- Nvidia は、自動運転用の Nvidia Drive Alpamayo-R1 を含む、物理およびデジタル AI 向けの新しいツールとオープン モデル開発を発表しました。
- このテクノロジー大手は、NeurIPS AIカンファレンスにおいて、オープンAIモデル、ツール、データセットのコレクションをさらに拡大していくことを明らかにした。
- Nvidiaの研究者は、強化トレーニングがAR1のトレーニング後に効果的であることが証明されたと主張した。
NVIDIAは、自動運転向けNVIDIA Drive Alpamayo-R1（AR1）を含む、物理AIおよびデジタルAI向けの新たなツールとオープンモデル開発を発表しました。このテクノロジー大手は、NeurIPS AIカンファレンスにおいて、オープンAIモデル、ツール、データセットのクラスターをさらに拡充していくことを発表しました。
Nvidiaは、同社の新しいオープンな物理・デジタルAIモデルが、AI業界内外の研究を支援することを目指していると述べた。同社は、Alpamayo-R1が世界初の自動運転車向けオープン推論・視覚・言語・動作（VLA）モデルであることをアピールした。また、AIの安全性と音声認識に関する新たなデータセットとモデルのリリースも示唆した。
このテクノロジー企業の研究者たちは、このカンファレンスでの発表に向けて、70以上の論文、ワークショップ、講演を準備してきました。同社は、医療研究、自動運転、AI推論など、幅広い分野にわたる革新的なプロジェクトを発表します。
Nvidiaはオープンソースへのtronコミットメントを示している
このテクノロジー大手は 、AIイベントにおいてオープンソースへのより積極的な取り組みtron ファミリーAIツールを最高レベルのツールの一つとして評価した。この評価は、共有される技術情報の量、モデルライセンスの使いやすさ、データ利用規制の明確さに基づいている。 を示し、その努力はAIベンチマークプラットフォームであるArtificial Analysisが新たに発表したオープン性指数によって評価された。Artificial Analysisのオープン性指数は、同社のNemo
一方、AR1（Alpamayo-R1）は、思考連鎖AI推論と経路計画を統合し、レベル4の自律走行を実現し、様々な道路シナリオにおけるAV（自動運転車）の安全性を向上させます。同社によると、従来の自動運転モデルは、歩行者の多い交差点、自転車レーンへの二重駐車、接近する道路封鎖などの状況で問題を抱えていました。しかし、この推論技術により、自動運転車は人間のような運転に必要な常識を獲得します。
AR1モデルは、シナリオを細分化し、各ステップを推論してあらゆる可能性を検討することでこれを実現します。そして、コンテキストデータを用いて最も効果的な行動方針を決定します。
Nvidiaは 、AR1が思考連鎖推論を活用し、経路上のデータを処理し、その情報に基づいて歩行者のために停止するなど、走行経路を計画できると主張している。このモデルのオープンな基盤は、同社の Cosmos Reasonに基づいており、研究者は非商用用途に合わせてカスタマイズできる。
NVIDIAによると、研究者はAR1モデルをカスタマイズして、自動運転車のベンチマークや実験アプリケーションの開発に活用できるという。NVIDIA Drive Alpamayo-R1はHugging Faceと GitHub予定で、モデルのトレーニングと評価に使用されるデータのサブセットはNVIDIA Physical AI Open Datasetsで公開される。
強化学習はAR1の訓練後に効果的であることが証明された
Nvidiaの研究者らは、強化学習がAR1の事後学習に効果的であることが証明されたと主張した。また、開発者は Cosmos 段階的な推論を用いて、 Cosmos Cookbook。この物理AI開発者向けの包括的なガイドでは、段階的なデータキュレーション、モデル評価、合成データの生成について解説している。
一方、同社は、 Cosmosベースのアプリケーションの可能性は事実上無限であると述べた。同社は、LidarGen、Omniverse NuRec Fixer、 Cosmos Policy、ProtoMotions3など、 Cosmosベースのアプリケーションの事例を示した。
同社は、LidarGenが自動運転車のシミュレーション用LIDARデータを生成する世界初のモデルであると自負している。また、ロボット工学および自動運転車のシミュレーション用モデル「Omniverse NuRec Fixer」が、NVIDIAの Cosmos Predictを活用していることにも言及した。
ProtoMotions3は、NVIDIA NewtonとIsaac Labをベースに構築されたオープンソースのGPUアクセラレーションフレームワークです。NVIDIAによると、このフレームワークは、物理的にシミュレートされたヒューマノイドロボットやデジタルヒューマンのトレーニングに使用できます。Cosmosワールドファンデーションモデル（WFM）は Cosmos リアルなシーンの生成に使用できます。
Nvidiaはまた、ポリシーモデルはIsaac SIMとIsaac Labでトレーニングできると述べた。ポリシーモデルから生成されたデータは、同社のロボット向けGroot Nモデルの事後トレーニングに使用できる 。
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コリンズ・J・オコス
コリンズ・オコスは、仮想通貨とテクノロジー分野を8年間取材してきたジャーナリスト兼市場アナリストです。彼は公認財務アナリスト（CFA）の資格を持ち、アクチュアリーmaticの学位も取得しています。コリンズは以前、Geek ComputerとCoinRabbitでライター兼編集者として勤務していました。.
