NVIDIA Alpamayo-R1: az autonóm vezetést meghajtó VLA-modell

Az önvezető ökoszisztéma egy lépéssel előre lép az autók érkezésével. DRIVE Alpamayo-R1 (AR1), egy mesterséges intelligencia modell, amelyet úgy terveztek, hogy a járművek ne csak „lássák” a környezetet, hanem megértsék is azt, és ennek megfelelően cselekedjenek. Ez az új fejlesztés az NVIDIA-tól Az ágazat viszonyítási alapjául szolgál, különösen olyan piacokon, mint a Európa és Spanyolországahol a szabályok és a közlekedésbiztonság különösen szigorú.

Az NVIDIA új fejlesztését a következőképpen mutatják be: első VLA modell (látás-nyelv-cselekvés) a kifejezetten a következőre összpontosító nyílt érvelés önvezető járművekkel kapcsolatos kutatásokAz érzékelőadatok egyszerű feldolgozása helyett az Alpamayo-R1 strukturált érvelési képességeket is magában foglal, ami kulcsfontosságú a magasabb szintű autonómia eléréséhez anélkül, hogy szem elől tévesztené az átláthatóságot és a biztonságot a döntéshozatalban.

Mi az Alpamayo-R1, és miért jelent fordulópontot?

Az Alpamayo-R1 egy új generációs mesterséges intelligencia modellek része, amelyek ötvözik a következőket: számítógépes látás, természetes nyelvi feldolgozás és konkrét cselekvésekEz a VLA-megközelítés lehetővé teszi a rendszer számára, hogy vizuális információkat (kamerák, érzékelők) fogadjon, azokat nyelvi úton írja le és magyarázza el, valamint valós vezetési döntésekhez kapcsolja, mindezt ugyanazon érvelési folyamaton belül.

Míg más önvezető modellek a már tanult mintákra való reagálásra korlátozódtak, az AR1 a következőkre összpontosít: lépésről lépésre történő érvelés vagy gondolatláncolatközvetlenül az útvonaltervezésbe integrálva. Ez azt jelenti, hogy a jármű mentálisan lebonthat egy összetett helyzetet, értékelheti a lehetőségeket, és belsőleg megindokolhatja, hogy miért választott egy adott manővert, így a nyomozók és a szabályozó hatóságok könnyebben értékelhetik a helyzetet.

Az NVIDIA Alpamayo-R1-gyel kötött megállapodása túlmutat a vezérlőalgoritmusok fejlesztésén: a cél egy A mesterséges intelligencia képes megmagyarázni a viselkedésétEz különösen releváns olyan területeken, mint az Európai Unió, ahol az automatizált döntések nyomon követhetőségét és a technológiai felelősséget egyre inkább értékelik a közlekedés területén.

Így az AR1 nem csupán egy fejlett érzékelési modell, hanem egy eszköz, amelyet a nagy kihívás kezelésére terveztek, biztonságos és emberbarát önvezetőEz egy olyan szempont, amely kulcsfontosságú lesz a tényleges elterjedése szempontjából az európai utakon.

Érvelés valós élethelyzetekben és összetett környezetekben

Az Alpamayo-R1 egyik erőssége a kezelési képesség árnyalatokkal teli városi környezet...ahol a korábbi modelleknél általában több probléma merült fel. Az olyan esetek, amikor a gyalogosok tétovázva közelítik meg a zebrán, a rosszul parkoló járművek a sáv egy részét elfoglalják, vagy a hirtelen útlezárások olyan helyzetekre példák, ahol az egyszerű tárgyészlelés nem elegendő.

Az ilyen típusú környezetekben, Az AR1 a jelenetet a következőképpen bontja le: az érvelés apró lépéseiFigyelembe véve a gyalogosok forgalmát, a többi jármű helyzetét, a jelzéseket és az olyan elemeket, mint a kerékpárutak vagy a be- és kirakodási zónák. Innentől kezdve, Különböző lehetséges útvonalakat értékel, és kiválasztja azt, amelyet a legbiztonságosabbnak és legmegfelelőbbnek tart. en Tiempo igazi.

Ha egy önvezető autó például egy keskeny európai utcán halad, ahol párhuzamos kerékpársáv és számos gyalogos található, Az Alpamayo-R1 képes elemezni az útvonal minden egyes szakaszát, elmagyarázni a megfigyeléseit, és azt, hogy az egyes tényezők hogyan befolyásolták a döntését. a sebesség csökkentése, az oldalirányú távolság növelése vagy a röppálya kismértékű módosítása érdekében.

Ez a részletességi szint lehetővé teszi a kutató-fejlesztő csapatok számára, hogy áttekintsék a a modell belső érveléseEz lehetővé teszi a potenciális hibák vagy torzítások azonosítását, valamint mind a betanítási adatok, mind a szabályozási szabályok módosítását. Az európai városok számára, történelmi központjaikkal, szabálytalan utcaelrendezésükkel és rendkívül változó forgalmukkal, ez a rugalmasság különösen értékes.

Továbbá, a döntéseik igazolásának képessége megnyitja az utat a jövőbeli szabályozásokkal való jobb integráció előtt. önvezető járművek Európábanmivel megkönnyíti annak igazolását, hogy a rendszer logikus folyamatot követett, és összhangban van a helyes közúti biztonsági gyakorlatokkal.

Az NVIDIA Cosmos Reason alapú nyílt modell

Az Alpamayo-R1 egy másik megkülönböztető jegye a következő jelleg: nyitott, kutatásorientált modellAz NVIDIA a következő alapokra építette fel: NVIDIA Cosmos Reason, egy mesterséges intelligencia alapú érvelésre összpontosító platform, amely lehetővé teszi a különböző információforrások kombinálását és az összetett döntési folyamatok strukturálását.

Ennek a technológiai bázisnak köszönhetően a kutatók az AR1 adaptálása több kísérlethez és teszthez amelyeknek nincs közvetlen kereskedelmi céljuk, a tisztán tudományos szimulációktól kezdve az egyetemekkel, technológiai központokkal vagy autógyártókkal együttműködő kísérleti projektekig.

A modell különösen a következőkből profitál: megerősítő tanulásEz a technika magában foglalja a rendszer teljesítményének javítását irányított próbálkozások és hibák révén, jutalmakat vagy büntetéseket kapva a döntései minősége alapján. Ez a megközelítés bizonyítottan javítja az AR1 érvelését. fokozatosan finomítják a forgalmi helyzetek értelmezésének módját.

A nyílt modell, a strukturált gondolkodás és a haladó szintű képzés ezen kombinációja az Alpamayo-R1-et a következő kategóriába sorolja: vonzó platform az európai tudományos közösség számára, akit egyaránt érdekel az autonóm rendszerek viselkedésének tanulmányozása, valamint az új biztonsági szabványok és szabályozási keretek feltárása.

A gyakorlatban egy hozzáférhető modell megkönnyíti a különböző országokból származó csapatok számára, hogy ossza meg az eredményeket, hasonlítsa össze a megközelítéseket és gyorsítsa fel az innovációt az önvezető autók terén, ami szigorúbb szabványokat eredményezhet az egész európai piacon.

Elérhetőség a GitHubon, a Hugging Face-en és nyílt adatokon

Az NVIDIA megerősítette, hogy az Alpamayo-R1 nyilvánosan elérhető lesz a GitHubon és a Hugging Face-en keresztül.Ez a két vezető platform a mesterséges intelligencia modellek fejlesztésére és terjesztésére. Ez a lépés lehetővé teszi a K+F csapatok, startupok és állami laboratóriumok számára, hogy bonyolult kereskedelmi megállapodások nélkül hozzáférjenek a modellhez.

A modellel együtt a vállalat közzéteszi a képzéshez használt adatkészletek egy részét is. NVIDIA fizikai mesterséges intelligencia nyílt adatkészletekOlyan gyűjtemények, amelyek fizikai és vezetési forgatókönyvekre összpontosítanak, és különösen hasznosak a belsőleg végzett kísérletek megismétléséhez és kiterjesztéséhez.

Ez a nyitott megközelítés segítheti az európai intézményeket, például mobilitási vagy EU-finanszírozású projektekben részt vevő kutatóközpontokIntegrálja az AR1-et a tesztjeibe, és hasonlítsa össze a teljesítményét más rendszerekkel. Ez megkönnyíti majd az értékelési forgatókönyvek különböző országok, köztük Spanyolország forgalmi jellemzőihez való igazítását is.

A széles körben ismert adattárakban való közzététel megkönnyíti a fejlesztők és a tudósok számára a modell viselkedésének auditálása, hogy fejlesztéseket javasoljon és további eszközöket osszon meg, megerősítve az átláthatóságot egy olyan területen, ahol a közbizalom alapvető fontosságú.

Az európai autóipar számára egy könnyen hozzáférhető referenciamodell lehetőséget kínál arra, hogy egységesítse az értékelési kritériumokat és közös alapon teszteljék az új autonóm vezetési szoftverkomponenseket, csökkentve az átfedéseket és felgyorsítva az átmenetet a prototípusokról a valós környezetre.

AlpaSim: AR1 teljesítményének értékelése több forgatókönyvben

Az Alpamayo-R1 mellett Az NVIDIA bemutatta AlpaSimegy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet a modell széleskörű kontextusokban történő tesztelésére hoztak létreAz ötlet az, hogy legyen egy szabványosított értékelőeszköz amely lehetővé teszi az AR1 viselkedésének összehasonlítását különböző forgalmi, időjárási és városrendezési helyzetekben.

Az AlpaSim segítségével a kutatók képesek generálni szintetikus és realisztikus forgatókönyvek amelyek mindent lemásolnak a többsávos autópályáktól az európai városok tipikus körforgalmaiig, beleértve a forgalomcsillapított lakóövezeteket vagy a gyalogosok nagy számban előforduló iskolai övezeteket.

A keretrendszer Úgy tervezték, hogy mind a mennyiségi mutatókat, mind a (reakcióidő, biztonsági távolság, előírások betartása) kvalitatív, a következőhöz kapcsolódóan Az Alpamayo-R1 lépésről lépésre történő érvelése és a képességüket arra, hogy megindokolják, miért választottak egy adott útvonalat vagy manővert.

Ez a megközelítés megkönnyíti az európai csapatok számára, hogy tesztjeiket összehangolják a EU szabályozási követelményekamelyek általában részletes bizonyítékokat igényelnek az autonóm rendszerek viselkedéséről ellenőrzött környezetben, mielőtt engedélyeznék a nyílt közúti teszteket.

Végső soron, Az AlpaSim az AR1 természetes kiegészítőjévé válikmivel ideális környezetet biztosít a iterál, módosít és validál a modell fejlesztése anélkül, hogy a valódi felhasználókat olyan helyzeteknek kellene kitenni, amelyeket még nem teszteltek kellőképpen.

A kombináció nyílt VLA modell, fizikai adatkészletek és szimulációs keretrendszer Ez releváns pozícióba helyezi az NVIDIA-t a jövőbeli önvezető járművek teszteléséről és tanúsításáról szóló vitában Európában, és tágabb értelemben a világ többi részén.

Mindezen elemeknek köszönhetően az Alpamayo-R1 kulcsfontosságú platformmá válik a tudományos közösség és az ipar számára, hogy új automatizált vezetési módokat fedezzen fel, hozzájárulva a nagyobb átláthatóság, analitikai kapacitás és biztonság egy olyan területre, amely még szabályozási és technológiai fejlesztés alatt áll.