o ASIL D; DriveOS 6.0 è certificato come conforme a ISO 26262 ASIL D, mentre Thor-X è stato valutato come conforme ad ASIL D. NVIDIA cita inoltre la certificazione dei processi di cybersecurity ISO/SAE 21434 e una valutazione indipendente TÜV Rheinland, secondo i requisiti UNECE, di NVIDIA DRIVE AV. 1217

Halos comprende anche il NVIDIA AI Systems Inspection Lab, organismo di ispezione ISO/IEC 17020 accreditato ANAB. NVIDIA sostiene che il laboratorio svolga valutazioni imparziali e gestisca il programma Halos Certified, aiutando i partner a preparare le integrazioni per la certificazione di terze parti da parte di organismi quali TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS e CertX. 11118

Il punto decisivo è l’ambito di applicazione. Accreditamento e ispezione possono dimostrare che un organismo e le sue procedure soddisfano requisiti definiti; una certificazione o valutazione di un componente vale invece per il prodotto e il perimetro esaminati. Nessuno dei due elementi certifica automaticamente ogni veicolo o robot costruito con Halos come sicuro in qualunque ambiente operativo. Gli sviluppatori del sistema finale devono ancora svolgere validazioni specifiche per l’applicazione, ottenere le approvazioni necessarie e predisporre controlli operativi. 411

Perché NVIDIA ritiene necessaria un’infrastruttura scalabile

NVIDIA richiama le proiezioni di diffusione per sostenere la necessità di un’infrastruttura di sicurezza riutilizzabile. ABI Research prevede una base installata di 49 milioni di veicoli autonomi di Livello 3-5 entro il 2035, mentre Omdia stima circa 60 milioni di robot industriali. 6

A questa scala, ogni cambiamento di modello, set di sensori, configurazione hardware o rilascio software può aprire una nuova questione di assurance. La tesi di NVIDIA è che serva un approccio comune, basato su evidenze collegate tra sviluppo e distribuzione, per valutare tali modifiche in modo coerente e rendere gli audit più efficienti. 6

Halos va quindi letto come un tentativo di trasformare l’assurance della sicurezza in una disciplina ingegneristica continua lungo il ciclo di vita dell’IA fisica. La promessa non è una certificazione automatica, ma una base strutturata per costruire, documentare, ispezionare e sottoporre a valutazione indipendente sistemi autonomi sempre più complessi. 156