🚨 ALPAMAYON AUTONOMISTA AJOJÄRJESTELMÄÄ TESTATTIIN TÄNÄÄN NVIDIAN TOIMITUSJOHTAJAN JENSEN HUANGIN 🔥 TOIMESTA Tässä on yhteenveto kaikesta, mitä sinun tulee tietää testistä: Todellisen koeajon aikana San Franciscossa NVIDIA:n toimitusjohtaja Jensen Huang ja hänen insinöörikollegansa esittelivät Alpamayon autonomista ajojärjestelmää, korostaen sen ainutlaatuista "fuusio"-arkkitehtuuria. Järjestelmä yhdistää kokonaisvaltaisen (E2E) neuroverkon klassiseen ihmisen suunnittelemaan pinoon. Tämä hybridilähestymistapa on suunniteltu tarjoamaan "yli-inhimillisiä" ajotaitoja säilyttäen samalla jäljitettävän, sääntöihin perustuvan turvakaiteen, joka estää autoa suorittamasta "jakautuksen ulkopuolella" tai vaarallisia liikkeitä. E2E-malli, jonka Huang totesi ajavan poikkeuksellisen "ihmismäisellä" ja sulavalla tavalla, kykenee monimutkaiseen päättelyyn ja yleistykseen valtavasta ihmisajotietokannasta. Testin aikana ajoneuvo navigoi onnistuneesti haastavissa moottoritieliittymisissä, käsitteli tukoksia suurilla nopeuksilla ja suoritti "työntömanööverejä" kaksoispysäköityjen ajoneuvojen ja rakennuskartioiden ympärillä. Kehittäjät korostivat, että E2E-mallin iterointinopeus on uskomattoman korkea, ja noin seitsemän uutta malliversiota syntyy päivittäin. Turvallisuus ja validointi olivat testin keskeisiä teemoja. Tiimi hyödyntää "toiminnallista skenaariopuuta" ja tekoälytyökaluja datan keräämiseen tiettyihin tieolosuhteisiin sekä suljetun silmukan arviointijärjestelmää (CLU), joka suorittaa päivittäin 2 miljoonaa testiä rekonstruoidussa pikselitäydellisessä maailmassa. Tämä tiukka testaus auttoi järjestelmää saavuttamaan korkeimman arvosanan vuoden 2025 NCAP-standardeissa, jotka puhujat totesivat yhä tiukemmiksi. Ohjelmistoa tukeva laitteisto sisältää räätälöidyn, toiminnallisesti turvallisen tietokoneen, jota käyttää 10 kameraa, 5 tutkaa ja 12 ultraäänisensoria. Tulevaisuutta ajatellen tiimi integroi "päättelyjärjestelmän" ja "Cosmosin" (generatiivinen maailmamalli) harvinaisten "pitkän hännän" kulmatapausten käsittelemiseksi muuttamalla ympäristötekijöitä, kuten säätä ja valaistusta simulaatiossa. Huang päätteli, että tämä yhdistelmä ihmismäistä E2E-mallia ja jäykkää turvapinoa tekee teknologiasta valmiin skaalautumaan L2++:sta L4-robotakseliin. Videon lähde: NVIDIA Youtube-kanava