NVIDIA Alpamayo-R1: VLA મોડલ જે સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ ચલાવે છે

ના આગમન સાથે ઓટોનોમસ ડ્રાઇવિંગ ઇકોસિસ્ટમ એક ડગલું આગળ વધે છે ડ્રાઇવ અલ્પામાયો-R1 (AR1), એક કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા મોડેલ એવી રીતે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે કે વાહનો ફક્ત પર્યાવરણને "જોવા" જ નહીં, પણ તેને સમજીને તે મુજબ કાર્ય પણ કરે. NVIDIA તરફથી આ નવો વિકાસ તે ક્ષેત્ર માટે એક માપદંડ તરીકે સ્થિત છે, ખાસ કરીને બજારોમાં જેમ કે યુરોપ અને સ્પેનજ્યાં નિયમો અને માર્ગ સલામતી ખાસ કરીને કડક છે.

NVIDIA તરફથી આ નવો વિકાસ આ રીતે રજૂ કરવામાં આવ્યો છે પ્રથમ VLA મોડેલ (દ્રષ્ટિ-ભાષા-ક્રિયા) ખાસ કરીને ખુલ્લા તર્ક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું સ્વાયત્ત વાહનો પર સંશોધનફક્ત સેન્સર ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવાને બદલે, અલ્પામાયો-આર1 સંરચિત તર્ક ક્ષમતાઓનો સમાવેશ કરે છે, જે નિર્ણય લેવામાં પારદર્શિતા અને સુરક્ષા ગુમાવ્યા વિના સ્વાયત્તતાના ઉચ્ચ સ્તર તરફ આગળ વધવા માટે ચાવીરૂપ છે.

અલ્પામાયો-આર૧ શું છે અને તે શા માટે એક વળાંક છે?

અલ્પામાયો-આર1 એ એઆઈ મોડેલ્સની નવી પેઢીનો ભાગ છે જે ભેગા થાય છે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને નક્કર ક્રિયાઓઆ VLA અભિગમ સિસ્ટમને દ્રશ્ય માહિતી (કેમેરા, સેન્સર) પ્રાપ્ત કરવા, તેનું ભાષામાં વર્ણન અને સમજાવવા અને તેને વાસ્તવિક ડ્રાઇવિંગ નિર્ણયો સાથે જોડવાની મંજૂરી આપે છે, આ બધું સમાન તર્ક પ્રવાહમાં.

જ્યારે અન્ય સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ મોડેલો પહેલાથી જ શીખેલા પેટર્ન પર પ્રતિક્રિયા આપવા સુધી મર્યાદિત હતા, AR1 પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે પગલું-દર-પગલાં તર્ક અથવા વિચાર-શૃંખલાતેને રૂટ પ્લાનિંગમાં સીધું એકીકૃત કરવું. આનો અર્થ એ છે કે વાહન માનસિક રીતે જટિલ પરિસ્થિતિને તોડી શકે છે, વિકલ્પોનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે અને આંતરિક રીતે તે ચોક્કસ દાવપેચ કેમ પસંદ કરે છે તે યોગ્ય ઠેરવી શકે છે, જેનાથી તપાસકર્તાઓ અને નિયમનકારો માટે મૂલ્યાંકન કરવાનું સરળ બને છે.

અલ્પામાયો-આર1 સાથે NVIDIA ની શરત નિયંત્રણ અલ્ગોરિધમ્સને સુધારવાથી આગળ વધે છે: ધ્યેય એ ચલાવવાનો છે AI તેના વર્તનને સમજાવવા સક્ષમ છેઆ ખાસ કરીને યુરોપિયન યુનિયન જેવા પ્રદેશોમાં સંબંધિત છે, જ્યાં પરિવહનના ક્ષેત્રમાં સ્વચાલિત નિર્ણયો અને તકનીકી જવાબદારીની ટ્રેસેબિલિટી વધુને વધુ મૂલ્યવાન છે.

આમ, AR1 એ ફક્ત એક અદ્યતન ધારણા મોડેલ નથી, પરંતુ એક સાધન છે જે મહાન પડકારનો સામનો કરવા માટે રચાયેલ છે સલામત અને માનવ-મૈત્રીપૂર્ણ સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગઆ એક એવું પાસું છે જે યુરોપિયન રસ્તાઓ પર તેને વાસ્તવિક રીતે અપનાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ રહેશે.

વાસ્તવિક જીવનની પરિસ્થિતિઓ અને જટિલ વાતાવરણમાં તર્ક

અલ્પામાયો-R1 ની એક ખાસિયત એ છે કે તેનું સંભાળવાની ક્ષમતા ઝીણવટભરી શહેરી પરિસ્થિતિઓજ્યાં અગાઉના મોડેલોમાં વધુ સમસ્યાઓ હતી. રાહદારીઓ ક્રોસવોક પર ખચકાટ સાથે આવતા હોય તેવા ક્રોસિંગ, ખરાબ રીતે પાર્ક કરેલા વાહનો લેનના ભાગમાં કબજો કરે છે, અથવા અચાનક રસ્તા બંધ થઈ જાય છે તે સંદર્ભોના ઉદાહરણો છે જ્યાં સરળ વસ્તુ શોધ પૂરતી નથી.

આ પ્રકારના વાતાવરણમાં, AR1 દ્રશ્યને આમાં વિભાજીત કરે છે તર્કના નાના પગલાંરાહદારીઓની અવરજવર, અન્ય વાહનોની સ્થિતિ, સંકેતો અને બાઇક લેન અથવા લોડિંગ અને અનલોડિંગ ઝોન જેવા તત્વોને ધ્યાનમાં લેતા. ત્યાંથી, તે વિવિધ શક્ય માર્ગોનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને તેને સૌથી સલામત અને યોગ્ય લાગે તે માર્ગ પસંદ કરે છે. વાસ્તવિક સમય માં

ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ સ્વાયત્ત કાર સમાંતર બાઇક લેન અને અસંખ્ય રાહદારીઓવાળી સાંકડી યુરોપિયન શેરીમાં દોડી રહી હોય, અલ્પામાયો-આર1 રૂટના દરેક ભાગનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, તેણે શું અવલોકન કર્યું છે અને દરેક પરિબળે તેના નિર્ણયને કેવી રીતે પ્રભાવિત કર્યો છે તે સમજાવી શકે છે. ઝડપ ઘટાડવા, બાજુનું અંતર વધારવા અથવા માર્ગમાં થોડો ફેરફાર કરવા.

તે સ્તરની વિગતો સંશોધન અને વિકાસ ટીમોને સમીક્ષા કરવાની મંજૂરી આપે છે મોડેલનો આંતરિક તર્કઆ સંભવિત ભૂલો અથવા પૂર્વગ્રહોને ઓળખવા અને તાલીમ ડેટા અને નિયંત્રણ નિયમો બંનેનું સમાયોજન કરવાની મંજૂરી આપે છે. યુરોપિયન શહેરો માટે, તેમના ઐતિહાસિક કેન્દ્રો, અનિયમિત શેરી લેઆઉટ અને અત્યંત પરિવર્તનશીલ ટ્રાફિક સાથે, આ સુગમતા ખાસ કરીને મૂલ્યવાન છે.

વધુમાં, તેમની પસંદગીઓને ન્યાયી ઠેરવવાની આ ક્ષમતા ભવિષ્યના નિયમો સાથે વધુ સારા સંકલનનો માર્ગ ખોલે છે. યુરોપમાં સ્વાયત્ત વાહનોકારણ કે તે દર્શાવવાનું સરળ બનાવે છે કે સિસ્ટમ તાર્કિક પ્રક્રિયાને અનુસરે છે અને સારી માર્ગ સલામતી પ્રથાઓ સાથે સુસંગત છે.

NVIDIA કોસ્મોસ રીઝન પર આધારિત ઓપન મોડેલ

અલ્પામાયો-આર1 નું બીજું એક વિશિષ્ટ પાસું તેનું પાત્ર છે ખુલ્લા સંશોધન-લક્ષી મોડેલNVIDIA એ તેને પાયા પર બનાવ્યું છે NVIDIA કોસ્મોસ રીઝન, AI તર્ક પર કેન્દ્રિત એક પ્લેટફોર્મ જે માહિતીના વિવિધ સ્ત્રોતોને જોડવા અને જટિલ નિર્ણય પ્રક્રિયાઓને ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે.

આ ટેકનોલોજીકલ આધારને કારણે, સંશોધકો કરી શકે છે AR1 ને બહુવિધ પ્રયોગો અને પરીક્ષણો માટે અનુકૂલિત કરો જેનો સીધો વ્યાપારી હેતુ નથી, સંપૂર્ણપણે શૈક્ષણિક સિમ્યુલેશનથી લઈને યુનિવર્સિટીઓ, ટેકનોલોજી કેન્દ્રો અથવા કાર ઉત્પાદકો સાથે સહયોગમાં પાયલોટ પ્રોજેક્ટ્સ સુધી.

મોડેલને ખાસ કરીને લાભ થાય છે મજબૂતીકરણ શીખવીઆ તકનીકમાં માર્ગદર્શિત અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા સિસ્ટમનું પ્રદર્શન સુધારવાનો સમાવેશ થાય છે, તેના નિર્ણયોની ગુણવત્તાના આધારે પુરસ્કારો અથવા દંડ પ્રાપ્ત થાય છે. આ અભિગમ AR1 ના તર્કને વધારવા માટે દર્શાવવામાં આવ્યો છે. ટ્રાફિક પરિસ્થિતિઓનું અર્થઘટન કરવાની તેમની રીતને ક્રમશઃ સુધારી રહ્યા છે..

ઓપન મોડેલ, સ્ટ્રક્ચર્ડ રિઝનિંગ અને એડવાન્સ્ડ ટ્રેનિંગનું આ મિશ્રણ અલ્પામાયો-આર1 ને એક તરીકે સ્થાન આપે છે યુરોપિયન વૈજ્ઞાનિક સમુદાય માટે આકર્ષક પ્લેટફોર્મ, સ્વાયત્ત પ્રણાલીઓના વર્તનનો અભ્યાસ કરવામાં અને નવા સલામતી ધોરણો અને નિયમનકારી માળખાઓની શોધખોળમાં રસ ધરાવે છે.

વ્યવહારમાં, સુલભ મોડેલ હોવાથી વિવિધ દેશોની ટીમો માટે પરિણામો શેર કરો, અભિગમોની તુલના કરો અને નવીનતાને વેગ આપો સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગમાં, એવી વસ્તુ જે સમગ્ર યુરોપિયન બજાર માટે વધુ મજબૂત ધોરણોમાં અનુવાદ કરી શકે છે.

GitHub, Hugging Face અને ઓપન ડેટા પર ઉપલબ્ધતા

NVIDIA એ પુષ્ટિ આપી છે કે Alpamayo-R1 GitHub અને Hugging Face દ્વારા જાહેરમાં ઉપલબ્ધ થશે.આ બે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડેલ વિકસાવવા અને વિતરણ કરવા માટેના અગ્રણી પ્લેટફોર્મ છે. આ પગલાથી R&D ટીમો, સ્ટાર્ટઅપ્સ અને જાહેર પ્રયોગશાળાઓને જટિલ વ્યાપારી કરારોની જરૂર વગર મોડેલને ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી મળે છે.

મોડેલની સાથે, કંપની તેની તાલીમ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાસેટ્સનો એક ભાગ પ્રકાશિત કરશે NVIDIA ફિઝિકલ AI ઓપન ડેટાસેટ્સભૌતિક અને ડ્રાઇવિંગ દૃશ્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતા સંગ્રહો જે ખાસ કરીને આંતરિક રીતે હાથ ધરવામાં આવેલા પ્રયોગોની નકલ કરવા અને વિસ્તરણ માટે ઉપયોગી છે.

આ ખુલ્લો અભિગમ યુરોપિયન સંસ્થાઓને મદદ કરી શકે છે, જેમ કે ગતિશીલતા અથવા EU દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડવામાં આવતા પ્રોજેક્ટ્સમાં સંશોધન કેન્દ્રોતમારા પરીક્ષણોમાં AR1 ને એકીકૃત કરો અને તેના પ્રદર્શનની અન્ય સિસ્ટમો સાથે તુલના કરો. તે સ્પેન સહિત વિવિધ દેશોની ટ્રાફિક લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર મૂલ્યાંકન દૃશ્યોને સમાયોજિત કરવાનું પણ સરળ બનાવશે.

વ્યાપકપણે જાણીતા ભંડારોમાં પ્રકાશન વિકાસકર્તાઓ અને વૈજ્ઞાનિકો માટે સરળ બનાવે છે મોડેલના વર્તનનું ઑડિટ કરો, સુધારાઓ પ્રસ્તાવિત કરવા અને વધારાના સાધનો શેર કરવા, એવા ક્ષેત્રમાં પારદર્શિતાને મજબૂત બનાવવા જ્યાં જાહેર વિશ્વાસ મૂળભૂત છે.

યુરોપિયન ઓટોમોટિવ ઉદ્યોગ માટે, સુલભ બેન્ચમાર્ક મોડેલ હોવું એ એક તક રજૂ કરે છે મૂલ્યાંકન માપદંડોને એકીકૃત કરો અને નવા ઓટોનોમસ ડ્રાઇવિંગ સોફ્ટવેર ઘટકોનું સામાન્ય ધોરણે પરીક્ષણ કરવું, ડુપ્લિકેશન ઘટાડવું અને પ્રોટોટાઇપથી વાસ્તવિક વાતાવરણમાં સંક્રમણને વેગ આપવો.

અલ્પાસિમ: બહુવિધ પરિસ્થિતિઓમાં AR1 પ્રદર્શનનું મૂલ્યાંકન

અલ્પામાયો-R1 ની સાથે, NVIDIA એ રજૂ કર્યું છે અલ્પાસિમ, અન વિવિધ સંદર્ભોમાં મોડેલનું પરીક્ષણ કરવા માટે બનાવેલ ઓપન-સોર્સ ફ્રેમવર્કવિચાર એ છે કે એક હોય પ્રમાણિત મૂલ્યાંકન સાધન જે વિવિધ ટ્રાફિક, હવામાન અને શહેરી ડિઝાઇન પરિસ્થિતિઓમાં AR1 ના વર્તનની તુલના કરવાની મંજૂરી આપે છે.

અલ્પાસિમ સાથે, સંશોધકો ઉત્પન્ન કરી શકે છે કૃત્રિમ અને વાસ્તવિક દૃશ્યો જે મલ્ટી-લેન હાઇવેથી લઈને યુરોપિયન શહેરોમાં લાક્ષણિક રાઉન્ડઅબાઉટ સુધીની દરેક વસ્તુની નકલ કરે છે, જેમાં ટ્રાફિક શાંત કરતા રહેણાંક વિસ્તારો અથવા રાહદારીઓની વધુ હાજરીવાળા શાળા ઝોનનો સમાવેશ થાય છે.

માળખું તે બંને માત્રાત્મક મેટ્રિક્સને માપવા માટે રચાયેલ છે (પ્રતિક્રિયા સમય, સલામતી અંતર, નિયમોનું પાલન) ગુણાત્મક તરીકે, સંબંધિત અલ્પામાયો-R1 નું પગલું-દર-પગલાંનું તર્ક અને તેઓએ ચોક્કસ માર્ગ અથવા દાવપેચ કેમ પસંદ કર્યો છે તે યોગ્ય ઠેરવવાની તેમની ક્ષમતા.

આ અભિગમ યુરોપિયન ટીમો માટે તેમના પરીક્ષણોને આ સાથે ગોઠવવાનું સરળ બનાવે છે EU નિયમનકારી આવશ્યકતાઓજેને સામાન્ય રીતે ખુલ્લા માર્ગ પરીક્ષણોને અધિકૃત કરતા પહેલા નિયંત્રિત વાતાવરણમાં સ્વાયત્ત પ્રણાલીઓના વર્તનના વિગતવાર પુરાવાની જરૂર હોય છે.

આખરે, અલ્પાસિમ AR1 નું કુદરતી પૂરક બને છે, કારણ કે તે આદર્શ વાતાવરણ પ્રદાન કરે છે પુનરાવર્તન કરો, સમાયોજિત કરો અને માન્ય કરો વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓને એવી પરિસ્થિતિઓમાં ખુલ્લા પાડ્યા વિના મોડેલમાં સુધારાઓ જે હજુ સુધી પૂરતા પ્રમાણમાં પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યા નથી.

નું સંયોજન ઓપન VLA મોડેલ, ભૌતિક ડેટાસેટ્સ અને સિમ્યુલેશન ફ્રેમવર્ક આનાથી NVIDIA ને યુરોપ અને બાકીના વિશ્વમાં ભવિષ્યમાં સ્વાયત્ત વાહનોનું પરીક્ષણ અને પ્રમાણન કેવી રીતે કરવું જોઈએ તે અંગેની ચર્ચામાં સંબંધિત સ્થાન મળે છે.

આ બધા તત્વો સાથે, અલ્પામાયો-આર1 વૈજ્ઞાનિક સમુદાય અને ઉદ્યોગ માટે ઓટોમેટેડ રીતે ડ્રાઇવિંગના નવા રસ્તાઓ શોધવા માટે એક મુખ્ય પ્લેટફોર્મ તરીકે ઉભરી રહ્યું છે, જે ફાળો આપે છે વધુ પારદર્શિતા, વિશ્લેષણાત્મક ક્ષમતા અને સુરક્ષા એવા ક્ષેત્રમાં જે હજુ પણ નિયમનકારી અને તકનીકી વિકાસ હેઠળ છે.