Примерно раз в полгода глава автомобильного подразделения Nvidia Синьчжоу У (Xinzhou Wu) приглашает гендиректора компании Дженсена Хуанга (Jensen Huang) прокатиться на машине с автопилотом, — но только если первый не сомневается в возможностях системы.
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Очередную такую поездку они совершили на седане Mercedes CLA, проехав из города Вудсайд в центр Сан-Франциско — управляла машиной система помощи водителю MB.Drive Assist Pro, разработанная при участии Nvidia и аналогичная Tesla Full Self-Driving. На 22-минутном видео автомобиль преодолевает строительные площадки, улицы с припаркованными в два ряда автомобилями и ограниченные оранжевыми конусами узкие участки; инцидентов с отключениями системы во время поездки не было, заверили в Nvidia.
Производитель видеокарт и ускорителей искусственного интеллекта стремится расширить своё присутствие в области технологий автономного вождения. Соответствующие продукты он уже предлагает таким партнёрам, как Mercedes, Jaguar Land Rover и Lucid. В начале этого года господин Хуанг представил на выставке CES комплект Alpamayo: ИИ-модели, симуляции и наборы данных для создания систем автопилота четвёртого уровня, позволяющего человеку не участвовать в управлении машиной при определённых условиях.
Nvidia практикует уникальный подход в области технологий автопилота, в котором сочетаются сквозные ИИ-модели, сразу принимающие решения об управлении машиной после получения внешних сигналов, и традиционные схемы, позволяющие осуществлять проверку средств автономного вождения. Первые по манере езды напоминают человека за рулём, но не позволяют контролировать механизмы принятия решений; вторые позволяют отслеживать эти механизмы, но отличаются явно роботизированной манерой вождения. Nvidia пытается сочетать в своих системах оба преимущества, как и некоторые другие разработчики, в том числе Waymo — Tesla же, для сравнения, обходится только сквозными нейросетями.
Сквозные модели, отметил господин У, лучше реагируют на лежачих полицейских или перестроения, не создавая ощущения робота за рулём. «Вот поэтому сейчас настаёт момент ChatGPT», — отметил он, подразумевая, что теперь технологии автопилота способны совершить прорыв. В декабре минувшего года Nvidia тестировала две системы автономного вождения, и время от времени то одна, то другая перехватывала управление у человека за рулём. В отличие от Tesla инженеры Nvidia не собираются ограничивать системы автопилота одними камерами, допуская присутствие большого, даже избыточного числа сенсоров во имя безопасности, хотя это и означает дополнительные затраты. Система Nvidia Drive Hyperion позволяет использовать различные конфигурации: на начальном уровне это могут быть только камеры и радар, но на моделях по цене от $40 000 до $50 000 можно устанавливать полный комплект, подчеркнули в компании.
При обучении ИИ в Tesla используют данные реальных поездок; в Nvidia же на основе реальных записей воссоздают виртуальные сцены, в которых симулируют вариации условий и изучают поведение автопилота в разных сценариях. Это позволяет оценить его действия и в экстремальных обстоятельствах, которые могут повторяться лишь в единичных инцидентах. Для создания таких моделей компания заручилась поддержкой партнёров, у которых закупает записи с видеорегистраторов. Конечная цель проекта — построить систему, которая пользуется логическими рассуждениями и избегает попадания в экстремальные условия. В такой модели объединяются визуальное восприятие, понимание языка и непосредственное выполнение физических действий — и всё в рамках единой архитектуры. В Nvidia это сравнивают с обучением человека вождению.
Добавить комментарий