🚨 СИСТЕМА АВТОНОМНОГО ВОДІННЯ ALPAMAYO БУЛА СЬОГОДНІ ПРОТЕСТОВАНА ГЕНЕРАЛЬНИМ ДИРЕКТОРОМ NVIDIA ДЖЕНСЕНОМ ХУАНГОМ 🔥 Ось короткий виклад усього, що потрібно знати про іспит: Під час реального тест-драйву в Сан-Франциско генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг та його колега-інженер продемонстрували систему автономного водіння Alpamayo, підкресливши її унікальну архітектуру «fusion». Система поєднує нейронну мережу від кінця до кінця (E2E) з класичним стеком, створеним людиною. Цей гібридний підхід розроблений для забезпечення «надлюдських» водійських можливостей при збереженні відстежуваної безпеки, заснованої на правилах, яка запобігає здійсненню «поза дистрибутивом» або небезпечних маневрів автомобіля. Модель E2E, яка, як зазначив Хуанг, керується надзвичайно «людським» і граціозним способом, здатна до складного мислення та узагальнення на основі величезного набору даних про людське водіння. Під час тесту транспортний засіб успішно проходив складні розв'язки на шосе, справлявся з перекриттями на високих швидкостях і виконував маневри «підштовхування» навколо припаркованих автомобілів і будівельних конусів. Розробники підкреслили, що швидкість ітерацій моделі E2E надзвичайно висока, щодня генерується приблизно сім нових версій. Безпека та валідація були центральними темами тесту. Команда використовує «функціональне дерево сценаріїв» та інструменти штучного інтелекту для відбору даних для конкретних дорожніх умов, а також систему закритого циклу оцінки (CLU), яка щодня виконує 2 мільйони тестів у відтвореному піксельно-ідеальному світі. Це суворе тестування допомогло системі отримати найвищий рейтинг у стандартах NCAP 2025 року, які, за словами спікерів, стають дедалі суворішими. Апаратне забезпечення, що підтримує це програмне забезпечення, включає спеціально створений, функціонально безпечний комп'ютер з 10 камерами, 5 радарами та 12 ультразвуковими сенсорами. Дивлячись у майбутнє, команда інтегрує «систему мислення» та «Cosmos» (генеративну модель світу), щоб працювати з рідкісними «довгими» кутовими випадками, змінюючи фактори навколишнього середовища, такі як погода та освітлення, у симуляції. Хуанг дійшов висновку, що ця комбінація людської моделі E2E та жорсткого захисного стеку робить технологію готовою до масштабування від L2++ до L4 роботаксі. Відеоджерело: канал NVIDIA на YouTube