Hoe NVIDIA Halos AI-ontwikkeling, inzet en veiligheidsborging aan elkaar koppelt

NVIDIA Halos is bedoeld als een veiligheidsframework voor fysieke AI: AI-systemen die in de echte wereld waarnemen en handelen, zoals zelfrijdende voertuigen en robots. Het is dus geen afzonderlijke chip, besturingssysteem of keurmerk dat een complete robot of auto op zichzelf veilig maakt.

De inzet van NVIDIA is om veiligheidsrelevant werk uit modelontwikkeling, simulatie, hardware- en software-engineering, ingebruikname en latere updates aan elkaar te koppelen. Zo ontstaat een herleidbare onderbouwing voor de beoordeling van het hele systeem gedurende zijn levenscyclus. 56

Dat onderscheid is cruciaal. Een beoordeelde chip, een gecertificeerde softwarecomponent of een geïnspecteerde integratie kan deel uitmaken van een veiligheidsdossier. Maar de bouwer en exploitant van het voertuig of de robot blijft verantwoordelijk voor de validatie van het complete product, de vereiste wettelijke toelatingen en veilig gebruik. De geplande autonome vrachtwagenoplossing van Einride laat die taakverdeling zien. 4

Van ontwikkeling in de cloud naar de machine op straat of in de fabriek

Halos bundelt de architectuur van voertuig of robot, chips, besturingssysteemsoftware, AI-modellen, ontwikkeltools en diensten. Voor autonome voertuigen beschrijft NVIDIA een keten van modeltraining en -testen, simulatie met Omniverse en Cosmos, validatie van de veiligheidsrelevante hard- en softwarestack en vervolgens inzet in het voertuig. 56

De praktische gedachte daarachter is traceerbaarheid. Bewijs dat tijdens een ontwikkelfase is verzameld, moet bruikbaar blijven in de volgende fase. Bij een wijziging van een model of systeem kunnen ontwikkelaars die verandering dus afzetten tegen eerdere validatie- en simulatieresultaten, in plaats van haar als een losstaande software-release te behandelen. NVIDIA presenteert dit als een manier om veiligheidsengineering beter herhaalbaar te maken wanneer software, sensorconfiguraties en systemen veranderen. 6

NVIDIA deelt Halos in drie overlappende veiligheidslagen in:

• Platformveiligheid: de onderliggende rekenhardware en softwarebasis.
• Algoritmische veiligheid: het gedrag van de AI.
• Ecosysteemveiligheid: integratie, inspectie en de bredere keten van leveranciers en certificerende partijen. 13

Welke onderdelen zitten in de voertuigstack?

Voor autonome voertuigen noemt NVIDIA als voornaamste Halos-componenten:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor, een platform voor versnelde rekenkracht dat met veiligheid als uitgangspunt is ontworpen.
• NVIDIA Hyperion, een compleet voertuigplatform en referentiearchitectuur voor autonomie van niveau 4.
• Halos OS, een uniforme veiligheidssoftwarebasis die voortbouwt op Halos Core, de opvolger van NVIDIA DriveOS.
• NVIDIA Omniverse en Cosmos, onderdeel van NVIDIA's cloud- en simulatietoolchain voor ontwikkeling en validatie. 610

Hyperion is nadrukkelijk geen kant-en-klare robotaxi of autonome vrachtwagen. Het is een referentiearchitectuur waarin rekenkracht, sensoren en softwarefundamenten samenkomen. Voertuigontwikkelaars passen die vervolgens aan hun eigen toepassing en veiligheidsdossier aan. 314

Einride bouwt volgende generatie op Hyperion

Einride heeft aangekondigd de volgende generatie van zijn autonome vrachtwagensysteem, Einride Driver, te ontwikkelen op NVIDIA Hyperion. De samenwerking omvat het aanpassen van Hyperions reken-, sensor-, software- en veiligheidsarchitectuur voor zwaar goederenvervoer. Halos en Cosmos worden daarbij ingezet voor ontwikkeling en validatie. 34

NVIDIA levert het onderliggende rekenplatform, AI-ontwikkelingstools en het veiligheidsframework. Einride houdt de verantwoordelijkheid voor het volledige rijsysteem, de veiligheidsvalidatie, wettelijke goedkeuringen en klantimplementaties. 4

Wat Halos toevoegt voor robotica

NVIDIA heeft Halos uitgebreid naar robotica en fysieke AI met een domeinspecifieke stack. De genoemde fundamenten zijn onder meer NVIDIA IGX Thor voor industriële edge-AI en NVIDIA Holoscan Sensor Bridge voor sensor-I/O en -verwerking, naast de Halos-softwarebasis en het inspectietraject. 118

De algemene veiligheidsprincipes zijn volgens NVIDIA vergelijkbaar met die voor autonome voertuigen. Platformen, normen en ondersteunend bewijs blijven echter specifiek voor het toepassingsdomein. Een gedeeld framework betekent dus niet dat een fabrieksrobot, mobiele robot en zelfrijdend voertuig aan uitwisselbare veiligheidseisen voldoen. 6

Partners: van sensoren en chips tot integratie

Volgens NVIDIA telt het Halos AI Systems Inspection Lab 43 ecosysteemleden. Onder de genoemde deelnemers voor autonome voertuigen zijn AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo en Wayve. Voor robotica noemt NVIDIA onder andere de embeddedsoftwareleveranciers acontis en QNX; Advantech en NexCOBOT bouwen veiligheidsgedreven IGX-systemen. 17

Deze partijen zijn actief in autonoom rijden, rijhulpsystemen (ADAS), sensoren, chips, systeemintegratie, validatie en assurance. Hun deelname betekent niet dat elk eindproduct van iedere partner gecertificeerd is of al in gebruik is. 7

NVIDIA noemt daarnaast een Hyperion-ecosysteem met Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony en ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta en ZF hebben elektronische regeleenheden op basis van Hyperion aangekondigd. Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION en Sony behoren tot de partners die sensorsets voor het open platform kwalificeren. 20

Aan de chipkant noemt NVIDIA onsemi in het AV-inspectie-ecosysteem. Voor robotica noemt het bedrijf Infineon, NXP, STMicroelectronics en Texas Instruments als leveranciers van sensor-, veiligheidsmicrocontroller- en andere halfgeleidertechnologieën. NXP zegt zelf ook lid te zijn van het Halos AI Systems Inspection Lab. 721

Wat certificaten, beoordelingen en accreditatie wel — en niet — bewijzen

NVIDIA verwijst naar meer dan dertig veiligheids- en cyberbeveiligingscertificaten en beoordelingsrapporten voor technologieën die aan Halos zijn gerelateerd. Volgens de documentatie certificeerde TÜV SÜD NVIDIA's processen voor de automotive-productlevenscyclus en de kernprocessen voor hardware en software op Automotive Safety Integrity Level D (ASIL D). DriveOS 6.0 is gecertificeerd als conform ISO 26262 ASIL D en Thor-X is beoordeeld als conform ASIL D. NVIDIA noemt ook een certificering van cyberbeveiligingsprocessen volgens ISO/SAE 21434 en een onafhankelijke UNECE-veiligheidsbeoordeling door TÜV Rheinland van NVIDIA DRIVE AV. 1217

Onder Halos valt ook het NVIDIA AI Systems Inspection Lab, een door ANAB geaccrediteerde inspectie-instelling volgens ISO/IEC 17020. NVIDIA stelt dat dit lab onafhankelijke beoordelingen uitvoert en het programma Halos Certified beheert. Dat programma moet partners helpen hun integraties voor te bereiden op certificering door externe organisaties, waaronder TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS en CertX. 11118

De reikwijdte blijft de belangrijke kanttekening. Accreditatie en inspectie kunnen aantonen dat een inspectie-instelling en haar werkwijze aan vastgelegde eisen voldoen. Een componentcertificaat of beoordeling geldt voor het beoordeelde product en de afgebakende scope. Daarmee is niet automatisch ieder voertuig of elke robot die Halos gebruikt veilig verklaard voor elke gebruiksomgeving. Ontwikkelaars van het eindproduct hebben nog altijd toepassingsspecifieke validatie, toelatingen en operationele beheersmaatregelen nodig. 411

Waarom NVIDIA inzet op schaalbare veiligheidsinfrastructuur

NVIDIA wijst op de verwachte aantallen als reden om herbruikbare veiligheidsinfrastructuur te bouwen. ABI Research verwacht in 2035 een geïnstalleerde basis van 49 miljoen autonome voertuigen van niveau 3 tot en met 5. Omdia schat het aantal industriële robots rond de 60 miljoen. 6

Op die schaal kan iedere aanpassing aan een model, sensorset, hardwareconfiguratie of softwareversie een nieuwe veiligheidsvraag oproepen. NVIDIA's stelling is dat systemen een gezamenlijke, aan bewijs gekoppelde werkwijze nodig hebben over ontwikkeling en inzet heen, zodat zulke wijzigingen consistent kunnen worden beoordeeld en efficiënter zijn te controleren. 6

Halos is daarmee vooral te zien als een poging om veiligheidsborging tot een doorlopende engineeringdiscipline te maken in de hele levenscyclus van fysieke AI. De belofte is niet dat certificering automatisch wordt, maar dat ontwikkelaars een gestructureerde basis krijgen om complexe autonome systemen te bouwen, documenteren, inspecteren en onafhankelijk te laten beoordelen. 156