NVIDIA predstavlja Alpamayo, obitelj otvorenih AI modela za sljedeću generaciju autonomnih vozila

NVIDIA je danas predstavila obitelj NVIDIA Alpamayo, skup otvorenih AI modela, simulacijskih alata i skupova podataka osmišljenih za ubrzavanje sljedeće faze sigurnog razvoja autonomnih vozila temeljenog na zaključivanju.

Autonomna vozila moraju sigurno funkcionirati u iznimno širokom rasponu prometnih uvjeta. Rijetki i složeni scenariji, često opisani kao „dugi rep“, i dalje predstavljaju neke od najvećih izazova za autonomne sustave. Tradicionalne arhitekture autonomne vožnje razdvajaju percepciju i planiranje, što može ograničiti skalabilnost kada se pojave nove ili neuobičajene situacije. Iako su nedavni napreci u end-to-end učenju donijeli značajan pomak, savladavanje dugorepnih rubnih slučajeva zahtijeva modele koji mogu sigurno zaključivati o uzroku i posljedici, osobito kada se situacije nalaze izvan prethodnog iskustva modela.

Obitelj Alpamayo uvodi modele vida, jezika i akcije temeljene na lancu zaključivanja koji u donošenje odluka autonomnih vozila unose razinu razmišljanja sličnu ljudskoj. Ovi sustavi mogu korak po korak analizirati nove ili rijetke scenarije, čime se poboljšava sposobnost vožnje i objašnjivost odluka, što je ključno za izgradnju povjerenja i sigurnosti u inteligentnim vozilima, a sve je utemeljeno na sigurnosnom sustavu NVIDIA Halos.

„ChatGPT trenutak za fizičku umjetnu inteligenciju je ovdje, kada strojevi počinju razumjeti, zaključivati i djelovati u stvarnom svijetu“, izjavio je Jensen Huang, osnivač i glavni izvršni direktor NVIDIA-e. „Robotaksiji su među prvima koji će imati koristi. Alpamayo donosi zaključivanje u autonomna vozila, omogućujući im da promišljaju rijetke scenarije, sigurno voze u složenim okruženjima i objašnjavaju svoje odluke o vožnji, što je temelj sigurne i skalabilne autonomije.“

Alpamayo objedinjuje tri temeljna stupa, otvorene modele, simulacijske okvire i skupove podataka, u kohezivan i otvoren ekosustav na kojem mogu graditi svi proizvođači vozila i istraživački timovi.

Alpamayo modeli ne izvode se izravno u vozilu, već služe kao veliki „učiteljski“ modeli koje razvojni timovi mogu dodatno prilagoditi i destilirati u jezgru svojih cjelovitih sustava autonomne vožnje.

Na CES-u NVIDIA objavljuje Alpamayo 1, prvi industrijski model vida, jezika i akcije temeljen na lancu zaključivanja, namijenjen istraživačkoj zajednici autonomnih vozila i dostupan na platformi Hugging Face. Model s 10 milijardi parametara koristi video ulaz za generiranje putanja uz tragove zaključivanja, čime se prikazuje logika iza svake odluke. Razvojni timovi mogu Alpamayo 1 prilagoditi u manje modele za rad u stvarnim sustavima ili ga koristiti kao temelj za razvoj alata poput evaluatora temeljenih na zaključivanju i sustava za automatsko označavanje podataka. Alpamayo 1 dostupan je s otvorenim težinama modela i otvorenim skriptama za izvođenje, dok se u budućnosti očekuju veći modeli s naprednijim mogućnostima zaključivanja i opcijama komercijalne uporabe.

Uz to, NVIDIA predstavlja AlpaSim, potpuno otvoreni simulacijski okvir za razvoj autonomnih vozila visoke vjernosti, dostupan na GitHubu. AlpaSim nudi realistično modeliranje senzora, prilagodljivu dinamiku prometa i skalabilna okruženja za zatvoreno petljno testiranje, omogućujući brzo testiranje i usavršavanje upravljačkih politika.

NVIDIA također nudi najraznovrsniji otvoreni skup podataka za autonomnu vožnju velikih razmjera, s više od 1.700 sati vožnje prikupljenih u širokom rasponu geografskih područja i uvjeta, uključujući rijetke i složene rubne slučajeve ključne za razvoj arhitektura temeljenih na zaključivanju. Ovi skupovi podataka dostupni su na platformi Hugging Face.

Zajedno, ovi alati omogućuju samoojačavajući razvojni ciklus za sustave autonomne vožnje temeljene na zaključivanju.

Vodeći akteri mobilnosti i industrijski stručnjaci, uključujući Lucid, JLR, Uber i Berkeley DeepDrive, pokazuju interes za Alpamayo u razvoju sustava autonomne vožnje temeljenih na zaključivanju, s ciljem postizanja autonomije razine 4.

„Pomak prema fizičkoj umjetnoj inteligenciji naglašava rastuću potrebu za AI sustavima koji mogu zaključivati o ponašanju u stvarnom svijetu, a ne samo obrađivati podatke“, izjavio je Kai Stepper, potpredsjednik za ADAS i autonomnu vožnju u Lucid Motorsu.

„Otvoren i transparentan razvoj umjetne inteligencije ključan je za odgovorno unapređenje autonomne mobilnosti“, rekao je Thomas Müller, izvršni direktor inženjeringa proizvoda u JLR-u, ističući da otvoreni modeli poput Alpamaya ubrzavaju inovacije u cijelom ekosustavu.

„Rješavanje dugorepnih i nepredvidivih prometnih scenarija jedan je od ključnih izazova autonomije“, rekao je Sarfraz Maredia iz Ubera, dok je Owen Chen iz S&P Globala naglasio da otvorena priroda modela omogućuje bržu prilagodbu tehnologije specifičnim potrebama partnera. Wei Zhan iz Berkeley DeepDrivea istaknuo je da otvorena dostupnost Alpamaya predstavlja velik iskorak za istraživačku zajednicu i omogućuje treniranje u dosad neviđenim razmjerima.

Razvoj autonomnih vozila sve se više pomiče prema sustavima koji kombiniraju percepciju, planiranje i zaključivanje u jedinstvenu cjelinu. Problemi rijetkih prometnih situacija pokazao se kao ključna prepreka širokoj primjeni autonomne vožnje. Modeli temeljeni na lancu zaključivanja mogu povećati transparentnost odluka i olakšati regulatorno odobravanje. 

Otvoreni skupovi podataka omogućuju brži napredak cijele industrije bez dupliciranja napora. Simulacijski okviri postaju nužni za testiranje opasnih scenarija koji se rijetko susreću u stvarnosti. Sigurnosni sustavi poput Halosa igraju ključnu ulogu u integraciji novih AI modela u vozila. Objašnjivost odluka povećava povjerenje korisnika i proizvođača. Suradnja proizvođača automobila, tehnoloških tvrtki i istraživačkih institucija ubrzava razvoj.

Autonomija razine 4 zahtijeva robusne sustave sposobne za nepredvidive uvjete. Lokalna obrada podataka smanjuje latenciju i povećava sigurnost. Dugoročno, ovakav pristup može skratiti vrijeme izlaska autonomnih vozila na tržište. Otvoreni ekosustavi smanjuju ovisnost o zatvorenim rješenjima. Razvoj fizičke umjetne inteligencije širi se i izvan automobilske industrije. Iskustva iz autonomne vožnje mogu se primijeniti u robotici i logistici. Alpamayo predstavlja važan korak prema sigurnijoj i pouzdanijoj autonomiji.