Nvidia đã phát hành mô hình AI cho việc lái xe tự động - ForkLog: tiền điện tử, AI, điểm kỳ dị, tương lai

# Nvidia đã phát hành mô hình AI cho việc lái xe tự động

Tại hội nghị NeurIPS AI ở San Diego, California, Nvidia đã công bố Alpamayo-R1 — một mô hình ngôn ngữ mở về tư duy thị giác. Nó được thiết kế cho việc tự lái.

Các mạng nơ-ron tương tự có khả năng xử lý văn bản và hình ảnh, cho phép phương tiện giao thông “nhìn thấy” môi trường và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đã nhận được.

Công cụ mới dựa trên nền tảng “lý luận” Cosmos-Reason. Nvidia đã phát hành dòng sản phẩm Cosmos vào tháng 1, và vào tháng 8 đã giới thiệu thêm các giải pháp.

«Các phiên bản trước của các mô hình lái xe tự hành đã gặp khó khăn trong các tình huống phức tạp - tại các giao lộ có nhiều lối đi, trước khi sắp đóng một làn đường hoặc bên cạnh một chiếc xe đậu chồng lên nhau trên đường dành cho xe đạp. Sự suy luận mang lại cho các phương tiện tự hành một trí tuệ thông minh, cho phép lái xe ở mức độ của con người», - công ty cho biết.

Công nghệ như Alpamayo-R1 là rất quan trọng đối với các công ty đang nỗ lực đạt được cấp độ tự lái thứ tư, theo blog của Nvidia.

Mô hình xem xét tất cả các khả năng lộ trình, kịch bản và sau đó sử dụng dữ liệu ngữ cảnh để chọn lựa lộ trình tối ưu.

Công ty hy vọng rằng công cụ mới sẽ mang lại cho các phương tiện tự hành “khả năng suy nghĩ sáng suốt”, giúp chúng đưa ra quyết định phức tạp hiệu quả hơn trong quá trình lái xe.

Mô hình đã được tải lên GitHub và Hugging Face. Cùng với nó, công ty đã bổ sung các hướng dẫn từng bước, tài nguyên cho việc suy diễn và quy trình làm việc sau đào tạo. Tất cả công cụ được gọi là Cosmos Cookbook.

Các tài liệu được thiết kế để giúp các nhà phát triển sử dụng và đào tạo mạng nơ-ron tốt hơn cho các nhiệm vụ cá nhân.

Giải pháp dựa trên Cosmos

Nvidia thông báo về “các khả năng gần như vô hạn” của các ứng dụng dựa trên Cosmos. Trong số những ví dụ gần đây, công ty đã nêu tên:

• LidarGen — mô hình đầu tiên trên thế giới để tạo ra dữ liệu lidar khi mô phỏng các phương tiện giao thông tự động;
• Cosmos Policy — khung chuyển đổi các mô hình video lớn đã được đào tạo trước thành các chính sách robot đáng tin cậy — tập hợp các quy tắc xác định hành vi của chúng;
• ProtoMotions3 — giải pháp đào tạo bot với việc sử dụng các kịch bản thực tế.

Nvidia đang thúc đẩy trí tuệ nhân tạo vật lý như một hướng mới cho các bộ xử lý AI của mình. CEO của công ty, Jensen Huang, đã nhiều lần nhấn mạnh rằng lĩnh vực này sẽ trở thành làn sóng phát triển tiếp theo của AI.

Nhà sản xuất chip đặt cược vào lĩnh vực robot. Vào tháng 8, họ đã phát hành mô-đun mới Jetson AGX Thor với giá $3499. Công ty gọi bộ vi xử lý là “bộ não của robot”.

Vào tháng Mười, Huang tuyên bố rằng trí tuệ nhân tạo đã đạt đến “xoắn ốc thành công”. Theo lời ông, những cải tiến đáng kể trong mạng nơ-ron dẫn đến việc tăng cường đầu tư vào công nghệ, điều này càng “đẩy mạnh” lĩnh vực này.

Nhắc lại, doanh thu của Nvidia trong quý ba đạt $57 tỷ, tăng 62% so với cùng kỳ năm ngoái.