A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A General Motors és az Nvidia új generációs járműveken, gyárakon és robotokon fog együttműködni mesterséges intelligenciával, szimulációval és gyorsított számítástechnikával. A vállalatok együttműködnek az Nvidia gyorsított számítási platformjait, köztük az Nvidia Omniverse-t és az Nvidia Cosmost használó egyedi mesterséges intelligencia-rendszerek kiépítésén, hogy kiképezzék a mesterséges intelligencia gyártási modelljeit a GM gyári tervezésének és robotikájának optimalizálására. A GM emellett az Nvidia Drive AGX-et fogja használni a járműbe épített hardverekhez a jövőbeni fejlett vezetést segítő rendszerekhez és az utastérbeli fokozott biztonságú vezetési élményekhez.

„A GM régóta partnerkapcsolatot ápol az Nvidiával, kihasználva GPU-it a működésünk során” – mondta Mary Barra, a General Motors elnök-vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia nemcsak optimalizálja a gyártási folyamatokat és felgyorsítja a virtuális tesztelést, hanem segít intelligensebb járművek felépítésében is. A technológia és az emberi találékonyság egyesítése révén az innováció új szintjeit nyitjuk meg a járműgyártásban és azon túl is.”

„Elérkezett a fizikai mesterséges intelligencia korszaka, és a GM-mel együtt átalakítjuk a közlekedést, a járművektől a gyárakig, ahol azokat gyártják” – mondta Jensen Huang, az Nvidia alapítója és vezérigazgatója. „Nagy örömünkre szolgál, hogy a GM-mel együttműködve AI-rendszereket építhetünk az ő elképzelésükre, gyártási képességeikre és know-how-jukra szabva.”

A GM az Nvidia GPU-platformjaiba fektet be, hogy AI modelleket oktasson különböző területeken, beleértve a szimulációt és a validálást. A vállalatok együttműködése most az autógyárak tervezésének és működésének átalakítására is kiterjed.

A GM az Nvidia Omniverse platformot fogja használni az összeszerelősorok digitális ikerpárjainak létrehozásához, lehetővé téve a virtuális tesztelést és a gyártási szimulációkat a leállási idő csökkentése érdekében. Az erőfeszítés magában foglalja a már használatban lévő robotikai platformok tanítását olyan műveletekre, mint például az anyagmozgatás és a szállítás, a gyártás biztonságának és hatékonyságának növelése érdekében.

A GM emellett az Nvidia Blackwell architektúrára épülő és a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező Nvidia DriveOS operációs rendszert futtató Nvidia Drive AGX-re épít új generációs járműveket. Ez a járműbe épített számítógép, amely másodpercenként akár 1000 billió műveletet hajt végre, nagy teljesítményű számításokat végez, és felgyorsíthatja a biztonságos AV-k nagyszabású fejlesztését és telepítését.

Az Nvidia a közelmúltban egyeztetett a GM-mel az Nvidia GTC globális mesterségesintelligencia-konferencián, ahol mindkét vállalat megvitatta kibővített együttműködését, és azt, hogy az AI hogyan alakítja át az autógyártást és a járműszoftver-fejlesztést.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A General Motors és az Nvidia új generációs járműveken, gyárakon és robotokon fog együttműködni mesterséges intelligenciával, szimulációval és gyorsított számítástechnikával. A vállalatok együttműködnek az Nvidia gyorsított számítási platformjait, köztük az Nvidia Omniverse-t és az Nvidia Cosmost használó egyedi mesterséges intelligencia-rendszerek kiépítésén, hogy kiképezzék a mesterséges intelligencia gyártási modelljeit a GM gyári tervezésének és robotikájának optimalizálására. A GM emellett az Nvidia Drive AGX-et fogja használni a járműbe épített hardverekhez a jövőbeni fejlett vezetést segítő rendszerekhez és az utastérbeli fokozott biztonságú vezetési élményekhez.

„A GM régóta partnerkapcsolatot ápol az Nvidiával, kihasználva GPU-it a működésünk során” – mondta Mary Barra, a General Motors elnök-vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia nemcsak optimalizálja a gyártási folyamatokat és felgyorsítja a virtuális tesztelést, hanem segít intelligensebb járművek felépítésében is. A technológia és az emberi találékonyság egyesítése révén az innováció új szintjeit nyitjuk meg a járműgyártásban és azon túl is.”

„Elérkezett a fizikai mesterséges intelligencia korszaka, és a GM-mel együtt átalakítjuk a közlekedést, a járművektől a gyárakig, ahol azokat gyártják” – mondta Jensen Huang, az Nvidia alapítója és vezérigazgatója. „Nagy örömünkre szolgál, hogy a GM-mel együttműködve AI-rendszereket építhetünk az ő elképzelésükre, gyártási képességeikre és know-how-jukra szabva.”

A GM az Nvidia GPU-platformjaiba fektet be, hogy AI modelleket oktasson különböző területeken, beleértve a szimulációt és a validálást. A vállalatok együttműködése most az autógyárak tervezésének és működésének átalakítására is kiterjed.

A GM az Nvidia Omniverse platformot fogja használni az összeszerelősorok digitális ikerpárjainak létrehozásához, lehetővé téve a virtuális tesztelést és a gyártási szimulációkat a leállási idő csökkentése érdekében. Az erőfeszítés magában foglalja a már használatban lévő robotikai platformok tanítását olyan műveletekre, mint például az anyagmozgatás és a szállítás, a gyártás biztonságának és hatékonyságának növelése érdekében.

A GM emellett az Nvidia Blackwell architektúrára épülő és a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező Nvidia DriveOS operációs rendszert futtató Nvidia Drive AGX-re épít új generációs járműveket. Ez a járműbe épített számítógép, amely másodpercenként akár 1000 billió műveletet hajt végre, nagy teljesítményű számításokat végez, és felgyorsíthatja a biztonságos AV-k nagyszabású fejlesztését és telepítését.

Az Nvidia a közelmúltban egyeztetett a GM-mel az Nvidia GTC globális mesterségesintelligencia-konferencián, ahol mindkét vállalat megvitatta kibővített együttműködését, és azt, hogy az AI hogyan alakítja át az autógyártást és a járműszoftver-fejlesztést.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Szilícium-völgyi járműszoftver-szállító, az Applied Intuition, Inc. a Traton csoporttal, a világ egyik vezető haszongépjármű-gyártójával együttműködve járműszoftver-platformokat telepít az összes Traton márkára – a Scania, MAN, International és Volkswagen Truck & Bus.

A partnerség célja, hogy felgyorsítsa a Traton technológiai vezető szerepét, és lehetővé tegye a vállalat számára, hogy teljes szoftver-definiált jármű (SDV) képességet biztosítson. Az Applied Intuition mesterséges intelligenciával hajtott szoftvertermékeket fog kínálni a járművekhez világszerte, kihasználva szoftveres szakértelmét és a Traton tapasztalatait a szoftvervezérelt haszongépjárművek nagyszabású iparosításában.

A stratégiai partnerség a két vállalat erősségeit egyesíti annak érdekében, hogy a teherszállítási ökoszisztéma összes Traton termékéhez teljes SDV-képességet biztosítson, és minden eddiginél gyorsabban teremtsen értéket az ügyfelek és partnerek számára.

A Traton csoport márkái komoly múltra tekintenek vissza a házon belüli szoftverfejlesztésben, amely lehetővé teszi számukra, hogy rendkívül megbízható és nagy teljesítményű járműveket kínáljanak ügyfeleiknek. A partnerség keretében a Traton integrálja házon belüli platformját és alkalmazásszoftverét az Applied Intuition méretezhető, bővíthető és moduláris járműrendszerével és mesterséges intelligencia-alapú eszközeivel, beleértve a virtualizált tesztelést felhőalapú környezetben, a teljes járműszoftver fejlesztése és validálása érdekében.

A partnerség célja egy iparágvezető járműszoftver-platform és egy fejlesztői eszközlánc bevezetése az összes Traton márkára világszerte.

„A Traton csoport termékeit egyre inkább szoftverek vezérlik” – mondta Niklas Klingenberg, a Traton SE igazgatótanácsának tagja, aki a csoport kutatás-fejlesztéséért felelős. „Mindig is erős szoftveres kompetenciákkal rendelkeztünk házon belül, de fontos számunkra, hogy egy alkalmas szoftverpartnerrel dolgozzunk együtt, hogy kiegészítsük képességeinket. Az Applied Intuition fejlesztői eszközöket és szakértelmet hoz a modern járműplatformokba, és a végrehajtási sebességre koncentrál, ami tökéletesen illeszkedik a céljainkhoz.”

Az Applied Intuition és a Traton stratégiai partnersége öt évnyi sikeres közös együttműködés után jött létre a fejlett vezetőtámogató rendszerek (ADAS) és az automatizált vezetés (AD) fejlesztése terén.

„A kezdetektől fogva erős kulturális és technológiai összhang volt mérnökcsapataink között, különösen a műszaki kiválóság, a sebesség és a biztonság terén” – mondta Qasar Younis, az Applied Intuition társalapítója és vezérigazgatója.

„Örülök, hogy még inkább elmélyítjük kapcsolatunkat a Tratonnal, és új mércét állítunk fel a járműszoftverek terén a haszongépjármű- és szállítóiparban.”

A Plusz és a Tier IV együttműködik a vezető nélküli teherautók terén Japánban

A mesterséges intelligencia alapú autonóm teherautószoftvert fejlesztő Plus és a Tier IV, az autonóm vezetéshez nyílt forráskódú szoftvereket fejlesztő partner együttműködik az „Autonomy 2.0” fejlett autonóm vezetési megoldások fejlesztésének és bevezetésének felgyorsítása érdekében Japánban, kezdve a 4. szintű autonóm teherautókkal az ország gyorsforgalmi útjain. Az együttműködés támogatja a japán kormány által vezetett kezdeményezést az autonóm vezetési technológiák fejlesztésének felgyorsítására, amelynek célja az ország kritikus járművezető hiányának kezelése.

Az együttműködés részeként a Plus és a Tier IV közösen létrehoznak egy személyre szabott autonóm vezetési szoftvermegoldást a japán piac számára azáltal, hogy integrálják a Plus végpontok közötti virtuális illesztőprogram AI modelljét a Tier IV platformon alapuló „Autoware” rendszerével. Ez egy nyílt forráskódú szoftver az autonóm vezetéshez, amelyet a Tier IV támogat.

„Mindig is hittük, hogy a partnereinkkel közös alkotás a leggyorsabb módja annak, hogy a legjobb autonóm vezetési rendszereket elhozzuk a világba” – mondta Shinpei Kato, a Tier IV vezérigazgatója. „A Plus egy globális autonóm vezetési szoftvercég, amely már az Egyesült Államok és Európa vezető teherautógyártóinak 4. szintű autonóm teherautóit hajtja, mint például a Traton Group Scania, MAN és International, az Iveco Group, valamint a Hyundai. Ez teszi a Plus-t ideális partnerré az Autonomy 2.0 alapú autonóm vezetési technológiával Japánban az autonóm teherautókkal kezdődően.”

„A vezető nélküli teherautók szükséges megoldást jelentenek Japánban a súlyos tehergépjármű-sofőr-hiány és az elöregedő népesség kezelésére” – tette hozzá David Liu, a Plus vezérigazgatója és társalapítója. „Izgatottan várjuk, hogy hasznosíthassuk AV2.0 Generative AI-alapú autonóm vezetési technológiánkat és szakértelmünket az autonóm teherautók bevetésében a globális teherautó-gyártókkal együttműködésben, hogy a Tier IV-el együttműködve felgyorsítsuk a vezető nélküli teherautók elterjedését Japánban.”

A Nomura Research Institute tanulmánya 36%-os sofőrhiányt jósol Japánban 2030-ra. Ennek a kihívásnak a megoldása érdekében a Plus és a Tier IV egyesíti erőit, kihasználva a Tier IV Gazdasági, Kereskedelmi és Ipari Minisztérium (METI) a japán járműgyártók járművein alapuló autonóm teherautók fejlesztésére irányuló projektjében szerzett tapasztalatait. Az együttműködés révén a cégek az innovatívabb és hatékonyabb árufuvarozás japán piacra való bevezetése előtt egyengetik az utat.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Magna együttműködik az Nvidiával, hogy integrálja az Nvidia Drive AGX platformot fejlett technológiai megoldásainak következő generációjába.

Az Nvidia Drive AGX Thor system-on-a-chip (SoC), amely a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező DriveOS operációs rendszert futtatja, és a Blackwell GPU architektúrára épül, megnövelt funkcionalitást egyesít a hatékonyság, a sebesség és a méretezhetőség javítása érdekében. Ez segít a Magnának a legkorszerűbb mesterséges intelligencia, valamint az autonóm vezetés (AD) és a belső utastér alkalmazások különböző szintű megvalósításában.

A Magna az L2+-tól L4-ig terjedő aktív biztonsági megoldások legújabb fejlesztéseit fejleszti és teszteli a Drive Thor rendszeren, amely támogatja a Magna vezető pozícióját az autóelektronikai és AD-megoldások terén. Az új generációs SoC által biztosított gyorsabb számítási teljesítmény és skálázhatóság felhasználásával ezek a megoldások a jármű biztonságának, kényelmének és még sok másnak a javítását célozzák.

„Az Nvidia felgyorsított számítási és mesterséges intelligencia képességeit a Magna széleskörű autóipari szakértelmével és innovációjával ötvözve célunk, hogy új szabványokat tárjunk fel a következő generációs, szoftveresen definiált járműintelligencia és autonómia terén” – mondta Steven Jenkins, a Magna Electronics technológiai stratégiáért felelős alelnöke. „Együttműködésünk lehetővé teszi számunkra, hogy olyan piaci alkalmazásokat fejlesszünk ki mesterséges intelligencia alapú megoldásokhoz, amelyek újradefiniálhatják a vezetési élményt, és megfelelhetnek az autóipar változó igényeinek.”

A Magna olyan fejlett funkciók fejlesztésében, integrálásában és bevezetésében szerzett szakértelme, mint az adaptív sebességtartó automatika, a vezető- és utasfigyelés, a Highway and Urban Navigate-on-Autopilot, valamint a belső kabin AI kísérőfunkciói, jól pozícionálja a vállalatot ebben a kísérleti programban. Ez a kezdeményezés a számítástechnikai rendelkezésre állás összetettségének megoldására összpontosít az ADAS, az AD és a belső kabin AI-funkcióinak integrálására szolgáló teljesítménnyel, skálázható, rugalmas és testreszabható rendszermegoldásokat biztosítva, amelyek megfelelnek a konkrét piaci igényeknek és a szabályozási követelményeknek.

„Mivel az autóipar áttér a biztonságosabb, intelligensebb, autonóm vezetési képességekkel rendelkező járművekre, a Magnával való együttműködésünk a legújabb eszközünk arra irányuló törekvéseinkben, hogy biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező felgyorsított számítástechnikánkat és mesterséges intelligenciánkat a közlekedési ágazatban is eljuttassuk” – mondta Ali Kani, az Nvidia Automotive részlegének alelnöke. „Az alapvető technológiák és a Magna integrációs szakértelmének kombinálásával célunk a mobilitás jövőjének alakítása.”

Az Nvidia Drive AGX Thor másodpercenként akár 1000 billió műveletet biztosít az AI számítási teljesítményéhez, 8 bites lebegőpontos támogatással, amely transzformátormodellekre, nagy nyelvi modellekre és generatív mesterségesintelligencia-munkaterhelésekre optimalizált.

A Magna azt tervezi, hogy 2025 negyedik negyedévében bemutat egy működő bemutatóplatformot. Ennek részeként a Magna az Nvidia Drive-OS-t fogja használni a fejlesztési, integrációs, érvényesítési és gyártási munkafolyamatok elvégzéséhez.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A General Motors és az Nvidia új generációs járműveken, gyárakon és robotokon fog együttműködni mesterséges intelligenciával, szimulációval és gyorsított számítástechnikával. A vállalatok együttműködnek az Nvidia gyorsított számítási platformjait, köztük az Nvidia Omniverse-t és az Nvidia Cosmost használó egyedi mesterséges intelligencia-rendszerek kiépítésén, hogy kiképezzék a mesterséges intelligencia gyártási modelljeit a GM gyári tervezésének és robotikájának optimalizálására. A GM emellett az Nvidia Drive AGX-et fogja használni a járműbe épített hardverekhez a jövőbeni fejlett vezetést segítő rendszerekhez és az utastérbeli fokozott biztonságú vezetési élményekhez.

„A GM régóta partnerkapcsolatot ápol az Nvidiával, kihasználva GPU-it a működésünk során” – mondta Mary Barra, a General Motors elnök-vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia nemcsak optimalizálja a gyártási folyamatokat és felgyorsítja a virtuális tesztelést, hanem segít intelligensebb járművek felépítésében is. A technológia és az emberi találékonyság egyesítése révén az innováció új szintjeit nyitjuk meg a járműgyártásban és azon túl is.”

„Elérkezett a fizikai mesterséges intelligencia korszaka, és a GM-mel együtt átalakítjuk a közlekedést, a járművektől a gyárakig, ahol azokat gyártják” – mondta Jensen Huang, az Nvidia alapítója és vezérigazgatója. „Nagy örömünkre szolgál, hogy a GM-mel együttműködve AI-rendszereket építhetünk az ő elképzelésükre, gyártási képességeikre és know-how-jukra szabva.”

A GM az Nvidia GPU-platformjaiba fektet be, hogy AI modelleket oktasson különböző területeken, beleértve a szimulációt és a validálást. A vállalatok együttműködése most az autógyárak tervezésének és működésének átalakítására is kiterjed.

A GM az Nvidia Omniverse platformot fogja használni az összeszerelősorok digitális ikerpárjainak létrehozásához, lehetővé téve a virtuális tesztelést és a gyártási szimulációkat a leállási idő csökkentése érdekében. Az erőfeszítés magában foglalja a már használatban lévő robotikai platformok tanítását olyan műveletekre, mint például az anyagmozgatás és a szállítás, a gyártás biztonságának és hatékonyságának növelése érdekében.

A GM emellett az Nvidia Blackwell architektúrára épülő és a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező Nvidia DriveOS operációs rendszert futtató Nvidia Drive AGX-re épít új generációs járműveket. Ez a járműbe épített számítógép, amely másodpercenként akár 1000 billió műveletet hajt végre, nagy teljesítményű számításokat végez, és felgyorsíthatja a biztonságos AV-k nagyszabású fejlesztését és telepítését.

Az Nvidia a közelmúltban egyeztetett a GM-mel az Nvidia GTC globális mesterségesintelligencia-konferencián, ahol mindkét vállalat megvitatta kibővített együttműködését, és azt, hogy az AI hogyan alakítja át az autógyártást és a járműszoftver-fejlesztést.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Szilícium-völgyi járműszoftver-szállító, az Applied Intuition, Inc. a Traton csoporttal, a világ egyik vezető haszongépjármű-gyártójával együttműködve járműszoftver-platformokat telepít az összes Traton márkára – a Scania, MAN, International és Volkswagen Truck & Bus.

A partnerség célja, hogy felgyorsítsa a Traton technológiai vezető szerepét, és lehetővé tegye a vállalat számára, hogy teljes szoftver-definiált jármű (SDV) képességet biztosítson. Az Applied Intuition mesterséges intelligenciával hajtott szoftvertermékeket fog kínálni a járművekhez világszerte, kihasználva szoftveres szakértelmét és a Traton tapasztalatait a szoftvervezérelt haszongépjárművek nagyszabású iparosításában.

A stratégiai partnerség a két vállalat erősségeit egyesíti annak érdekében, hogy a teherszállítási ökoszisztéma összes Traton termékéhez teljes SDV-képességet biztosítson, és minden eddiginél gyorsabban teremtsen értéket az ügyfelek és partnerek számára.

A Traton csoport márkái komoly múltra tekintenek vissza a házon belüli szoftverfejlesztésben, amely lehetővé teszi számukra, hogy rendkívül megbízható és nagy teljesítményű járműveket kínáljanak ügyfeleiknek. A partnerség keretében a Traton integrálja házon belüli platformját és alkalmazásszoftverét az Applied Intuition méretezhető, bővíthető és moduláris járműrendszerével és mesterséges intelligencia-alapú eszközeivel, beleértve a virtualizált tesztelést felhőalapú környezetben, a teljes járműszoftver fejlesztése és validálása érdekében.

A partnerség célja egy iparágvezető járműszoftver-platform és egy fejlesztői eszközlánc bevezetése az összes Traton márkára világszerte.

„A Traton csoport termékeit egyre inkább szoftverek vezérlik” – mondta Niklas Klingenberg, a Traton SE igazgatótanácsának tagja, aki a csoport kutatás-fejlesztéséért felelős. „Mindig is erős szoftveres kompetenciákkal rendelkeztünk házon belül, de fontos számunkra, hogy egy alkalmas szoftverpartnerrel dolgozzunk együtt, hogy kiegészítsük képességeinket. Az Applied Intuition fejlesztői eszközöket és szakértelmet hoz a modern járműplatformokba, és a végrehajtási sebességre koncentrál, ami tökéletesen illeszkedik a céljainkhoz.”

Az Applied Intuition és a Traton stratégiai partnersége öt évnyi sikeres közös együttműködés után jött létre a fejlett vezetőtámogató rendszerek (ADAS) és az automatizált vezetés (AD) fejlesztése terén.

„A kezdetektől fogva erős kulturális és technológiai összhang volt mérnökcsapataink között, különösen a műszaki kiválóság, a sebesség és a biztonság terén” – mondta Qasar Younis, az Applied Intuition társalapítója és vezérigazgatója.

„Örülök, hogy még inkább elmélyítjük kapcsolatunkat a Tratonnal, és új mércét állítunk fel a járműszoftverek terén a haszongépjármű- és szállítóiparban.”

A Plusz és a Tier IV együttműködik a vezető nélküli teherautók terén Japánban

A mesterséges intelligencia alapú autonóm teherautószoftvert fejlesztő Plus és a Tier IV, az autonóm vezetéshez nyílt forráskódú szoftvereket fejlesztő partner együttműködik az „Autonomy 2.0” fejlett autonóm vezetési megoldások fejlesztésének és bevezetésének felgyorsítása érdekében Japánban, kezdve a 4. szintű autonóm teherautókkal az ország gyorsforgalmi útjain. Az együttműködés támogatja a japán kormány által vezetett kezdeményezést az autonóm vezetési technológiák fejlesztésének felgyorsítására, amelynek célja az ország kritikus járművezető hiányának kezelése.

Az együttműködés részeként a Plus és a Tier IV közösen létrehoznak egy személyre szabott autonóm vezetési szoftvermegoldást a japán piac számára azáltal, hogy integrálják a Plus végpontok közötti virtuális illesztőprogram AI modelljét a Tier IV platformon alapuló „Autoware” rendszerével. Ez egy nyílt forráskódú szoftver az autonóm vezetéshez, amelyet a Tier IV támogat.

„Mindig is hittük, hogy a partnereinkkel közös alkotás a leggyorsabb módja annak, hogy a legjobb autonóm vezetési rendszereket elhozzuk a világba” – mondta Shinpei Kato, a Tier IV vezérigazgatója. „A Plus egy globális autonóm vezetési szoftvercég, amely már az Egyesült Államok és Európa vezető teherautógyártóinak 4. szintű autonóm teherautóit hajtja, mint például a Traton Group Scania, MAN és International, az Iveco Group, valamint a Hyundai. Ez teszi a Plus-t ideális partnerré az Autonomy 2.0 alapú autonóm vezetési technológiával Japánban az autonóm teherautókkal kezdődően.”

„A vezető nélküli teherautók szükséges megoldást jelentenek Japánban a súlyos tehergépjármű-sofőr-hiány és az elöregedő népesség kezelésére” – tette hozzá David Liu, a Plus vezérigazgatója és társalapítója. „Izgatottan várjuk, hogy hasznosíthassuk AV2.0 Generative AI-alapú autonóm vezetési technológiánkat és szakértelmünket az autonóm teherautók bevetésében a globális teherautó-gyártókkal együttműködésben, hogy a Tier IV-el együttműködve felgyorsítsuk a vezető nélküli teherautók elterjedését Japánban.”

A Nomura Research Institute tanulmánya 36%-os sofőrhiányt jósol Japánban 2030-ra. Ennek a kihívásnak a megoldása érdekében a Plus és a Tier IV egyesíti erőit, kihasználva a Tier IV Gazdasági, Kereskedelmi és Ipari Minisztérium (METI) a japán járműgyártók járművein alapuló autonóm teherautók fejlesztésére irányuló projektjében szerzett tapasztalatait. Az együttműködés révén a cégek az innovatívabb és hatékonyabb árufuvarozás japán piacra való bevezetése előtt egyengetik az utat.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Magna együttműködik az Nvidiával, hogy integrálja az Nvidia Drive AGX platformot fejlett technológiai megoldásainak következő generációjába.

Az Nvidia Drive AGX Thor system-on-a-chip (SoC), amely a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező DriveOS operációs rendszert futtatja, és a Blackwell GPU architektúrára épül, megnövelt funkcionalitást egyesít a hatékonyság, a sebesség és a méretezhetőség javítása érdekében. Ez segít a Magnának a legkorszerűbb mesterséges intelligencia, valamint az autonóm vezetés (AD) és a belső utastér alkalmazások különböző szintű megvalósításában.

A Magna az L2+-tól L4-ig terjedő aktív biztonsági megoldások legújabb fejlesztéseit fejleszti és teszteli a Drive Thor rendszeren, amely támogatja a Magna vezető pozícióját az autóelektronikai és AD-megoldások terén. Az új generációs SoC által biztosított gyorsabb számítási teljesítmény és skálázhatóság felhasználásával ezek a megoldások a jármű biztonságának, kényelmének és még sok másnak a javítását célozzák.

„Az Nvidia felgyorsított számítási és mesterséges intelligencia képességeit a Magna széleskörű autóipari szakértelmével és innovációjával ötvözve célunk, hogy új szabványokat tárjunk fel a következő generációs, szoftveresen definiált járműintelligencia és autonómia terén” – mondta Steven Jenkins, a Magna Electronics technológiai stratégiáért felelős alelnöke. „Együttműködésünk lehetővé teszi számunkra, hogy olyan piaci alkalmazásokat fejlesszünk ki mesterséges intelligencia alapú megoldásokhoz, amelyek újradefiniálhatják a vezetési élményt, és megfelelhetnek az autóipar változó igényeinek.”

A Magna olyan fejlett funkciók fejlesztésében, integrálásában és bevezetésében szerzett szakértelme, mint az adaptív sebességtartó automatika, a vezető- és utasfigyelés, a Highway and Urban Navigate-on-Autopilot, valamint a belső kabin AI kísérőfunkciói, jól pozícionálja a vállalatot ebben a kísérleti programban. Ez a kezdeményezés a számítástechnikai rendelkezésre állás összetettségének megoldására összpontosít az ADAS, az AD és a belső kabin AI-funkcióinak integrálására szolgáló teljesítménnyel, skálázható, rugalmas és testreszabható rendszermegoldásokat biztosítva, amelyek megfelelnek a konkrét piaci igényeknek és a szabályozási követelményeknek.

„Mivel az autóipar áttér a biztonságosabb, intelligensebb, autonóm vezetési képességekkel rendelkező járművekre, a Magnával való együttműködésünk a legújabb eszközünk arra irányuló törekvéseinkben, hogy biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező felgyorsított számítástechnikánkat és mesterséges intelligenciánkat a közlekedési ágazatban is eljuttassuk” – mondta Ali Kani, az Nvidia Automotive részlegének alelnöke. „Az alapvető technológiák és a Magna integrációs szakértelmének kombinálásával célunk a mobilitás jövőjének alakítása.”

Az Nvidia Drive AGX Thor másodpercenként akár 1000 billió műveletet biztosít az AI számítási teljesítményéhez, 8 bites lebegőpontos támogatással, amely transzformátormodellekre, nagy nyelvi modellekre és generatív mesterségesintelligencia-munkaterhelésekre optimalizált.

A Magna azt tervezi, hogy 2025 negyedik negyedévében bemutat egy működő bemutatóplatformot. Ennek részeként a Magna az Nvidia Drive-OS-t fogja használni a fejlesztési, integrációs, érvényesítési és gyártási munkafolyamatok elvégzéséhez.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az ipari és kereskedelmi flották számára autonóm járműszoftvert biztosító Oxa az NVIDIA Cosmost használja fel az Ipari Mobilitás Automatizálás (IMA) felgyorsítására, amit 2 billió dolláros piaci lehetőségként ír le.

Az ipari forradalom óta az automatizálás növelte a termelékenységet, csökkentette a költségeket és elősegítette az innovációt. A vállalati szoftverek több évtizedes üzleti feladatok automatizálását segítették elő, és óriási gazdasági értéket teremtettek. A fizikai mesterséges intelligencia most egy új korszakot nyit meg: az Ipari Mobilitás Automatizálást (IMA) – automatizálja a vállalkozások által naponta elvégzett több milliárd mobilitási feladatot.

Az IMA az olyan, munkajárművek által végzett ismétlődő vezetési feladatok automatizálását jelenti, mint például a rögzített útvonalon megosztott személyszállítás, repülőtéri földi szállítás (poggyász, teher, utas/személyzet), kikötői és kiskereskedelmi udvari pótkocsi/konténer tolatás, eszközfelügyelet, gyári alkatrészlogisztika és csomópontok közötti teherautó-logisztika. Ezeket a feladatok, amelyeket jelenleg körülbelül 400 millió munkajármű lát el világszerte, jellemzően egységes útvonalakon történnek, és helyspecifikusak, így az automatizálás első számú jelöltjei.

Az Oxa az NVIDIA Cosmos World Foundation modelljeit (WFM) használja, beleértve az újonnan bejelentett Cosmos Predict modelleket is, hogy továbbfejleszthesse saját képzési eszközeit, például az Oxa Sensor Expansiont, amely az Oxa Foundry fejlesztési eszközláncán belül található.  A Cosmos WFM-ek fotorealisztikus virtuális világállapotokat generálnak videókként multimodális bemenetekből, például szövegből és képekből.

Az NVIDIA-val való együttműködés révén az Oxa hatalmas mennyiségű változatos és valósághű szintetikus adatot képes előállítani, felgyorsítva szoftverei betanítását és validálását, miközben jelentősen felgyorsítja a biztonságos, megbízható és hatékony önvezető megoldások fejlesztését és bevezetését.

Az Oxa teljes körű rendszerfejlesztési megközelítése, amelyet az Oxa Foundry hajt, felhasználja az ML/AI úttörő trendjeit. Egy új GenAI megközelítést alkalmaz önvezető szoftverének, az Oxa Drivernek a „hiperlokális” betanítására és biztosítására a tervezett, egységes és megismételhető útvonalakon.

Ezek a GenAI technikák lehetővé teszik reprezentatív és célzott „tantervek” létrehozását az Oxa Driver oktatásához és biztosításához, minimális és költséghatékony forrásadatigény mellett.

„Az NVIDIA-val való együttműködéssel és legújabb technológiáinak kihasználásával felgyorsítjuk azon képességünket, hogy biztonságos, megbízható és hatékony autonóm megoldásokat kínáljunk ügyfeleinknek, és megbirkózzunk az olyan kritikus kihívásokkal, mint a járművezetők hiánya és a termelékenységi hiányosságok” – mondta Gavin Jackson, az Oxa munkatársa. „A Cosmos használata szintetikus adatgenerálásra saját technológiáinkkal kombinálva nagyban hozzájárul majd céljaink eléréséhez és a 2 billió dolláros ipari mobilitás-automatizálási piac felszabadításához.”

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve új adatokat tett közzé arról, hogy a mesterséges intelligencia hogyan alkalmazkodik gyorsan az új vezetési környezetekhez és járműplatformokhoz minimális további adatszükséglettel. Az adatközlés a cég 2024. október végén történt amerikai terjeszkedését és németországi tesztközpontjának múlt heti elindítását követi.

A Wayve AV2.0 megközelítését egy alapmodell hajtja – egy fejlett mesterséges intelligencia, amelyet a Wayve flottájától és partnereitől származó hatalmas mennyiségű vezetési adatra képeztek ki. Univerzális gerincként funkcionálva megtanul átadható vezetési viselkedéseket, lehetővé téve, hogy minimális további képzéssel alkalmazkodjon új környezetekhez. Az Egyesült Királyságban már bebizonyította, hogy képes alkalmazkodni a különböző járműplatformokhoz és városokhoz. Az új eredmények azt mutatják, hogy nyolc hét alatt mindössze 500 órányi növekményes, USA-specifikus adatgyűjtéssel a Wayve mesterséges intelligencia sikeresen alkalmazkodott az Egyesült Államok közúti infrastruktúrájához, jelzéseihez, közlekedési törvényeihez és vezetési szokásaihoz, és megközelítette az Egyesült Királyságnak megfelelő teljesítményt városi és országúti vezetésben.

A legfontosabb kutatási eredmények:

• Gyors alkalmazkodás az egyesült államokbeli utakhoz: A Wayve mesterséges intelligencia gyorsan megtanulta az Egyesült Államokra jellemző vezetési helyzeteket, mint például az útjelző táblákat, a jobbra kanyarodást piros jelzésnél, az autópályák összeolvadását és a védtelen balra kanyarodásokat, minimális további képzéssel;
• Jobb teljesítmény a sokrétű adatok révén: Az Egyesült Királyságból, az Egyesült Államokból és Németországból származó adatkészletekkel kapcsolatos képzés minden régióban jobban növelte a mesterséges intelligencia teljesítményét, mint a helyi adatokon végzett képzés;
• A teljesítmény erősödik, ahogy a mesterséges intelligencia új piacokra terjeszkedik: A több országban végzett tesztelés után a korai németországi eredmények háromszoros teljesítménynövekedést mutattak az AI kezdeti egyesült államokbeli teszteléséhez képest, ami bemutatja a változatos adatszolgáltatás előnyeit;
• Gyors alkalmazkodás az új járműplatformokhoz: A tesztelés során a Wayve mesterséges intelligencia nyolcszoros teljesítményjavulást mutatott, amikor áttért egy új autóipari platformra, 100 órányi további járműspecifikus adaton való tanulást követően.

„Az autógyártóknak áttörést jelentő mesterséges intelligencia technológiára van szükségük, amely lehetővé teszi a fejlett támogatott és automatizált vezetés biztonságos, zökkenőmentes telepítését a piacokon és járműplatformokon – költséges, időigényes újratervezés nélkül” – mondta Alex Kendall, a Wayve társalapítója és vezérigazgatója. „Ezek a legfrissebb eredmények rávilágítanak arra, hogy az AV2.0 megközelítésünk folyamatosan fejlődik az új környezeteknek való kitettséggel, felgyorsítva az intelligens vezetési automatizáláshoz vezető utat. Beépített mesterséges intelligencia rendszerünk minden egyes bővítéssel gyorsabban tanul, okosabb lesz, és méretezhető megoldást kínál járművek millióinak automatizálására világszerte.”

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve piacra dobta a GAIA-2-t, a videogeneratív világmodell legújabb iterációját az asszisztált és automatizált vezetéshez. A GAIA-1 sikerére építve (amelyet az autonómia első generatív világmodelljeként ír le), a GAIA-2 nagyobb változatosságot, valósághűséget és irányítást vezet be a szintetikus videoadat-generálásban. Ezt a nem fedélzeti AI-alapú eszközt arra tervezték, hogy felgyorsítsa a Wayve teljes körű AI-szoftverének fejlesztését és validálását a vezetéshez.

A generatív világmodellek átalakítják az autonóm vezetés fejlesztését azáltal, hogy hatékony, biztonságos, méretezhető megoldást kínálnak a hagyományos valós adatgyűjtés kiegészítésére az AI vezetési modellek oktatásához és értékeléséhez. Az általános célú szöveges vagy videógeneratív modellekkel ellentétben a Wayve azt állítja, hogy a GAIA-2-t kifejezetten a támogatott és automatizált vezetésre tervezték, megőrizve a több kameranézet konzisztenciáját, és változatos földrajzi és vezetési körülményeket generálva.

Wayve szerint a GAIA-2 olyan kulcsfontosságú fejlesztéseket vezet be, amelyek javítják a fejlett vezetési technológiák képzésének és validálásának támogatását:

• Továbbfejlesztett finomszemcsés irányítás a vezetési dinamika felett: A GAIA-2 nagyobb jelenetgenerálást tesz lehetővé az ego-jármű viselkedésének, a többi közúti szereplő viselkedésének és a környezeti tényezőknek, például az útelrendezéseknek (sávszerkezet, kereszteződések, kereszteződések), időjárásnak és napszaknak az ellenőrzésével.
• Kibővített sokféleség: A GAIA-2 képzése több országból (Egyesült Királyság, Egyesült Államok és Németország) származó, nagyszabású, összegyűjtött adatkészletre, különféle járműplatformokra (autók és kisteherautók), valamint különféle szenzorkonfigurációkra és képsebességekre épül. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy valósághű, adaptálható és szélsőséges esetekben gazdag szintetikus adatokat generáljon, összhangban a térhatású kamera beállításával a modern, szoftveresen definiált járműarchitektúrákon.
• Többkamerás térbeli és időbeli konzisztencia: A GAIA-2 biztosítja a térbeli és időbeli koherenciát több kamera nézőpontja között, így a vezetési környezet térhatású perspektíváját nyújtja. Ez kulcsfontosságú a vezetői segítségnyújtás és az automatizált vezetési mesterséges intelligencia képzése és tesztelése szempontjából, mivel megismétli az ezekben a rendszerekben ma használt, valós többkamerás beállításokat.

Mielőtt a vezetőtámogató rendszert és az automatizált vezetési rendszereket közutakon telepítenék, a rendszerfejlesztőknek szigorúan érvényesíteniük és ellenőrizniük kell mesterséges intelligencia-modelljeiket a mindennapi és a biztonság szempontjából kritikus vezetési helyzetekben. A GAIA-2 ezt nagy léptékben teszi lehetővé azáltal, hogy a valós adatokat erősen ellenőrzött, megismételhető és változatos szintetikus forgatókönyvekkel egészíti ki. Például az Egyesült Államokban körülbelül 535 000 megtett mérföldenként egyszer történik baleset, és az összes balesetnek csak 0,064%-a a fával ütközés. A GAIA-2 használatával a Wayve több gyakori, biztonsági szempontból kritikus forgatókönyvet is képes szimulálni, olyan ritka és magas kockázatú eseményeket generálva, amelyek rögzítése a valós adatgyűjtés révén nem lehet praktikus vagy nem biztonságos. Ez a vállalat szerint stressz-tesztet végez a Wayve mesterséges intelligencia vezetési modelljeivel, biztosítva, hogy fel legyenek készülve a gyakori és a biztonság szempontjából kritikus helyzetekre ellenőrzött környezetben.

„A GAIA-2 módot ad a biztonság szempontjából kritikus éles esetek adatainak szisztematikus és ellenőrizhető tesztelésére egy virtuális környezetben, sokkal több teszttel, mint amennyit a valós világban elvégezhetünk” – kommentálta Jamie Shotton, a Wayve vezető tudósa. „Célunk nem csupán a korábbi vezetési szokások megismétlése, hanem gazdagabb, nagyobb kihívást jelentő teszt- és oktatási környezetek létrehozása, amelyek továbbfejlesztik az autonóm vezetési képességeket. A továbbfejlesztett valósághűséggel és skálázhatósággal a GAIA-2 felgyorsítja a Wayve támogatott és automatizált vezetési technológiájának ellenőrzését és validálását világszerte.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A General Motors és az Nvidia új generációs járműveken, gyárakon és robotokon fog együttműködni mesterséges intelligenciával, szimulációval és gyorsított számítástechnikával. A vállalatok együttműködnek az Nvidia gyorsított számítási platformjait, köztük az Nvidia Omniverse-t és az Nvidia Cosmost használó egyedi mesterséges intelligencia-rendszerek kiépítésén, hogy kiképezzék a mesterséges intelligencia gyártási modelljeit a GM gyári tervezésének és robotikájának optimalizálására. A GM emellett az Nvidia Drive AGX-et fogja használni a járműbe épített hardverekhez a jövőbeni fejlett vezetést segítő rendszerekhez és az utastérbeli fokozott biztonságú vezetési élményekhez.

„A GM régóta partnerkapcsolatot ápol az Nvidiával, kihasználva GPU-it a működésünk során” – mondta Mary Barra, a General Motors elnök-vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia nemcsak optimalizálja a gyártási folyamatokat és felgyorsítja a virtuális tesztelést, hanem segít intelligensebb járművek felépítésében is. A technológia és az emberi találékonyság egyesítése révén az innováció új szintjeit nyitjuk meg a járműgyártásban és azon túl is.”

„Elérkezett a fizikai mesterséges intelligencia korszaka, és a GM-mel együtt átalakítjuk a közlekedést, a járművektől a gyárakig, ahol azokat gyártják” – mondta Jensen Huang, az Nvidia alapítója és vezérigazgatója. „Nagy örömünkre szolgál, hogy a GM-mel együttműködve AI-rendszereket építhetünk az ő elképzelésükre, gyártási képességeikre és know-how-jukra szabva.”

A GM az Nvidia GPU-platformjaiba fektet be, hogy AI modelleket oktasson különböző területeken, beleértve a szimulációt és a validálást. A vállalatok együttműködése most az autógyárak tervezésének és működésének átalakítására is kiterjed.

A GM az Nvidia Omniverse platformot fogja használni az összeszerelősorok digitális ikerpárjainak létrehozásához, lehetővé téve a virtuális tesztelést és a gyártási szimulációkat a leállási idő csökkentése érdekében. Az erőfeszítés magában foglalja a már használatban lévő robotikai platformok tanítását olyan műveletekre, mint például az anyagmozgatás és a szállítás, a gyártás biztonságának és hatékonyságának növelése érdekében.

A GM emellett az Nvidia Blackwell architektúrára épülő és a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező Nvidia DriveOS operációs rendszert futtató Nvidia Drive AGX-re épít új generációs járműveket. Ez a járműbe épített számítógép, amely másodpercenként akár 1000 billió műveletet hajt végre, nagy teljesítményű számításokat végez, és felgyorsíthatja a biztonságos AV-k nagyszabású fejlesztését és telepítését.

Az Nvidia a közelmúltban egyeztetett a GM-mel az Nvidia GTC globális mesterségesintelligencia-konferencián, ahol mindkét vállalat megvitatta kibővített együttműködését, és azt, hogy az AI hogyan alakítja át az autógyártást és a járműszoftver-fejlesztést.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Szilícium-völgyi járműszoftver-szállító, az Applied Intuition, Inc. a Traton csoporttal, a világ egyik vezető haszongépjármű-gyártójával együttműködve járműszoftver-platformokat telepít az összes Traton márkára – a Scania, MAN, International és Volkswagen Truck & Bus.

A partnerség célja, hogy felgyorsítsa a Traton technológiai vezető szerepét, és lehetővé tegye a vállalat számára, hogy teljes szoftver-definiált jármű (SDV) képességet biztosítson. Az Applied Intuition mesterséges intelligenciával hajtott szoftvertermékeket fog kínálni a járművekhez világszerte, kihasználva szoftveres szakértelmét és a Traton tapasztalatait a szoftvervezérelt haszongépjárművek nagyszabású iparosításában.

A stratégiai partnerség a két vállalat erősségeit egyesíti annak érdekében, hogy a teherszállítási ökoszisztéma összes Traton termékéhez teljes SDV-képességet biztosítson, és minden eddiginél gyorsabban teremtsen értéket az ügyfelek és partnerek számára.

A Traton csoport márkái komoly múltra tekintenek vissza a házon belüli szoftverfejlesztésben, amely lehetővé teszi számukra, hogy rendkívül megbízható és nagy teljesítményű járműveket kínáljanak ügyfeleiknek. A partnerség keretében a Traton integrálja házon belüli platformját és alkalmazásszoftverét az Applied Intuition méretezhető, bővíthető és moduláris járműrendszerével és mesterséges intelligencia-alapú eszközeivel, beleértve a virtualizált tesztelést felhőalapú környezetben, a teljes járműszoftver fejlesztése és validálása érdekében.

A partnerség célja egy iparágvezető járműszoftver-platform és egy fejlesztői eszközlánc bevezetése az összes Traton márkára világszerte.

„A Traton csoport termékeit egyre inkább szoftverek vezérlik” – mondta Niklas Klingenberg, a Traton SE igazgatótanácsának tagja, aki a csoport kutatás-fejlesztéséért felelős. „Mindig is erős szoftveres kompetenciákkal rendelkeztünk házon belül, de fontos számunkra, hogy egy alkalmas szoftverpartnerrel dolgozzunk együtt, hogy kiegészítsük képességeinket. Az Applied Intuition fejlesztői eszközöket és szakértelmet hoz a modern járműplatformokba, és a végrehajtási sebességre koncentrál, ami tökéletesen illeszkedik a céljainkhoz.”

Az Applied Intuition és a Traton stratégiai partnersége öt évnyi sikeres közös együttműködés után jött létre a fejlett vezetőtámogató rendszerek (ADAS) és az automatizált vezetés (AD) fejlesztése terén.

„A kezdetektől fogva erős kulturális és technológiai összhang volt mérnökcsapataink között, különösen a műszaki kiválóság, a sebesség és a biztonság terén” – mondta Qasar Younis, az Applied Intuition társalapítója és vezérigazgatója.

„Örülök, hogy még inkább elmélyítjük kapcsolatunkat a Tratonnal, és új mércét állítunk fel a járműszoftverek terén a haszongépjármű- és szállítóiparban.”

A Plusz és a Tier IV együttműködik a vezető nélküli teherautók terén Japánban

A mesterséges intelligencia alapú autonóm teherautószoftvert fejlesztő Plus és a Tier IV, az autonóm vezetéshez nyílt forráskódú szoftvereket fejlesztő partner együttműködik az „Autonomy 2.0” fejlett autonóm vezetési megoldások fejlesztésének és bevezetésének felgyorsítása érdekében Japánban, kezdve a 4. szintű autonóm teherautókkal az ország gyorsforgalmi útjain. Az együttműködés támogatja a japán kormány által vezetett kezdeményezést az autonóm vezetési technológiák fejlesztésének felgyorsítására, amelynek célja az ország kritikus járművezető hiányának kezelése.

Az együttműködés részeként a Plus és a Tier IV közösen létrehoznak egy személyre szabott autonóm vezetési szoftvermegoldást a japán piac számára azáltal, hogy integrálják a Plus végpontok közötti virtuális illesztőprogram AI modelljét a Tier IV platformon alapuló „Autoware” rendszerével. Ez egy nyílt forráskódú szoftver az autonóm vezetéshez, amelyet a Tier IV támogat.

„Mindig is hittük, hogy a partnereinkkel közös alkotás a leggyorsabb módja annak, hogy a legjobb autonóm vezetési rendszereket elhozzuk a világba” – mondta Shinpei Kato, a Tier IV vezérigazgatója. „A Plus egy globális autonóm vezetési szoftvercég, amely már az Egyesült Államok és Európa vezető teherautógyártóinak 4. szintű autonóm teherautóit hajtja, mint például a Traton Group Scania, MAN és International, az Iveco Group, valamint a Hyundai. Ez teszi a Plus-t ideális partnerré az Autonomy 2.0 alapú autonóm vezetési technológiával Japánban az autonóm teherautókkal kezdődően.”

„A vezető nélküli teherautók szükséges megoldást jelentenek Japánban a súlyos tehergépjármű-sofőr-hiány és az elöregedő népesség kezelésére” – tette hozzá David Liu, a Plus vezérigazgatója és társalapítója. „Izgatottan várjuk, hogy hasznosíthassuk AV2.0 Generative AI-alapú autonóm vezetési technológiánkat és szakértelmünket az autonóm teherautók bevetésében a globális teherautó-gyártókkal együttműködésben, hogy a Tier IV-el együttműködve felgyorsítsuk a vezető nélküli teherautók elterjedését Japánban.”

A Nomura Research Institute tanulmánya 36%-os sofőrhiányt jósol Japánban 2030-ra. Ennek a kihívásnak a megoldása érdekében a Plus és a Tier IV egyesíti erőit, kihasználva a Tier IV Gazdasági, Kereskedelmi és Ipari Minisztérium (METI) a japán járműgyártók járművein alapuló autonóm teherautók fejlesztésére irányuló projektjében szerzett tapasztalatait. Az együttműködés révén a cégek az innovatívabb és hatékonyabb árufuvarozás japán piacra való bevezetése előtt egyengetik az utat.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Magna együttműködik az Nvidiával, hogy integrálja az Nvidia Drive AGX platformot fejlett technológiai megoldásainak következő generációjába.

Az Nvidia Drive AGX Thor system-on-a-chip (SoC), amely a biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező DriveOS operációs rendszert futtatja, és a Blackwell GPU architektúrára épül, megnövelt funkcionalitást egyesít a hatékonyság, a sebesség és a méretezhetőség javítása érdekében. Ez segít a Magnának a legkorszerűbb mesterséges intelligencia, valamint az autonóm vezetés (AD) és a belső utastér alkalmazások különböző szintű megvalósításában.

A Magna az L2+-tól L4-ig terjedő aktív biztonsági megoldások legújabb fejlesztéseit fejleszti és teszteli a Drive Thor rendszeren, amely támogatja a Magna vezető pozícióját az autóelektronikai és AD-megoldások terén. Az új generációs SoC által biztosított gyorsabb számítási teljesítmény és skálázhatóság felhasználásával ezek a megoldások a jármű biztonságának, kényelmének és még sok másnak a javítását célozzák.

„Az Nvidia felgyorsított számítási és mesterséges intelligencia képességeit a Magna széleskörű autóipari szakértelmével és innovációjával ötvözve célunk, hogy új szabványokat tárjunk fel a következő generációs, szoftveresen definiált járműintelligencia és autonómia terén” – mondta Steven Jenkins, a Magna Electronics technológiai stratégiáért felelős alelnöke. „Együttműködésünk lehetővé teszi számunkra, hogy olyan piaci alkalmazásokat fejlesszünk ki mesterséges intelligencia alapú megoldásokhoz, amelyek újradefiniálhatják a vezetési élményt, és megfelelhetnek az autóipar változó igényeinek.”

A Magna olyan fejlett funkciók fejlesztésében, integrálásában és bevezetésében szerzett szakértelme, mint az adaptív sebességtartó automatika, a vezető- és utasfigyelés, a Highway and Urban Navigate-on-Autopilot, valamint a belső kabin AI kísérőfunkciói, jól pozícionálja a vállalatot ebben a kísérleti programban. Ez a kezdeményezés a számítástechnikai rendelkezésre állás összetettségének megoldására összpontosít az ADAS, az AD és a belső kabin AI-funkcióinak integrálására szolgáló teljesítménnyel, skálázható, rugalmas és testreszabható rendszermegoldásokat biztosítva, amelyek megfelelnek a konkrét piaci igényeknek és a szabályozási követelményeknek.

„Mivel az autóipar áttér a biztonságosabb, intelligensebb, autonóm vezetési képességekkel rendelkező járművekre, a Magnával való együttműködésünk a legújabb eszközünk arra irányuló törekvéseinkben, hogy biztonsági tanúsítvánnyal rendelkező felgyorsított számítástechnikánkat és mesterséges intelligenciánkat a közlekedési ágazatban is eljuttassuk” – mondta Ali Kani, az Nvidia Automotive részlegének alelnöke. „Az alapvető technológiák és a Magna integrációs szakértelmének kombinálásával célunk a mobilitás jövőjének alakítása.”

Az Nvidia Drive AGX Thor másodpercenként akár 1000 billió műveletet biztosít az AI számítási teljesítményéhez, 8 bites lebegőpontos támogatással, amely transzformátormodellekre, nagy nyelvi modellekre és generatív mesterségesintelligencia-munkaterhelésekre optimalizált.

A Magna azt tervezi, hogy 2025 negyedik negyedévében bemutat egy működő bemutatóplatformot. Ennek részeként a Magna az Nvidia Drive-OS-t fogja használni a fejlesztési, integrációs, érvényesítési és gyártási munkafolyamatok elvégzéséhez.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az ipari és kereskedelmi flották számára autonóm járműszoftvert biztosító Oxa az NVIDIA Cosmost használja fel az Ipari Mobilitás Automatizálás (IMA) felgyorsítására, amit 2 billió dolláros piaci lehetőségként ír le.

Az ipari forradalom óta az automatizálás növelte a termelékenységet, csökkentette a költségeket és elősegítette az innovációt. A vállalati szoftverek több évtizedes üzleti feladatok automatizálását segítették elő, és óriási gazdasági értéket teremtettek. A fizikai mesterséges intelligencia most egy új korszakot nyit meg: az Ipari Mobilitás Automatizálást (IMA) – automatizálja a vállalkozások által naponta elvégzett több milliárd mobilitási feladatot.

Az IMA az olyan, munkajárművek által végzett ismétlődő vezetési feladatok automatizálását jelenti, mint például a rögzített útvonalon megosztott személyszállítás, repülőtéri földi szállítás (poggyász, teher, utas/személyzet), kikötői és kiskereskedelmi udvari pótkocsi/konténer tolatás, eszközfelügyelet, gyári alkatrészlogisztika és csomópontok közötti teherautó-logisztika. Ezeket a feladatok, amelyeket jelenleg körülbelül 400 millió munkajármű lát el világszerte, jellemzően egységes útvonalakon történnek, és helyspecifikusak, így az automatizálás első számú jelöltjei.

Az Oxa az NVIDIA Cosmos World Foundation modelljeit (WFM) használja, beleértve az újonnan bejelentett Cosmos Predict modelleket is, hogy továbbfejleszthesse saját képzési eszközeit, például az Oxa Sensor Expansiont, amely az Oxa Foundry fejlesztési eszközláncán belül található.  A Cosmos WFM-ek fotorealisztikus virtuális világállapotokat generálnak videókként multimodális bemenetekből, például szövegből és képekből.

Az NVIDIA-val való együttműködés révén az Oxa hatalmas mennyiségű változatos és valósághű szintetikus adatot képes előállítani, felgyorsítva szoftverei betanítását és validálását, miközben jelentősen felgyorsítja a biztonságos, megbízható és hatékony önvezető megoldások fejlesztését és bevezetését.

Az Oxa teljes körű rendszerfejlesztési megközelítése, amelyet az Oxa Foundry hajt, felhasználja az ML/AI úttörő trendjeit. Egy új GenAI megközelítést alkalmaz önvezető szoftverének, az Oxa Drivernek a „hiperlokális” betanítására és biztosítására a tervezett, egységes és megismételhető útvonalakon.

Ezek a GenAI technikák lehetővé teszik reprezentatív és célzott „tantervek” létrehozását az Oxa Driver oktatásához és biztosításához, minimális és költséghatékony forrásadatigény mellett.

„Az NVIDIA-val való együttműködéssel és legújabb technológiáinak kihasználásával felgyorsítjuk azon képességünket, hogy biztonságos, megbízható és hatékony autonóm megoldásokat kínáljunk ügyfeleinknek, és megbirkózzunk az olyan kritikus kihívásokkal, mint a járművezetők hiánya és a termelékenységi hiányosságok” – mondta Gavin Jackson, az Oxa munkatársa. „A Cosmos használata szintetikus adatgenerálásra saját technológiáinkkal kombinálva nagyban hozzájárul majd céljaink eléréséhez és a 2 billió dolláros ipari mobilitás-automatizálási piac felszabadításához.”

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Wayve új adatokat tett közzé arról, hogy a mesterséges intelligencia hogyan alkalmazkodik gyorsan az új vezetési környezetekhez és járműplatformokhoz minimális további adatszükséglettel. Az adatközlés a cég 2024. október végén történt amerikai terjeszkedését és németországi tesztközpontjának múlt heti elindítását követi.

A Wayve AV2.0 megközelítését egy alapmodell hajtja – egy fejlett mesterséges intelligencia, amelyet a Wayve flottájától és partnereitől származó hatalmas mennyiségű vezetési adatra képeztek ki. Univerzális gerincként funkcionálva megtanul átadható vezetési viselkedéseket, lehetővé téve, hogy minimális további képzéssel alkalmazkodjon új környezetekhez. Az Egyesült Királyságban már bebizonyította, hogy képes alkalmazkodni a különböző járműplatformokhoz és városokhoz. Az új eredmények azt mutatják, hogy nyolc hét alatt mindössze 500 órányi növekményes, USA-specifikus adatgyűjtéssel a Wayve mesterséges intelligencia sikeresen alkalmazkodott az Egyesült Államok közúti infrastruktúrájához, jelzéseihez, közlekedési törvényeihez és vezetési szokásaihoz, és megközelítette az Egyesült Királyságnak megfelelő teljesítményt városi és országúti vezetésben.

A legfontosabb kutatási eredmények:

• Gyors alkalmazkodás az egyesült államokbeli utakhoz: A Wayve mesterséges intelligencia gyorsan megtanulta az Egyesült Államokra jellemző vezetési helyzeteket, mint például az útjelző táblákat, a jobbra kanyarodást piros jelzésnél, az autópályák összeolvadását és a védtelen balra kanyarodásokat, minimális további képzéssel;
• Jobb teljesítmény a sokrétű adatok révén: Az Egyesült Királyságból, az Egyesült Államokból és Németországból származó adatkészletekkel kapcsolatos képzés minden régióban jobban növelte a mesterséges intelligencia teljesítményét, mint a helyi adatokon végzett képzés;
• A teljesítmény erősödik, ahogy a mesterséges intelligencia új piacokra terjeszkedik: A több országban végzett tesztelés után a korai németországi eredmények háromszoros teljesítménynövekedést mutattak az AI kezdeti egyesült államokbeli teszteléséhez képest, ami bemutatja a változatos adatszolgáltatás előnyeit;
• Gyors alkalmazkodás az új járműplatformokhoz: A tesztelés során a Wayve mesterséges intelligencia nyolcszoros teljesítményjavulást mutatott, amikor áttért egy új autóipari platformra, 100 órányi további járműspecifikus adaton való tanulást követően.

„Az autógyártóknak áttörést jelentő mesterséges intelligencia technológiára van szükségük, amely lehetővé teszi a fejlett támogatott és automatizált vezetés biztonságos, zökkenőmentes telepítését a piacokon és járműplatformokon – költséges, időigényes újratervezés nélkül” – mondta Alex Kendall, a Wayve társalapítója és vezérigazgatója. „Ezek a legfrissebb eredmények rávilágítanak arra, hogy az AV2.0 megközelítésünk folyamatosan fejlődik az új környezeteknek való kitettséggel, felgyorsítva az intelligens vezetési automatizáláshoz vezető utat. Beépített mesterséges intelligencia rendszerünk minden egyes bővítéssel gyorsabban tanul, okosabb lesz, és méretezhető megoldást kínál járművek millióinak automatizálására világszerte.”

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

Az ADAS & Autonomous Vehicle Technology Expo 2025. május 20-án, 21-én és 22-én visszatér a németországi Stuttgartba – Európa legbefolyásosabb autóipari innovációs, kutatási és fejlesztési központjába. Az esemény egy háromnapos konferenciát foglal magában, több mint 70 szakértő előadóval az ADAS és az automatizált vezetésfejlesztés élvonalába tartozó vállalatoktól és szervezetektől. Íme néhány előadás ízelítőnek a programból:

Biztonságos és méretezhető automatizált vezetési rendszerek fejlesztése végpontok közötti AI-val

Az end-to-end AI (e2e AI) nagy figyelmet kelt az autóiparban, de továbbra is felmerülnek kérdések a biztonságával és gyakorlati alkalmazásával kapcsolatban a 2+ és 3/4 szintű vezetési rendszerekben. Ebben az előadásban Andrew English, a Wayve vezető robotikusa, az e2e mesterséges intelligencia úttörője, elmagyarázza, hogyan alkalmazza ezt az átalakuló megközelítést a gyakorlatban. A résztvevők megtudhatják, hogyan kezeli a Wayve a biztonsági aggályokat anélkül, hogy hagyományos szabályokon alapuló módszerekre hagyatkozna, és hogy az e2e AI miért jeleskedik a szélsőséges esetek megoldásában. Az előadásból kiderül, hogy ez az innovatív megközelítés hogyan nyitja meg az utat a biztonságosabb, skálázható és adaptálható autonóm vezetési rendszerek felé. A Wayve előtt English hat évet töltött az Oxánál, ahol kulcsszerepet játszott a vállalat 4. szintű termékarchitektúrájának fejlesztésében. Jelenleg ő vezeti a Wayve asszisztált és automatizált vezetési technológiája biztonsági architektúrájának fejlesztését.

Szoftverigények az autonóm tömegközlekedés forradalmához

A megosztott autonóm szolgáltatások továbbra is átalakítják a városi mobilitást, megoldásokat kínálva az urbanizációs és az éghajlati kihívásokra. A szoftver- és járműszolgáltatók számára a tömegközlekedési szolgáltatók speciális igényeinek kielégítése kulcsfontosságú a hatásos termékek létrehozásához. Az előadás során a Hamburger Hochbahn rendszerintegrációs és folyamatszakértője, Tino Müller az autonóm tömegközlekedési szolgáltatások fejlesztésének alapvető elemeiről fog beszélni, a hamburgi ALIKE projektből merítve, ahol a Moia, a VW és a Holon partnerei voltak. A témakörök közé tartozik az akadálymentesített járművek tervezése, a hatósági jóváhagyásban való navigálás, a felhasználó-központú digitális foglalási élmények létrehozása, a lakossági elfogadottság növelése, valamint a hatékony működési és szoftverfolyamatok kiépítése. A küldöttek betekintést nyerhetnek az autonóm technológia tömegközlekedési rendszerekbe való integrálásának egyedi kihívásaiba és lehetőségeibe az üzemeltetők és az utasok igényeinek kielégítése érdekében. Az ALIKE projektről további információ olvasható az ADAS & Autonomous Vehicle International 2025. januári számában először megjelent exkluzív cikkben.

Végponttól végpontig terjedő AD értékelése a való világ számára

Egy teljesen betanítható AD-csomag felépítése hatalmas lehetőségeket rejt magában az AD-rendszerek hatékony felépítésében és méretezésében. Dr. Ralph Grewe, a Continental vonattervezője megosztja, hogy a német T1 hogyan alkalmazza a transzformátor neurális hálózatokat a különböző információk közös reprezentációs és figyelemmechanizmusokká való tokenizálásával, hogy hatékonyabban egyesítse az adatokat időben és térben az érthető és rugalmas végpontok közötti architektúrák előmozdítása érdekében. Áttekintést ad a jelenlegi kutatásokról, és egy eszközláncot nyújt a végpontok közti architektúrák gyors alkalmazásához a képzéstől a szimuláción át a zárt hurkú valós járművekig.

Az AI biztonsági tesztelés szerepe

Az AI-eszközöket egyre gyakrabban használják kibertámadásokban és védekezési mechanizmusokban. Ez megváltoztatja a kibervédelem paradigmáját azáltal, hogy az LLM-eket az iparági és szervezeti kontextuson alapuló támadási forgatókönyvek szimulálására képezi. Ez magában foglalja az OEM-ektől és az 1. szintű beszállítóktól származó üzleti adatok felhasználását az AI-modulok betanításához. Saritha Auti alelnök és a Cariad CISO csoport alelnöke bemutatja, hogyan használhatják az alkalmazástesztelők a generatív mesterséges intelligenciát a kifinomult kibertámadások szimulálására; emulálja a kódkonfigurációs problémák kihasználását a megelőző biztonság érdekében; megszemélyesíti a rendszer felhasználóját emberi interakciós mechanizmusok lekérdezésével; vagy egyszerűen kontextust ad hozzá a fenyegetéstechnika azonosítóihoz a Mitre Att&ck keretrendszeren belül. Auti 2024 júliusa óta dolgozik a Cariad (a VW-csoporthoz tartozó vállalat) globális felelősségi körébe tartozó csoportos CISO-ként, korábban pedig globális CISO-ként dolgozott, kettős felelősséggel az UD Trucksnál, Japánban (az Isuzu csoporthoz tartozó vállalat).

Az önvezető járművek biztonságának megértése

Philip Koopman, a Carnegie Mellon Egyetem docense szerint az emberi vezető eltávolítása alapvetően megváltoztatja azt, amit valójában az elfogadható biztonság alatt értünk. Azt javasolja, hogy az „embernél biztonságosabb járművezető” pozitív kockázati mérleg megközelítést ki kell egészíteni további megfontolásokkal a kockázatátvitel, a hanyag vezetési magatartás, a szabványok betartása, és az etikai és a méltányossági aggályok tekintetében. Azzal is érvel, hogy a jelenlegi szabványos keretek és a kapcsolódó definíciók valószínűleg nem megfelelőek a biztonság biztosításához, olyan implicit feltételezések miatt, amelyek megsérülnek az emberi vezető eltávolításakor. Olyan keretet fog javasolni, amely a kockázatot az elfogadható biztonsághoz kapcsolja úgy, hogy az minden autonóm rendszerre alkalmazható legyen, miközben elmagyarázza, hogy a pozitív kockázati mérleg miért nem ad társadalmilag elfogadható biztonságot. A pozitív kockázati mérlegen túlmutató biztonsági kérdésekre vonatkozó példákat is megosztanak az előadásban. Koopman professzor, aki létrehozta az UL 4600 autonóm járműbiztonsági szabványt, az AV biztonság nemzetközileg elismert szakértője, aki közel 30 éves tapasztalattal rendelkezik ezen a területen.

Összességében a háromnapos konferencián több mint 70 előadó vesz részt iparági szakértőkkel és olyan szervezetek úttörőivel, mint az ASAM, az Európai Bizottság, a Google, a Magna, a Plus, a Renault, a Robert Bosch, a Stellantis, a VWCV, a Volvo és a Waymo.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com

A Harman, a Samsung Electronics Co. leányvállalata bemutatta a Ready Aware-t, egy jármű-felhő-szoftverszolgáltatást, amely valós időben kontextuális figyelmeztetéseket ad a járművezetőknek, hogy javítsa helyzettudatosságukat a kereszteződésekben és különféle közúti veszélyhelyzetekben. A Ready Aware robusztus, méretezhető és biztonságos megoldás, amely elérhető az OEM-ek számára mind az új, mind a meglévő csatlakoztatott járművekhez Észak-Amerikában, Európában és Indiában.

„Látáson túli látás” helyzetfelismerés
A Ready Aware precíz digitális megközelítése biztosítja, hogy a járművezetők releváns, közel valós idejű információkat kapjanak, ezáltal javítva a helyzetfelismerést a kereszteződésekben és különböző közúti veszélyhelyzetekben. A szolgáltatás több mint 15 különféle használati esetet támogat, és figyelmezteti a járművezetőket a lehetséges veszélyekre, mint például az úton lévő tárgyakra vagy az álló járművekre. Ez az első V2N gyártásra kész megoldás, amely késleltetésre érzékeny „erős fékezésre” figyelmeztetést ad, figyelmeztetve a vezetőket a hirtelen közelgő torlódásokra.

A Ready Aware azáltal, hogy kritikus és kontextuálisan releváns információkat biztosít, a járművezetői tudatosságot olyan helyzetekben is fokozza, amelyek kívül esnek a saját látószögükön vagy az autó fedélzeti érzékelőin. Ezzel „látáson túli látás” helyzetfelismerést nyújt, amely lehetővé teszi a biztonságosabb vezetési döntések meghozatalát.

Az Analytics motor csökkenti a téves pozitív jelzések számát az útjelzéseknél

A Ready Aware a közúti veszélyek, kereszteződések és a kapcsolódó járművek adatait használja fel a járművezetők környezettudatosságának fokozására. Felhőalapú elemzőmotorja a digitális ikreket és a gépi tanulást használja fel, hogy közel valós időben jobban megértse a környezetet, és pontosabb betekintést nyújtson. Megbízhatósági pontszámot hoz létre és társít minden egyes közúti veszélyhez, amely javíthatja az általános pontosságot és csökkenti a téves pozitív eredményeket, így biztosítva az adatok minőségét és jobb vezetési élményt. A Harman Ready Aware automatizálja a teljes élményt, lehetővé téve a vezetők számára, hogy folyamatosan az előttük levő útra figyeljenek.

„A Harman több mint egy évtizedes V2X (jármű mindenhez) szakértelmét használja fel, hogy kontextusban értelmezhető riasztásokat küldjön, amelyek segítenek a vezetőknek biztonságosabb döntéseket hozni az utakon” – nyilatkozta Suman Sehra, a Harman International csatlakozási portfóliókezelésének globális alelnöke.

„A Ready Aware egy innovatív és nagymértékben skálázható megoldás, amely segíti az OEM-eket, hogy átalakítsák járművön belüli élményeiket azáltal, hogy a kontextustudatosságot hoznak az utastérbe és felgyorsítják a piacra kerülés idejét. A Harman a kapcsolódási és adatelemzési lehetőségeket kihasználva biztonságosabbá, intelligensebbé és környezettudatosabbá teszi a mobilitást a vezetők és az utasok támogatása érdekében.”

Euro NCAP 2026-kompatibilis közúti figyelmeztetések

Az eheti MWC 2025- ön bejelentették, hogy a Harman és a Here Technologies együtt dolgoznak fejlett, közvetlen és felhő alapú V2X (jármű-mindenhez) vezetői asszisztens rendszerek kifejlesztésén, amelyek támogathatják az autóipari OEM-ek Euro NCAP 2026 vezetőtámogató programjainak való megfelelést. A közúti figyelmeztetések használati esetei fejlett figyelmeztetéseket adnak a balesetekre, az álló járművekre és a rossz irányba haladó járművezetőkre.

„A Here és a Harman együttműködve pontos, dinamikus közúti figyelmeztetéseket biztosítanak, amelyek javíthatják a járművezetők biztonságát, és támogatják az OEM-eket a kapcsolódó és szoftveresen definiált járművekre vonatkozó, fejlődő NCAP-követelmények teljesítésében. Célunk, hogy támogassuk az OEM-eket a biztonsági kihívások kezelésében, beleértve a járművek tájékoztatását az előttük álló potenciális veszélyekről, miközben felgyorsítjuk termékeik piacra lépésének idejét” – mondta Anssi Saarimäki, a Here Technologies ADAS és Automated Driving Solutions termékmenedzsmentért felelős vezető igazgatója.

Az MWC 2025-ön, amelyre március 3-6-án kerül sor Barcelonában (Spanyolország), a Harman and Here bemutatja, hogy a Ready Aware támogatja az Euro NCAP 2023 sebességtámogató rendszerek jelenlegi követelményeit, és a közeljövőben további Euro NCAP 2026 használati eseteket és DFRS-integrációt (Data for Road Safety) fognak hozzáadni.

A Harman Ready Aware egy könnyen telepíthető, méretezhető és költséghatékony megoldás, amely számos zökkenőmentes integrációs lehetőséget kínál. A Ready Aware hardveres agnosztikus, 4G és 5G, Android vagy Linux rendszeren egyaránt működik, és úgy tervezték, hogy jövőbiztos legyen, és további késleltetésérzékeny használati eseteket támogasson a járművek és a gyalogosok között a felhőn keresztüli jövőbeni frissítésekhez.

A Ready Aware telepíthető a meglévő csatlakoztatott járműveken az OTA (Other-the-air) frissítések segítségével, valamint az új sorozatgyártású járműveken. V2N architektúrájának és Software as a Service (SaaS) megközelítésének köszönhetően a Ready Aware rendkívül skálázható mind a járművek mennyisége, mind a régiók tekintetében, és jelenleg Észak-Amerikában, Európában és Indiában elérhető.

Forrás: autonomousvehicleinternational.com