Otonom araç gelişimini hızlandırmak için adımlar atan NVIDIA, bugün Autonomous Grand Challenge’da kazanan olarak belirlendi. Bilgisayar Görüntüsü ve Desen Tanıma (CVPR) konferansı bu hafta Seattle’da düzenleniyor.
Geçtiğimiz yıl 3D Doluluk Tahmini’nde elde edilen zaferin üzerine inşa edilen, NVIDIA Araştırması bu yıl liderlik tablosunun zirvesinde yer aldı Ölçekte Uçtan Uca Sürüş kategorisi Hydra-MDP modeliyle dünya çapında 400’den fazla girişimi geride bıraktı.
Bu dönüm noktası, şunun önemini göstermektedir: üretken AI otonom araç (AV) geliştirmede fiziksel AI dağıtımları için uygulama oluşturmada. Teknoloji ayrıca endüstriyel ortamlara, sağlık hizmetlerine, robotiklere ve diğer alanlara da uygulanabilir.
Kazanan çalışma, NVIDIA’nın “öğrenilmiş açık döngülü proxy ölçümlerini kullanarak uçtan uca herhangi bir sürüş modelini iyileştirme” yaklaşımını takdir eden CVPR’nin Yenilik Ödülü’nü de aldı.
Ayrıca NVIDIA duyurdu NVIDIA Omniverse Bulut Sensörü RTXHer türden tam otonom makinenin gelişimini hızlandırmak için fiziksel olarak doğru sensör simülasyonuna olanak tanıyan bir dizi mikro hizmettir.
Uçtan Uca Sürüş Nasıl Çalışır?
Otonom arabaları geliştirme yarışı bir sprint değil, aynı anda çalışan üç ayrı ama önemli parçadan oluşan hiç bitmeyen bir triatlondur: AI eğitimi, simülasyon ve otonom sürüş. Her biri kendi hızlandırılmış bilgi işlem platformunu gerektirir ve birlikte, bu adımlar için özel olarak oluşturulmuş tam yığınlı sistemler, sürekli geliştirme döngülerine olanak tanıyan, performans ve güvenlikte her zaman iyileştirme sağlayan güçlü bir üçlü oluşturur.
Bunu başarmak için, öncelikle bir model, aşağıdaki gibi bir yapay zeka süper bilgisayarında eğitilir: NVIDIA DGXDaha sonra simülasyonda test edilir ve doğrulanır — NVIDIA Omniverse platform ve üzerinde çalışan NVIDIA OVX sistem — araca girmeden önce, son olarak, NVIDIA SÜRÜCÜ AGX platform, sensör verilerini gerçek zamanlı olarak model üzerinden işler.
Karmaşık fiziksel dünyada güvenli bir şekilde gezinmek için otonom bir sistem inşa etmek son derece zordur. Sistemin çevresindeki ortamı bütünsel olarak algılaması ve anlaması, ardından saniyenin bir kısmında doğru, güvenli kararlar alması gerekir. Bu, potansiyel olarak tehlikeli veya nadir senaryolarla başa çıkmak için insan benzeri durumsal farkındalık gerektirir.
AV yazılım geliştirme geleneksel olarak nesne algılama ve izleme, yörünge tahmini ve yol planlama ve kontrolü için ayrı bileşenlere sahip modüler bir yaklaşıma dayanmaktadır.
Uçtan uca otonom sürüş sistemleri, sensör girdilerini alıp araç yörüngeleri üretmek için birleşik bir model kullanarak bu süreci kolaylaştırır, aşırı karmaşık boru hatlarından kaçınmaya yardımcı olur ve gerçek dünya senaryolarını ele almak için daha bütünsel, veri odaklı bir yaklaşım sağlar.
Uçtan Uca Sürüş için CVPR Otonom Büyük Mücadelesi’nin galibi Hydra-MDP modeli hakkında bir video izleyin:
Büyük Mücadelede Yol Almak
Bu yılki CVPR yarışmasında katılımcılardan, nuPlan veri seti kullanılarak eğitilen uçtan uca bir AV modeli geliştirerek sensör verilerine dayalı bir sürüş yörüngesi oluşturmaları istendi.
Modeller açık kaynaklı NAVSIM simülatöründe test edilmek üzere sunuldu ve henüz deneyimlemedikleri binlerce senaryoda gezinmeleri istendi. Model performansı, güvenlik, yolcu konforu ve orijinal kaydedilen yörüngeden sapma ölçütlerine göre puanlandı.
NVIDIA Research’ün kazanan uçtan uca modeli, kamera ve lidar verilerinin yanı sıra aracın yörünge geçmişini de alarak, sensör girişinden sonraki beş saniye boyunca güvenli ve optimum bir araç yolu oluşturuyor.
NVIDIA araştırmacılarının yarışmayı kazanmak için kullandıkları iş akışı, NVIDIA Omniverse ile yüksek doğrulukta simüle edilmiş ortamlarda çoğaltılabilir. Bu, AV simülasyon geliştiricilerinin AV’lerini gerçek dünyada test etmeden önce iş akışını fiziksel olarak doğru bir ortamda yeniden oluşturabilecekleri anlamına gelir. NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX mikro hizmetleri bu yılın ilerleyen zamanlarında kullanıma sunulacaktır. Üye olmak erken erişim için.
Ayrıca NVIDIA, CVPR Otonom Büyük Mücadelesine sunduğu katkıyla ikinci sırada yer aldı Dil ile SürüşNVIDIA’nın yaklaşımı, görsel dil modellerini ve otonom sürüş sistemlerini birbirine bağlayarak, büyük dil modelleri Karar almaya ve genelleştirilebilir, açıklanabilir sürüş davranışı elde etmeye yardımcı olmak.
CVPR’de Daha Fazlasını Öğrenin
Bundan fazla 50 NVIDIA makalesi bu yılki CVPR’ye otomotiv, sağlık, robotik ve daha fazlasını kapsayan konularda kabul edildi. Bir düzineden fazla makale NVIDIA otomotivle ilgili araştırmaları kapsayacak, bunlar arasında şunlar yer alacak:
NVIDIA’nın Yapay Zeka Araştırmaları Başkan Yardımcısı Sanja Fidler, CVPR’de görme dili modelleri hakkında konuşacak Otonom Sürüş Çalıştayı.
Hakkında daha fazla öğren NVIDIA AraştırmasıYapay zeka, bilgisayar grafikleri, bilgisayarlı görüş, otonom araçlar ve robotik gibi konulara odaklanan yüzlerce bilim insanı ve mühendisin yer aldığı küresel bir ekip.
Görmek fark etme Yazılım ürünü bilgileriyle ilgili.