Desarrollo de modelos para robotaxis y vehículos autónomos

Cree modelos de conducción más inteligentes y seguros

Descripción general

Desde datos de flota hasta modelos de conducción basados en el razonamiento

Un modelo de conducción listo para la producción se basa en datos a gran escala y la capacidad de razonamiento para abordar situaciones de conducción complejas del mundo real. NVIDIA combina la selección de datos y la generación de datos sintéticos para crear datos de entrenamiento en volumen y cobertura, incluidos eventos poco frecuentes y de cola larga. Los modelos avanzados de VLA de razonamiento abierto aprenden de esos datos y se perfeccionan mediante el aprendizaje por refuerzo con el fin de tomar decisiones de conducción interpretables que fomentan una autonomía más segura tanto para robotaxis como para vehículos autónomos.

Alpamayo 2 Super, el modelo abierto de frontera para robotaxis y vehículos autónomos, ya disponible

El modelo de razonamiento abierto de vanguardia para el desarrollo de vehículos autónomos y robotaxis ya está aquí: con licencia comercial y listo para desarrollar a partir de este.

Líderes de la movilidad europea fabrican vehículos con certificación de seguridad y flotas de robotaxis utilizando la plataforma NVIDIA Hyperion

Los líderes de movilidad están ampliando sus programas autónomos en NVIDIA Hyperion, Halos safety y la pila de Alpamayo.

Ventajas

Las ventajas del desarrollo de modelos para un robotaxi listo para la producción

El desarrollo de modelos cierra la brecha entre un prototipo funcional y un robotaxi listo para la producción a través de modelos que razonan, datos que abarcan la cola larga y una iteración continua en casos límite.

Procesamiento de datos de alto rendimiento

Los robotaxis y los vehículos autónomos generan terabytes de datos multimodales a partir de cámaras, sistemas lidar, radares y sensores. Estos datos deben ingerirse, reconstruirse, seleccionarse y etiquetarse a escala antes de poder utilizarlos para entrenar modelos de IA.

Mejora continua

Los sistemas de conducción autónoma deben mejorar continuamente, aprendiendo de los nuevos datos, de los eventos poco frecuentes y de los casos extremos para perfeccionar la percepción, la predicción y la planificación.

Generación de datos sintéticos a escala

Optimizar para la generación de datos sintéticos de alto rendimiento de conducción en el mundo real y la reconstrucción de escenas escalable. Esto permite una validación eficiente de los cambios y una amplia cobertura de escenarios a partir de los datos de la flota.

Selección de datos de nivel de seguridad

Asegúrese de utilizar los datos correctos, y no solo más datos, para entrenar y validar sistemas críticos para la seguridad.

Tecnología

Preparación de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos

NVIDIA DGX™

  • Plataforma de entrenamiento de IA unificada que combina software, infraestructura y experiencia para el desarrollo de modelos a escala empresarial
  • Entrenamiento y ajuste preciso de modelos de alto rendimiento a escala de centro de datos

NVIDIA Alpamayo

  • Familia abierta de modelos VLA, marcos de simulación y conjuntos de datos para VA basados en razonamiento
  • Razonamiento similar al humano para interpretar escenas de conducción complejas y explicar las decisiones
  • Generación de etiquetas de razonamiento causal para clips de conducción a escala
  • Disponible con 10 000 millones de parámetros y con 34 000 millones de parámetros 

NVIDIA Cosmos™ para fábricas de datos

  • Plataforma abierta para la IA física con modelos de mundo básicos (WFM), bibliotecas de procesamiento de datos de vídeo, evaluación de vídeo y marcos de posentrenamiento
  • Procesamiento de conjuntos de datos a gran escala y generación de metadatos
  • Búsqueda y selección de datos a escala de petabytes
  • Generación de datos sintéticos, puntuación de calidad de vídeo y evaluación a escala

NVIDIA AI Enterprise

  • Herramientas esenciales para agilizar el desarrollo y la implementación de software de VA
  • Lo incluye todo, desde la preparación de datos y el entrenamiento hasta la optimización para inferencia y la implementación a escala
  • Acceso directo a los expertos en vehículos autónomos de NVIDIA para suscriptores de NVAIE: el mayor nivel de orientación técnica disponible para optimizar sus implementaciones de software de NVIDIA

Historias de clientes

Acelere su desarrollo

Desbloquee los cuellos de botella de datos con el conjunto de datos de IA física de NVIDIA, un conjunto de datos de código abierto para el desarrollo de robotaxis, vehículos autónomos, robots y espacios inteligentes. La colección unificada está compuesta por datos validados que se utilizan para crear la IA física de NVIDIA, ahora disponible para desarrolladores en Hugging Face.

Recursos

Avances en IA, computación acelerada y simulación

Próximos pasos

¿Todo listo para empezar?

Utilice los conjuntos de datos abiertos, los modelos y los marcos de NVIDIA para seleccionar datos de conducción, generar conjuntos de entrenamiento y entrenar modelos de conducción autónoma.

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Hable con un especialista en automoción de NVIDIA sobre cómo crear modelos basados en el razonamiento con datos de entrenamiento de alta calidad. 

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