자율주행차 모델 개발
더 스마트하고 안전한 주행 모델 구축
개요
차량 운행 데이터에서 추론 기반 주행 모델까지
상용화 준비가 완료된 주행 모델은 대규모 데이터와 복잡한 실제 주행 환경을 처리할 수 있는 추론 능력을 기반으로 구축됩니다. NVIDIA는 데이터 큐레이션과 합성 데이터 생성을 통합하여 희귀한 롱테일 이벤트를 포함한 대규모 및 폭넓은 범위의 학습 데이터를 구축합니다. NVIDIA의 오픈 추론 VLA 모델은 이러한 데이터를 기반으로 강화 학습을 통해 개선되어, 더 안전한 자율주행을 구현하는 해석 가능한 주행 결정을 내립니다.
장점
Why Model Development Matters for Autonomous Vehicles
모델 개발은 추론하는 모델, 롱테일을 포괄하는 데이터, 그리고 엣지 케이스에 대한 지속적인 반복 개선을 통해 유능한 프로토타입과 프로덕션 준비가 완료된 AV 간의 격차를 해소합니다.
고처리량 데이터 처리
AV는 카메라, 라이더, 레이더 및 센서로부터 테라바이트에 이르는 멀티모달 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 AI 모델 학습에 사용되기 전에 대규모로 수집, 재구성, 큐레이션 및 레이블 지정해야 합니다.
지속적인 개선
AV 시스템은 새로운 데이터, 드문 이벤트, 엣지 케이스로부터 학습하여 인식, 예측, 계획을 개선하면서 지속적으로 향상되어야 합니다.
대규모 합성 데이터 생성
실제 주행 데이터의 고처리량 합성 데이터 생성과 확장 가능한 장면 재구성에 최적화하세요. 이를 통해 플릿 데이터에서 변경 사항을 효율적으로 검증하고 광범위한 시나리오 범위를 지원합니다.
안전 등급 데이터 큐레이션
안전에 중요한 시스템을 훈련하고 검증하는 데 더 많은 데이터가 아닌 올바른 데이터가 사용되도록 하십시오.
기술
데이터셋 준비 및 모델 학습
NVIDIA 자동차 NIM
NVIDIA 추론 마이크로서비스, 자율주행차의 미래를 가속하다
고급 AI 모델을 사용하여 자동차 소프트웨어 개발을 간소화하고 클라우드 배포를 최적화하세요.
개발 가속화
자율주행 자동차, 로봇, 스마트 공간 개발을 위한 오픈 소스 데이터세트인 NVIDIA 물리 AI 데이터세트로 데이터 병목 현상을 차단하세요. 통합 컬렉션은 NVIDIA 물리 AI를 구축하는 데 사용되는 검증된 데이터로 구성되어 있으며, 이제 Hugging Face에서 개발자가 사용할 수 있습니다.
고객 사례
리소스
AI, 가속 컴퓨팅, 시뮬레이션의 획기적인 발전
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