L'Alpamayo 2 Super de Nvidia fait passer la conduite autonome de la génération de trajectoires au raisonnement, en comprimant les cycles d'annotation de plusieurs mois à quelques jours.
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Nvidia lance Alpamayo 2 Super avec 32 milliards de paramètres pour la conduite autonome
Le nouveau modèle de raisonnement ouvert Alpamayo 2 Super de Nvidia offre aux développeurs de véhicules autonomes un système de 32 milliards de paramètres capable de raisonner, planifier et agir sur l'ensemble de la pile de conduite, en comprimant les cycles d'annotation de données de plusieurs mois à quelques jours.
« Alpamayo est le moment où les voitures commencent à raisonner en toute sécurité, et pas seulement à conduire », a déclaré Jensen Huang, fondateur et directeur général de Nvidia, dans un communiqué. « Seule Nvidia met à disposition des modèles ouverts, des simulations, des données du monde réel et des compétences d'agents afin que l'ensemble de l'écosystème mondial des robotaxis puisse développer des capacités de niveau 4. »
Le modèle fait passer la famille Nvidia de 10 à 32 milliards de paramètres et ajoute une perception surround complète à 360 degrés avec des sorties Meta-Action pour les décisions de conduite de haut niveau. Nvidia affirme que l'auto-étiquetage par raisonnement peut réduire les délais d'annotation de plusieurs mois à quelques jours, et que le modèle peut être distillé sous des formes compactes pour un déploiement sur le matériel embarqué. Cette sortie s'accompagne d'AlpaGym, un cadre d'apprentissage par renforcement en boucle fermée open source qui entraîne les modèles sur des cycles de décision continus en simulation plutôt que sur des données enregistrées statiques, exposant les erreurs cumulatives et les défaillances de cas limites que l'apprentissage en boucle ouverte ne détecte pas.
Nvidia a également lancé OmniDreams, un outil de simulation photoréaliste pour les scénarios de conduite rares et atypiques que les ensembles de données standard ne peuvent pas couvrir. Neural Reconstruction, propulsé par Omniverse NuRec, convertit les séquences de flotte du monde réel en scènes 3D adaptables à différentes configurations de capteurs, réduisant ainsi le besoin de collecte répétitive de données physiques. Le pipeline combiné va de la capture de données du monde réel au déploiement dans le véhicule.
Cette percée dans la conduite autonome ouvre une nouvelle source de revenus pour Nvidia au-delà de son cœur de métier lié aux centres de données, qui a généré 47,5 milliards de dollars au cours du dernier exercice fiscal. La plateforme Drive Hyperion de l'entreprise compte déjà quatre nouveaux partenaires robotaxis, et la stratégie open source pour Alpamayo 2 Super reflète l'approche qui a fait de son logiciel CUDA la norme pour la formation en IA — verrouillant les développeurs dans l'écosystème de Nvidia avant que des concurrents tels que Snapdragon Ride de Qualcomm et EyeQ de Mobileye ne puissent gagner du terrain. Les actions Nvidia se négocient à environ 35 fois les bénéfices attendus, et le marché de la conduite autonome représente une opportunité totale que Goldman Sachs estime pouvoir atteindre 1 300 milliards de dollars d'ici 2035.
Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
[1] La technologie des voitures sans conducteur pourrait être le prochain catalyseur pour les investisseurs de l'action Nvidia[2] Nvidia lance le modèle de raisonnement ouvert Alpamayo 2 Super - Automotive World[3] La newsletter China Connection de CNBC : La Chine apprend à construire sans Nvidia[4] Nvidia et Cadence annoncent une percée dans la conception de puces assistée par IA[5] Division d'actions Nvidia : 2 ans après, l'action Nvidia pourrait-elle atteindre à nouveau 1 000 $ ?
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