概要
オープン VLA モデル、シミュレーション フレームワーク、フィジカル AI データセットからなる NVIDIA Alpamayo™ ファミリーは、リーズニング ベースの次世代ロボタクシーや自動運転車の推進に貢献しています。NVIDIA Cosmos™ を基盤に構築されており、発生頻度の低いロングテールの運転シナリオを論理的に思考し、個々の意思決定を解釈と監査が可能なものにする因果連鎖のトレースを生成します。
Alpamayo は、予測不可能な実世界の環境内で認識、リーズニング、行動することで、従来のルールベースのソフトウェアの枠を超えた進化を遂げています。人間のような判断を活用し、安全でスケーラブルなレベル 4 自動運転に必要な基盤を提供します。
デモ
このデモでは、Alpamayo の内部推論を音声化しています。ドライバーが乗車を楽しんでいる間に、その思考を耳にすることができるとしたら、どのような音声になるかを示しています。
利点
Alpamayo は、透明性、再現性、信頼性を向上させる完全にオープンなモデル、シミュレーション フレームワーク、データセットを提供します。 つまり、地域の安全基準や規制要件を満たすために、テクノロジを検査、拡張、ファインチューニングできます。
知覚のみのシステムとは異なり、Alpamayo は車両がなぜ行動するかを説明します。 知覚のみのシステムとは異なり、Alpamayo は車両が自らの行動理由を説明できるようにします。ビジョン言語アクション (VLA) モデルは、複雑な運転シーンを推論し、意思決定ロジックを言語化することで、解釈可能で監査可能な自動運転を支えます。
オープンなシミュレーション フレームワークとニューラル再構築ツールにより、Alpamayo は、さまざまな交通シナリオ、気象条件、エッジ ケースにわたるクローズド ループ テストを可能にします。 これにより、実世界のテスト時間が大幅に短縮され、検証が高速化します。
基盤となる自律性コンポーネントを標準化することで、AlpamayoはOEM、ティア1サプライヤー、スタートアップ、研究者が開発サイクルを短縮し、グローバルな安全基準に準拠し、コアAIシステムの再構築ではなく差別化に集中できるようにします。
AV 開発プロセス全体で Alpamayo がどのように活用されているかをご覧ください。
モデルとフレームワーク
関連情報
NVIDIA Alpamayo のオープン モデル、フレームワーク、データセットを活用して、リーズニング ベースの自動運転を開発します。
Alpamayo モデルによるリーズニング ベースの自動運転を NVIDIA DRIVE™ 上で本番環境へ導入する方法については、NVIDIA AV スペシャリストに相談してください。
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