Fábrica de Datos de Vehículos Autónomos

Entrene Modelos de Conducción Autónoma Más Inteligentes y Seguros

Descripción General

Fábrica de Datos de IA Física para la Conducción Autónoma

El desarrollo de vehículos autónomos (VA) seguros y escalables requiere modelos de razonamiento que manejen toda la complejidad de la conducción en el mundo real. NVIDIA reúne modelos fundacionales abiertos para ajuste fino y destilación, pipelines de posentrenamiento y selección de datos escalables y computación diseñada específicamente para entrenar e implementar modelos de conducción listos para la producción desde la nube hasta el automóvil.

NVIDIA Presenta Alpamayo Super y Expande el Ecosistema de Vehículos Autónomos Abierto

Alpamayo 2 Super es un modelo VLA de razonamiento de 32 mil millones de parámetros, desarrollado para vehículos autónomos listos para robotaxis de Nivel 4.

Posentrene Modelos de Vehículos Autónomos en Bucle Cerrado con NVIDIA Alpamayo

Este blog guía a los usuarios a través de modelos de vehículos autónomos de posentrenamiento con aprendizaje por refuerzo de bucle cerrado mediante AlpaGym, parte de la familia NVIDIA Alpamayo.

Beneficios

Por Qué las Fábricas de Datos son Importantes para los Vehículos Autónomos

AV Data Factory cierra la brecha entre un prototipo capaz y un vehículo autónomo listo para la producción a través de modelos que razonan, datos que cubren la cola larga y la iteración continua en casos del edge.

Procesamiento de Datos de Alto Rendimiento

Los VA 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 que se puedan usar para entrenar modelos de IA.

Mejora Continua

Los sistemas de AV deben mejorar continuamente, aprendiendo de nuevos datos, eventos raros y casos extremos para refinar su capacidad de percepción, predicción y planificación.

Generación de Datos Sintéticos a Escala

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

Selección de Datos de Nivel de Seguridad

Garantice que se usen 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 de AV Data Factory para Vehículos Autónomos

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 fino de modelos de alto desempeño a escala de data center

NVIDIA Alpamayo

  • Familia de modelos de VLA, frameworks de simulación y conjuntos de datos abiertos para vehículos autónomos basados en razonamiento
  • Razonamiento similar al humano para interpretar escenas de conducción complejas y explicar decisiones
  • Generación de etiquetas de razonamiento causal para clips de conducción a escala
  • Disponible para 10 mil millones y 32 mil millones de parámetros

NVIDIA Cosmos™ para Data Factory

  • Plataforma abierta para la IA física con WFM, bibliotecas de procesamiento de datos de video, evaluación de video y frameworks 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 y evaluación de calidad de video a escala

NVIDIA AI Enterprise

  • Herramientas esenciales para agilizar el desarrollo y la implementación de software de vehículos autónomos
  • Incluye todo, desde la preparación y el entrenamiento de datos hasta la optimización para la inferencia y la implementación a escala
  • Acceso directo a los expertos en vehículos autónomos de NVIDIA para los suscriptores de NVAIE, lo que representa el nivel más profundo de orientación técnica disponible para optimizar sus implementaciones de software de NVIDIA

NIM Automotriz de NVIDIA

Los Microservicios de Inferencia de NVIDIA Impulsan el Futuro de los Vehículos Autónomos

Use modelos de IA avanzados para agilizar el desarrollo de software automotriz y optimizar la implementación en la nube.

cosmos-nemotron-34b

Modelo de lenguaje de visión multimodal que comprende texto, imagen y video, y que crea respuestas informativas.

cosmos-1.0-diffusion-7b

Genera estados del mundo de video sensibles a la física a partir de indicaciones de texto e imagen para el desarrollo de la IA física.

cosmos-1.0-autoregressive-5b

Genera fotogramas futuros de un estado del mundo consciente de la física en función de una imagen o un video corto para el desarrollo de la IA física.

Acelere su Desarrollo

Desbloquee los cuellos de botella de datos con NVIDIA Physical AI Dataset, 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 utilizados para crear la IA física de NVIDIA, ahora disponible para los desarrolladores en Hugging Face.

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