addisababaonline.com – NVIDIA เป็นบริษัทแรกที่เปิดตัวโมเดล VLA แบบเปิดที่ออกแบบมาเพื่อรับมือกับความท้าทายระยะยาวในการขับขี่อัตโนมัติ นอกจากนี้ ตระกูล NVIDIA Alpamayo ยังรวมถึงเครื่องมือจำลองและชุดข้อมูลสำหรับการพัฒนา AV ด้วย
Alpamayo 1, AlpaSim และ Physical AI Open Datasets ช่วยให้สามารถพัฒนาพาหนะที่สามารถรับรู้ คิดวิเคราะห์ และกระทำการด้วยวิจารณญาณที่คล้ายมนุษย์ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่ง กลั่นกรอง และทดสอบโมเดลต่างๆ เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ความแข็งแกร่ง และความสามารถในการขยายขนาดได้มากยิ่งขึ้น
ด้วย Alpamayo ผู้นำด้านการคมนาคมขนส่ง เช่น JLR, Lucid และ Uber รวมถึงชุมชนวิจัยด้านรถยนต์ไร้คนขับ เช่น Berkeley DeepDrive สามารถเร่งกระบวนการวางแผนการใช้งานรถยนต์ไร้คนขับระดับ 4 ที่ปลอดภัยและมีเหตุผลได้อย่างรวดเร็ว
CES —วันนี้ NVIDIA เปิด ตัวตระกูล NVIDIA Alpamayoซึ่งเป็นโมเดล AI แบบเปิด เครื่องมือจำลอง และชุดข้อมูล ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนาเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับ (AV) ที่ปลอดภัยและใช้เหตุผลเป็นพื้นฐานในยุคต่อไป
รถยนต์ไร้คนขับต้องสามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยในสภาวะการขับขี่ที่หลากหลาย สถานการณ์ที่ซับซ้อนและเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก ซึ่งมักเรียกว่า “กรณีพิเศษที่เกิดขึ้นได้ยาก” ยังคงเป็นความท้าทายที่ยากที่สุดสำหรับระบบขับขี่อัตโนมัติที่จะรับมือได้อย่างปลอดภัย สถาปัตยกรรมรถยนต์ไร้คนขับแบบดั้งเดิมแยกการรับรู้และการวางแผนออกจากกัน ซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการปรับขนาดเมื่อเกิดสถานการณ์ใหม่หรือผิดปกติ ความก้าวหน้าล่าสุดในการเรียนรู้แบบครบวงจรได้ทำให้เกิดความก้าวหน้าอย่างมาก แต่การเอาชนะกรณีพิเศษที่เกิดขึ้นได้ยากเหล่านี้ จำเป็นต้องใช้แบบจำลองที่สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับสาเหตุและผลกระทบได้อย่างปลอดภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสถานการณ์อยู่นอกเหนือประสบการณ์การฝึกฝนของแบบจำลอง
ตระกูล Alpamayo นำเสนอโมเดลการประมวลผลภาพ ภาษา และการกระทำ (VLA)ที่อิงตามกระบวนการคิดและการให้เหตุผล ซึ่งนำเอาความคิดแบบมนุษย์มาใช้ในการตัดสินใจของยานยนต์ไร้คนขับ ระบบเหล่านี้สามารถคิดวิเคราะห์สถานการณ์ใหม่ๆ หรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนักทีละขั้นตอน ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการขับขี่และความสามารถในการอธิบาย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการเพิ่มความไว้วางใจและความปลอดภัยในยานยนต์อัจฉริยะ และได้รับการสนับสนุนจากระบบความปลอดภัยNVIDIA Halos
“ช่วงเวลาสำคัญของ ChatGPT สำหรับ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงมาถึงแล้ว — เมื่อเครื่องจักรเริ่มเข้าใจ คิดวิเคราะห์ และลงมือทำในโลกแห่งความเป็นจริง” เจนเซน หวง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ NVIDIA กล่าว “รถแท็กซี่ไร้คนขับเป็นหนึ่งในกลุ่มแรกที่จะได้รับประโยชน์ Alpamayo นำความสามารถในการคิดวิเคราะห์มาสู่ยานยนต์ไร้คนขับ ทำให้พวกมันสามารถคิดวิเคราะห์สถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก ขับขี่ได้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน และอธิบายการตัดสินใจในการขับขี่ของตนเองได้ — นี่คือรากฐานสำหรับระบบขับขี่อัตโนมัติที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้”
ระบบนิเวศแบบเปิดที่สมบูรณ์แบบสำหรับระบบขับขี่อัตโนมัติบนพื้นฐานของการใช้เหตุผล
Alpamayo ผสานรวมสามเสาหลักพื้นฐาน ได้แก่ โมเดลแบบเปิด กรอบการทำงานสำหรับการจำลอง และชุดข้อมูล เข้าไว้ในระบบนิเวศแบบเปิดที่สอดคล้องกัน ซึ่งนักพัฒนาหรือทีมวิจัยด้านยานยนต์ใดๆ ก็สามารถนำไปต่อยอดได้
แทนที่จะใช้งานโดยตรงในรถยนต์ โมเดลของ Alpamayo ทำหน้าที่เป็นโมเดลต้นแบบขนาดใหญ่ที่นักพัฒนาสามารถปรับแต่งและกลั่นกรองให้กลายเป็นแกนหลักของระบบรถยนต์ไร้คนขับแบบครบวงจรได้
NVIDIA จะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ในงาน CES ดังนี้:
Alpamayo 1 : โมเดล VLA (Virtual Labeling Model) ตัวแรกในอุตสาหกรรมที่ใช้การให้เหตุผลแบบลำดับความคิด ออกแบบมาสำหรับชุมชนวิจัยยานยนต์ไร้คนขับ (AV) โดยเฉพาะ ขณะนี้เปิดให้ใช้งานบน Hugging Faceแล้ว ด้วยสถาปัตยกรรมที่มีพารามิเตอร์ถึง 10,000 ล้านตัว Alpamayo 1 ใช้ข้อมูลวิดีโอเป็นอินพุตเพื่อสร้างเส้นทางการเคลื่อนที่ควบคู่ไปกับร่องรอยการให้เหตุผล แสดงให้เห็นถึงตรรกะเบื้องหลังการตัดสินใจแต่ละครั้ง นักพัฒนาสามารถปรับ Alpamayo 1 ให้เป็นโมเดลรันไทม์ขนาดเล็กกว่าสำหรับการพัฒนายานยนต์ หรือใช้เป็นพื้นฐานสำหรับเครื่องมือพัฒนา AV เช่น ตัวประเมินผลแบบใช้การให้เหตุผล และระบบติดฉลากอัตโนมัติ Alpamayo 1 มีน้ำหนักโมเดลแบบเปิดและสคริปต์การอนุมานแบบโอเพนซอร์ส โมเดลในอนาคตของตระกูลนี้จะมีจำนวนพารามิเตอร์มากขึ้น ความสามารถในการให้เหตุผลที่ละเอียดกว่า ความยืดหยุ่นในการป้อนข้อมูลและเอาต์พุตที่มากขึ้น และตัวเลือกสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์
AlpaSim : เฟรมเวิร์กการจำลองแบบโอเพนซอร์สครบวงจรสำหรับการพัฒนา AV ที่มีความแม่นยำสูง สามารถดาวน์โหลดได้จากGitHubโดยให้การจำลองเซ็นเซอร์ที่สมจริง พลวัตการจราจรที่กำหนดค่าได้ และสภาพแวดล้อมการทดสอบแบบวงปิดที่ปรับขนาดได้ ช่วยให้สามารถตรวจสอบและปรับปรุงนโยบายได้อย่างรวดเร็ว
ชุดข้อมูลเปิด AI ทางกายภาพ : NVIDIA นำเสนอชุดข้อมูลเปิดขนาดใหญ่ที่หลากหลายที่สุดสำหรับระบบขับขี่อัตโนมัติ (AV) ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลการขับขี่มากกว่า 1,700 ชั่วโมงที่รวบรวมจากภูมิประเทศและสภาพแวดล้อมที่หลากหลายที่สุด ครอบคลุมกรณีพิเศษในโลกแห่งความเป็นจริงที่หายากและซับซ้อน ซึ่งจำเป็นต่อการพัฒนาสถาปัตยกรรมด้านการใช้เหตุผล ชุดข้อมูลเหล่านี้มีให้ใช้งานบนHugging Face
เครื่องมือเหล่านี้เมื่อใช้ร่วมกัน จะช่วยให้เกิดวงจรการพัฒนาที่เสริมสร้างซึ่งกันและกันสำหรับชุดซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัสที่ใช้เหตุผลเป็นพื้นฐาน
อุตสาหกรรมยานยนต์ไร้คนขับให้การสนับสนุน Alpamayo อย่างกว้างขวาง
ผู้นำในอุตสาหกรรมยานยนต์และผู้เชี่ยวชาญต่างๆ รวมถึง Lucid, JLR, Uber และ Berkeley DeepDrive ต่างแสดงความสนใจใน Alpamayo เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ควบคุมระบบขับขี่อัตโนมัติระดับ 4 โดยใช้หลักการคิดวิเคราะห์
“การเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI ที่เน้นด้านกายภาพเน้นให้เห็นถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับระบบ AI ที่สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับพฤติก
