Nvidia представила семейство ИИ-моделей Alpamayo для автономного транспорта

• Nvidia запустила семейство моделей c открытым исходным кодом Alpamayo для обучения автономных автомобилей и роботов.
• Ключевая модель Alpamayo 1 позволяет беспилотникам анализировать сложные дорожные сценарии и объяснять свои решения.
• Компания также открыла симулятор AlpaSim и крупный датасет реального вождения для масштабного тестирования.

Компания Nvidia представила Alpamayo — новое семейство моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, предназначенных для обучения автономного транспорта и физических роботов. Проект объединяет ИИ-продукты, инструменты проектирования и датасеты для работы с реальными дорожными условиями.

Основой линейки стало решение Alpamayo 1, которое представляет собой визуально-логическую модель действий (VLA) с 10 млрд параметров. 

Она предназначена для анализа сложных и редких дорожных ситуаций. Речь идет о движении на перекрестках без светофоров или взаимодействии с непредсказуемыми участниками движения.

В Nvidia отмечают, что Alpamayo не просто реагирует на данные с сенсоров, а разбивает задачу на этапы. Модель оценивает возможные варианты действий и выбирает наиболее безопасный сценарий. При этом она способна объяснять, почему было принято то или иное решение, включая выбранную траекторию движения.

Базовый код Alpamayo 1 уже доступен на платформе Hugging Face. Разработчики могут адаптировать модель под конкретные аппаратные ограничения, использовать ее для обучения более легких систем автономного вождения или применять в задачах автоматической разметки и валидации данных.

Одновременно Nvidia открыла AlpaSim — платформу для симуляций с открытым кодом, размещенную на GitHub. Она позволяет воспроизводить реальные условия вождения, включая работу датчиков, дорожную обстановку и трафик, и использовать симуляцию для безопасного тестирования автономных систем в больших масштабах.

В дополнение к этому компания опубликовала открытый датасет, включающий более 1700 часов данных о вождении, собранных в различных регионах и условиях. Набор охватывает редкие и сложные сценарии, которые сложно получить в рамках традиционного обучения. 

По заявлению корпорации, датасет предназначен для повышения надежности автономных систем.

В Nvidia позиционируют Alpamayo как шаг к масштабируемому физическому ИИ. Благодаря ему, по мнению компании, автономные транспортные средства смогут не только выполнять команды, но и демонстрировать проверяемое и объяснимое поведение в реальном мире.

Напомним, мы писали, что Nvidia заключила рекордную для компании сделку на $20 млрд и приобрела активы Groq.