Intel говорить про те, що масова поява роботизованих автомобілів породить необхідність трансформації інфраструктури зберігання і обробки даних. Кожен самоврядний транспортний засіб буде являти собою джерело нескінченної інформації, передає «3Dnews».
В середньому один робомобіль буде генерувати 4 Тбайт даних в день. Це інформація від камер, радарів і лидаров, приймача GPS і інших сенсорів.
Головне завдання полягає в тому, щоб навчитися отримувати користь з цього величезного обсягу інформації та створити технології, на базі яких машини майбутнього зможуть думати, вчитися і приймати рішення без втручання людини.
Весь потік інформації від безпілотних автомобілів можна розділити на три групи: технічні дані, дані краудсорсингу і персональні дані. До першого типу відносяться дані, що надходять від різних сенсорів і формують картину навколишнього світу, як його «бачить» автомобіль. Важливо забезпечити моментальне надходження технічних даних в хмари, щоб їх могли використовувати і інші машини в рамках мережі.
Дані краудсорсингу - це масив інформації, що накопичується в результаті об'єднання даних від машин, що знаходяться в межах одного району. Ці дані дозволяють робити висновки про завантаженість доріг або зміні дорожніх умов.
До персональних даних відносяться відомості про звички автомобіліста, його перевагах, стилі водіння і т. п.
Експоненціальне зростання обсягів даних зажадає величезних обчислювальних потужностей для упорядкування, обробки, аналізу, розуміння, зберігання і передачі інформації. Звичайний комп'ютер з цим точно не впорається - завдання під силу лише потужним центрам обробки даних. Але і їх доведеться адаптувати під специфіку робомобілів.
Навчання безпілотних автомобілів повинно відбуватися максимально швидко: як тільки датчики ідентифікують нову дорожню ситуацію, системи машинного навчання, імітації та вдосконалення використовуваних алгоритмів повинні миттєво видавати готове рішення. Допрацьована модель управління повинна відразу ж надходити в автомобіль. Повинні враховуватися питання забезпечення інформаційної безпеки.
У будь-якому випадку, нові системи повинні підтримувати масштабування в міру зростання навантаження. Це стосується як технологій всередині самих машин, так і архітектури дата-центрів.