Desarrollo de modelos de vehículos autónomos
Cree modelos de conducción más inteligentes y seguros
Descripción
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 de VLA de razonamiento abierto de NVIDIA aprenden de esos datos y se perfeccionan mediante el aprendizaje por refuerzo para tomar decisiones de conducción interpretables que promueven una autonomía más segura.
Ventajas
Por qué el desarrollo de modelos es importante para los vehículos autónomos
El desarrollo de modelos cierra la brecha entre un prototipo funcional y un VA listo para la producción a través de modelos que razonan, datos que cubren la cola larga e iteración continua en casos límite.
Procesamiento de datos de alto rendimiento
Los AV generan terabytes de datos multimodales a partir de cámaras, lidar, radar 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 AV deben mejorar continuamente, aprendiendo de los nuevos datos, los eventos raros y los casos perimetrales 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 meros datos, para entrenar y validar sistemas críticos para la seguridad.
Tecnología
Preparación de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos
NIM de automoción de NVIDIA
Los microservicios de inferencia de NVIDIA impulsan el futuro de los vehículos autónomos
Utilice los modelos de IA avanzados para agilizar el desarrollo de software de automoción y optimizar la implementación en la nube.
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 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.
Casos de éxito
Recursos
Avances en IA, computación acelerada y simulación
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Noticias
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Sesiones
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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