NVIDIA kündigt die Alpamayo-Familie von Open-Source-KI-Modellen und -Tools an, um die Entwicklung sicherer, auf Schlussfolgerungen basierender autonomer Fahrzeuge zu beschleunigen.

NVIDIA ist das erste Unternehmen, das ein offenes VLA-Modell für Schlussfolgerungen veröffentlicht hat, das speziell für die Herausforderungen des autonomen Fahrens mit Long Tail entwickelt wurde. Die NVIDIA Alpamayo-Familie umfasst auch Simulationswerkzeuge und Datensätze für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge.

Alpamayo 1, AlpaSim und Physical AI Open Datasets ermöglichen die Entwicklung von Fahrzeugen, die wie Menschen wahrnehmen, Schlussfolgerungen ziehen und handeln. Entwickler können damit Modelle feinabstimmen, optimieren und testen, um mehr Sicherheit, Robustheit und Skalierbarkeit zu erreichen.

Mit Alpamayo können Mobilitätsführer wie JLR, Lucid und Uber sowie die AV-Forschungsgemeinschaft, darunter Berkeley DeepDrive, sichere, auf Schlussfolgerungen basierende Level-4-Einführungspläne beschleunigen.

NVIDIA hat die NVIDIA Alpamayo-Familie offener KI-Modelle, Simulationswerkzeuge und Datensätze vorgestellt, die die nächste Generation der Entwicklung sicherer, auf Schlussfolgerungen basierender autonomer Fahrzeuge (AV) beschleunigen sollen.

AVs müssen unter einer Vielzahl von Fahrbedingungen sicher funktionieren. Seltene, komplexe Szenarien, oft als „Long Tail“ bezeichnet, gehören nach wie vor zu den größten Herausforderungen für autonome Systeme, die es sicher zu meistern gilt. Herkömmliche AV-Architekturen trennen Wahrnehmung und Planung, was die Skalierbarkeit einschränken kann, wenn neue oder ungewöhnliche Situationen auftreten. Die jüngsten Fortschritte im Bereich des End-to-End-Lernens haben zu bedeutenden Verbesserungen geführt, aber um diese Long-Tail-Randfälle zu überwinden, sind Modelle erforderlich, die sicher über Ursache und Wirkung nachdenken können, insbesondere wenn Situationen außerhalb der Trainingserfahrung eines Modells liegen.

Die Alpamayo-Familie führt auf Denkketten basierende, auf Argumentation beruhende VLA-Modelle (Vision Language Action) ein, die menschenähnliches Denken in die Entscheidungsfindung von AVs einbringen. Diese Systeme können neuartige oder seltene Szenarien Schritt für Schritt durchdenken und verbessern so die Fahrfähigkeit und Erklärbarkeit – was für die Steigerung des Vertrauens und der Sicherheit in intelligenten Fahrzeugen von entscheidender Bedeutung ist. Sie werden durch das Sicherheitssystem NVIDIA Halos unterstützt.

„Der ChatGPT-Moment für physische KI ist da – wenn Maschinen beginnen, in der realen Welt zu verstehen, zu denken und zu handeln“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA. „Robotaxis gehören zu den ersten, die davon profitieren. Alpamayo bringt logisches Denken in autonome Fahrzeuge und ermöglicht es ihnen, seltene Szenarien zu durchdenken, in komplexen Umgebungen sicher zu fahren und ihre Fahrentscheidungen zu erklären – das ist die Grundlage für sichere, skalierbare Autonomie.“

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