NVIDIA Alpamayo-R1: ang modelo ng VLA na nagtutulak ng autonomous na pagmamaneho

Ang autonomous driving ecosystem ay sumusulong sa pagdating ng DRIVE Alpamayo-R1 (AR1), isang modelo ng artificial intelligence na idinisenyo upang hindi lamang "makita" ng mga sasakyan ang kapaligiran, ngunit maunawaan din ito at kumilos nang naaayon. Ang bagong pag-unlad na ito mula sa NVIDIA Ito ay nakaposisyon bilang isang benchmark para sa sektor, lalo na sa mga merkado tulad ng Europa at Espanyakung saan mahigpit ang mga regulasyon at kaligtasan sa kalsada.

Ang bagong pag-unlad na ito mula sa NVIDIA ay ipinakita bilang ang unang modelo ng VLA (vision-language-action) ng bukas na pangangatwiran na partikular na nakatuon sa pananaliksik sa mga autonomous na sasakyanSa halip na simpleng pagpoproseso ng data ng sensor, isinasama ng Alpamayo-R1 ang mga nakabalangkas na kakayahan sa pangangatwiran, na susi sa paglipat patungo sa mas mataas na antas ng awtonomiya nang hindi nawawala ang pagtingin sa transparency at seguridad sa paggawa ng desisyon.

Ano ang Alpamayo-R1 at bakit ito nagmamarka ng turning point?

Ang Alpamayo-R1 ay bahagi ng isang bagong henerasyon ng mga modelo ng AI na pinagsama-sama computer vision, natural na pagpoproseso ng wika, at mga kongkretong aksyonAng VLA approach na ito ay nagbibigay-daan sa system na makatanggap ng visual na impormasyon (mga camera, sensor), ilarawan at ipaliwanag ito sa wika, at ikonekta ito sa mga tunay na desisyon sa pagmamaneho, lahat sa loob ng parehong daloy ng pangangatwiran.

Habang ang iba pang mga autonomous na modelo sa pagmamaneho ay limitado sa pagtugon sa mga natutunan nang pattern, ang AR1 ay nakatuon sa hakbang-hakbang na pangangatwiran o chain-of-thoughtdirektang pagsasama nito sa pagpaplano ng ruta. Nangangahulugan ito na ang sasakyan ay maaaring masira sa isip ang isang kumplikadong sitwasyon, suriin ang mga opsyon, at panloob na bigyang-katwiran kung bakit ito pipili ng isang partikular na maniobra, na ginagawang mas madali para sa mga investigator at regulator na mag-assess.

Ang taya ng NVIDIA sa Alpamayo-R1 ay higit pa sa pagpapabuti ng mga algorithm ng kontrol: ang layunin ay magmaneho ng a AI na may kakayahang ipaliwanag ang pag-uugali nitoIto ay partikular na nauugnay sa mga teritoryo tulad ng European Union, kung saan ang traceability ng mga awtomatikong desisyon at teknolohikal na responsibilidad sa larangan ng transportasyon ay lalong pinahahalagahan.

Kaya, ang AR1 ay hindi lamang isang advanced na modelo ng perception, ngunit isang tool na idinisenyo upang tugunan ang malaking hamon ng ligtas at magiliw sa tao na autonomous na pagmamanehoIto ay isang aspeto na magiging mahalaga para sa aktwal na pag-aampon nito sa mga kalsada sa Europa.

Nangangatuwiran sa totoong buhay na mga sitwasyon at kumplikadong kapaligiran

Isa sa mga lakas ng Alpamayo-R1 ay ang kakayahang panghawakan mga setting ng lunsod na puno ng mga nuanceskung saan ang mga nakaraang modelo ay may posibilidad na magkaroon ng mas maraming problema. Ang mga tawiran na may mga pedestrian na lumalapit sa isang tawiran na may pag-aalinlangan, mga masamang nakaparada na sasakyan na sumasakop sa bahagi ng lane, o biglaang pagsasara ng kalsada ay mga halimbawa ng mga konteksto kung saan hindi sapat ang simpleng pagtuklas ng bagay.

Sa ganitong mga uri ng kapaligiran, Pinaghiwa-hiwalay ng AR1 ang eksena maliliit na hakbang ng pangangatwiranIsinasaalang-alang ang paggalaw ng pedestrian, ang posisyon ng iba pang mga sasakyan, signage, at mga elemento tulad ng mga bike lane o loading at unloading zone. Mula doon, Sinusuri nito ang iba't ibang posibleng landas at pinipili ang isa na itinuturing nitong pinakaligtas at pinakaangkop. en tiempo real.

Kung ang isang autonomous na kotse ay nagmamaneho, halimbawa, sa kahabaan ng isang makipot na kalye sa Europa na may parallel na bike lane at maraming pedestrian, Maaaring suriin ng Alpamayo-R1 ang bawat segment ng ruta, ipaliwanag kung ano ang naobserbahan nito, at kung paano naimpluwensyahan ng bawat salik ang desisyon nito. upang bawasan ang bilis, taasan ang lateral na distansya, o bahagyang baguhin ang trajectory.

Ang antas ng detalyeng iyon ay nagbibigay-daan sa mga research at development team na suriin ang panloob na pangangatwiran ng modeloNagbibigay-daan ito para sa pagtukoy ng mga potensyal na error o bias at pagsasaayos ng parehong data ng pagsasanay at mga panuntunan sa kontrol. Para sa mga lungsod sa Europe, kasama ang kanilang mga makasaysayang sentro, hindi regular na mga layout ng kalye, at lubos na pabagu-bagong trapiko, ang flexibility na ito ay partikular na mahalaga.

Higit pa rito, ang kakayahang ito na bigyang-katwiran ang kanilang mga pagpipilian ay nagbubukas ng pinto para sa mas mahusay na pagsasama sa mga regulasyon sa hinaharap. mga autonomous na sasakyan sa Europadahil ginagawa nitong mas madaling ipakita na ang sistema ay sumunod sa isang lohikal na proseso at nakahanay sa mahusay na mga kasanayan sa kaligtasan sa kalsada.

Buksan ang modelo batay sa NVIDIA Cosmos Reason

Ang isa pang natatanging aspeto ng Alpamayo-R1 ay ang katangian nito ng bukas na modelong nakatuon sa pananaliksikItinayo ito ng NVIDIA sa pundasyon ng Dahilan ng NVIDIA Cosmos, isang platform na nakatuon sa pangangatwiran ng AI na nagbibigay-daan sa pagsasama-sama ng iba't ibang mapagkukunan ng impormasyon at pagbubuo ng mga kumplikadong proseso ng pagpapasya.

Salamat sa teknolohikal na baseng ito, magagawa ng mga mananaliksik iakma ang AR1 sa maraming eksperimento at pagsubok na walang direktang komersyal na layunin, mula sa puro pang-akademikong simulation hanggang sa mga pilot project sa pakikipagtulungan sa mga unibersidad, mga sentro ng teknolohiya o mga tagagawa ng sasakyan.

Ang modelo ay nakikinabang lalo na sa pag-aaral ng pampatibayAng diskarteng ito ay nagsasangkot ng system na pagpapabuti ng pagganap nito sa pamamagitan ng guided trial and error, pagtanggap ng mga reward o mga parusa batay sa kalidad ng mga desisyon nito. Ang pamamaraang ito ay ipinakita upang mapahusay ang pangangatwiran ng AR1. unti-unting nililinaw ang kanilang paraan ng pagbibigay-kahulugan sa mga sitwasyon ng trapiko.

Ang kumbinasyong ito ng bukas na modelo, nakabalangkas na pangangatwiran, at mga advanced na posisyon sa pagsasanay ay naglalagay ng Alpamayo-R1 bilang a kaakit-akit na plataporma para sa pamayanang pang-agham sa Europa, interesado sa parehong pag-aaral ng gawi ng mga autonomous system at sa paggalugad ng mga bagong pamantayan sa kaligtasan at mga balangkas ng regulasyon.

Sa pagsasagawa, ang pagkakaroon ng isang naa-access na modelo ay nagpapadali para sa mga koponan mula sa iba't ibang bansa na makarating magbahagi ng mga resulta, ihambing ang mga diskarte at mapabilis ang pagbabago sa autonomous na pagmamaneho, isang bagay na maaaring isalin sa mas matatag na mga pamantayan para sa buong European market.

Availability sa GitHub, Hugging Face, at open data

Kinumpirma ng NVIDIA na magiging available sa publiko ang Alpamayo-R1 sa pamamagitan ng GitHub at Hugging Face.Ito ang dalawa sa mga nangungunang platform para sa pagbuo at pamamahagi ng mga modelo ng artificial intelligence. Ang hakbang na ito ay nagbibigay-daan sa mga R&D team, startup, at pampublikong laboratoryo na ma-access ang modelo nang hindi nangangailangan ng mga kumplikadong komersyal na kasunduan.

Kasama ng modelo, ang kumpanya ay mag-publish ng isang bahagi ng mga dataset na ginamit para sa pagsasanay nito sa NVIDIA Physical AI Open DatasetsMga koleksyon na nakatuon sa mga sitwasyong pisikal at pagmamaneho na partikular na kapaki-pakinabang para sa pagkopya at pagpapalawak ng mga eksperimento na isinagawa sa loob.

Ang bukas na diskarte na ito ay makakatulong sa mga institusyong European, tulad ng mga sentro ng pananaliksik sa mobility o mga proyektong pinondohan ng EUIsama ang AR1 sa iyong mga pagsubok at ihambing ang pagganap nito sa iba pang mga system. Gagawin din nitong mas madali ang pagsasaayos ng mga senaryo ng pagsusuri sa mga katangian ng trapiko ng iba't ibang bansa, kabilang ang Spain.

Ang pag-publish sa mga kilalang repositoryo ay ginagawang mas madali para sa mga developer at siyentipiko i-audit ang pag-uugali ng modelo, upang magmungkahi ng mga pagpapabuti at magbahagi ng mga karagdagang tool, na nagpapatibay ng transparency sa isang larangan kung saan mahalaga ang tiwala ng publiko.

Para sa industriya ng automotive sa Europa, ang pagkakaroon ng naa-access na benchmark na modelo ay kumakatawan sa isang pagkakataon na pag-isahin ang pamantayan sa pagsusuri at subukan ang mga bagong autonomous na bahagi ng software sa pagmamaneho sa isang karaniwang batayan, binabawasan ang pagdoble at pinabilis ang paglipat mula sa mga prototype patungo sa tunay na kapaligiran.

AlpaSim: Pagsusuri sa pagganap ng AR1 sa maraming mga sitwasyon

Sa tabi ng Alpamayo-R1, Ipinakita ng NVIDIA AlpaSim, A open-source framework na nilikha upang subukan ang modelo sa isang malawak na iba't ibang mga kontekstoAng ideya ay magkaroon ng isa standardized assessment tool na nagbibigay-daan sa paghahambing ng gawi ng AR1 sa iba't ibang sitwasyon ng trapiko, panahon at disenyo ng lungsod.

Sa AlpaSim, maaaring makabuo ng mga mananaliksik sintetiko at makatotohanang mga senaryo na ginagaya ang lahat mula sa mga multi-lane na highway hanggang sa karaniwang mga rotonda sa mga lungsod sa Europe, kabilang ang mga residential na lugar na may pagpapatahimik sa trapiko o mga school zone na may mataas na presensya ng mga pedestrian.

Ang balangkas Idinisenyo ito upang sukatin ang parehong mga sukatan ng dami (oras ng reaksyon, distansya ng kaligtasan, pagsunod sa mga regulasyon) bilang husay, na may kaugnayan sa Ang hakbang-hakbang na pangangatwiran ng Alpamayo-R1 at ang kanilang kakayahang bigyang-katwiran kung bakit sila pumili ng isang partikular na ruta o maniobra.

Pinapadali ng diskarteng ito para sa mga European team na ihanay ang kanilang mga pagsubok sa Mga kinakailangan sa regulasyon ng EUna karaniwang nangangailangan ng detalyadong ebidensya ng pag-uugali ng mga autonomous system sa mga kinokontrol na kapaligiran bago pahintulutan ang mga bukas na pagsubok sa kalsada.

Sa huli, Ang AlpaSim ay nagiging natural na pandagdag sa AR1, dahil nag-aalok ito ng perpektong kapaligiran para sa umulit, ayusin, at patunayan mga pagpapabuti sa modelo nang hindi kinakailangang ilantad ang mga tunay na user sa mga sitwasyong hindi pa nasusuri nang sapat.

Ang kumbinasyon ng bukas na modelo ng VLA, mga pisikal na dataset at simulation framework Inilalagay nito ang NVIDIA sa isang may-katuturang posisyon sa loob ng debate kung paano dapat masuri at ma-certify ang mga sasakyan sa hinaharap sa Europa at, sa pamamagitan ng extension, sa ibang bahagi ng mundo.

Sa lahat ng mga elementong ito, ang Alpamayo-R1 ay umuusbong bilang isang pangunahing plataporma para sa siyentipikong komunidad at industriya upang tuklasin ang mga bagong paraan ng pagmamaneho sa isang awtomatikong paraan, na nag-aambag higit na transparency, analytical capacity at seguridad sa isang larangan na nasa ilalim pa rin ng regulasyon at teknolohikal na pag-unlad.

Kaugnay na artikulo:

Xpeng Iron: ang humanoid robot na tumutuntong sa accelerator

Alberto navarro

Isa akong mahilig sa teknolohiya na ginawang propesyon ang kanyang mga "geek" na interes. Ako ay gumugol ng higit sa 10 taon ng aking buhay sa paggamit ng makabagong teknolohiya at pag-iisip sa lahat ng uri ng mga programa dahil sa purong kuryusidad. Ngayon ay nagdadalubhasa na ako sa teknolohiya ng kompyuter at mga video game. Ito ay dahil sa higit sa 5 taon na ako ay sumusulat para sa iba't ibang mga website sa teknolohiya at mga video game, na lumilikha ng mga artikulo na naglalayong ibigay sa iyo ang impormasyong kailangan mo sa isang wika na naiintindihan ng lahat.

Kung mayroon kang anumang mga katanungan, ang aking kaalaman ay mula sa lahat ng nauugnay sa Windows operating system pati na rin ang Android para sa mga mobile phone. At ang aking pangako ay sa iyo, lagi akong handang gumugol ng ilang minuto at tulungan kang lutasin ang anumang mga katanungan na maaaring mayroon ka sa mundo ng internet na ito.