# Nvidiaが自動運転のAIモデルをリリースカリフォルニア州サンディエゴで開催されたNeurIPS AIカンファレンスで、NvidiaはAlpamayo-R1を発表しました。これは視覚的思考のためのオープンな言語モデルであり、自動操縦を目的としています。このようなニューラルネットワークは、テキストや画像を処理することができ、車両が周囲を「見る」ことを可能にし、得られた情報に基づいて意思決定を行います。新しいツールは「推論する」Cosmos-Reasonに基づいています。Nvidiaは1月にCosmosのモデルファミリーを発表し、8月には追加のソリューションを紹介しました。> > 「自動運転モデルの以前のバージョンは、歩行者が多くいる交差点、車線閉鎖が迫っている場所、または自転車道に二重駐車している車の前など、複雑な状況での対応に苦労していました。推論は自動運転車に人間レベルの運転を可能にする常識を提供します」と企業は述べました。> > > Alpamayo-R1のような技術は、自動運転の第4レベルを達成しようとする企業にとって重要であるとNvidiaのブログに記載されています。モデルはすべての可能な軌道、シナリオを考慮し、その後、コンテキストデータを使用して最適なルートを選択します。企業は、新しいツールが自律走行車に「常識」を与え、運転中に複雑な決定をより効果的に行えるようになることを期待しています。モデルはGitHubとHugging Faceにアップロードされました。それとともに、会社はステップバイステップのガイド、推論のためのリソース、およびポストトレーニングのワークフローを追加しました。すべてのツールはCosmos Cookbookと呼ばれています。材料は、開発者が個別のタスクに応じてニューラルネットワークをより良く活用し、訓練するのに役立つことを目的としています。## CosmosベースのソリューションNvidiaはCosmosベースのアプリケーションの「ほぼ無限の可能性」について報告しました。最近の例として、同社は次のものを挙げました:* LidarGen — 世界初の自律走行車両シミュレーションにおけるライダーデータ生成モデル;* Cosmos Policy — 大規模な事前学習済みビデオモデルを信頼できるロボットポリシーに変換するためのフレームワーク — それらの行動を定義するルールのセット;* ProtoMotions3 — ボットをリアルなシナリオで学習させるためのソリューション。Nvidiaは物理的な人工知能を自社のAIプロセッサーの新しい方向性として推進しています。CEOのジェンセン・フアンは、この分野がAIの次の発展の波になると繰り返し強調しています。チップメーカーはロボット工学分野に賭けをしています。8月に3499ドルで新しいモジュールJetson AGX Thorを発売しました。企業はこのプロセッサを「ロボットの脳」と呼んでいます。10月、フアンは人工知能が「成功のスパイラル」に達したと述べました。彼によれば、ニューラルネットワークの大幅な改善は技術への投資を増加させ、さらにこの分野を「引き上げる」とのことです。再度お知らせしますが、Nvidiaの第3四半期の収益は$57 億で、昨年の同時期と比較して62%増加しました。
Nvidiaは自動運転用のAIモデルを発表しました - ForkLog: 暗号通貨、AI、シンギュラリティ、未来
カリフォルニア州サンディエゴで開催されたNeurIPS AIカンファレンスで、NvidiaはAlpamayo-R1を発表しました。これは視覚的思考のためのオープンな言語モデルであり、自動操縦を目的としています。
このようなニューラルネットワークは、テキストや画像を処理することができ、車両が周囲を「見る」ことを可能にし、得られた情報に基づいて意思決定を行います。
新しいツールは「推論する」Cosmos-Reasonに基づいています。Nvidiaは1月にCosmosのモデルファミリーを発表し、8月には追加のソリューションを紹介しました。
Alpamayo-R1のような技術は、自動運転の第4レベルを達成しようとする企業にとって重要であるとNvidiaのブログに記載されています。
モデルはすべての可能な軌道、シナリオを考慮し、その後、コンテキストデータを使用して最適なルートを選択します。
企業は、新しいツールが自律走行車に「常識」を与え、運転中に複雑な決定をより効果的に行えるようになることを期待しています。
モデルはGitHubとHugging Faceにアップロードされました。それとともに、会社はステップバイステップのガイド、推論のためのリソース、およびポストトレーニングのワークフローを追加しました。すべてのツールはCosmos Cookbookと呼ばれています。
材料は、開発者が個別のタスクに応じてニューラルネットワークをより良く活用し、訓練するのに役立つことを目的としています。
Cosmosベースのソリューション
NvidiaはCosmosベースのアプリケーションの「ほぼ無限の可能性」について報告しました。最近の例として、同社は次のものを挙げました:
Nvidiaは物理的な人工知能を自社のAIプロセッサーの新しい方向性として推進しています。CEOのジェンセン・フアンは、この分野がAIの次の発展の波になると繰り返し強調しています。
チップメーカーはロボット工学分野に賭けをしています。8月に3499ドルで新しいモジュールJetson AGX Thorを発売しました。企業はこのプロセッサを「ロボットの脳」と呼んでいます。
10月、フアンは人工知能が「成功のスパイラル」に達したと述べました。彼によれば、ニューラルネットワークの大幅な改善は技術への投資を増加させ、さらにこの分野を「引き上げる」とのことです。
再度お知らせしますが、Nvidiaの第3四半期の収益は$57 億で、昨年の同時期と比較して62%増加しました。