NVIDIA wurde heute auf der Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Konferenz in Seattle als Gewinner der Autonomous Grand Challenge benannt, um die Entwicklung von selbstfahrenden Autos zu beschleunigen. Im vergangenen Jahr gewann NVIDIA bereits in der Kategorie 3D Occupancy Prediction, dieses Jahr führte das Unternehmen mit seinem Hydra-MDP-Modell die End-to-End-Driving-at-Scale-Kategorie an, wodurch mehr als 400 Einträge weltweit übertroffen wurden. Diese Errungenschaft unterstreicht die Bedeutung der generativen KI für Anwendungen bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AV). Die Technologie kann auch in industriellen Umgebungen, im Gesundheitswesen, in der Robotik und anderen Bereichen eingesetzt werden.
Darüber hinaus kündigte NVIDIA NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX an, einen Satz von Mikrodiensten, die eine physikalisch genaue Sensormodellierung ermöglichen, um die Entwicklung vollständig autonomer Maschinen jeder Art zu beschleunigen. Der Wettbewerb um die Entwicklung selbstfahrender Autos ist mehr ein dreiteiliger Triathlon als ein Sprint, wobei AI-Training, Simulation und autonomes Fahren gleichzeitig betrieben werden. Jeder Teil erfordert seine eigene beschleunigte Rechenplattform, und zusammen bilden die für diese Schritte maßgeschneiderten Full-Stack-Systeme eine leistungsstarke Triade, die kontinuierliche Entwicklungszyklen ermöglicht, die sich ständig in Leistung und Sicherheit verbessern.
Das Gewinnerteam von NVIDIA hat ein End-to-End-Modell entwickelt, das Kamera- und Lidardaten sowie die Fahrzeugtrajektorie verwendet, um fünf Sekunden nach dem Sensoreingang einen sicheren optimalen Fahrweg zu generieren. Dieser Workflow kann in hochdetaillierten simulierten Umgebungen mit NVIDIA Omniverse repliziert werden, was es AV-Simulationsentwicklern ermöglicht, den Workflow in einer physikalisch genauen Umgebung zu rekonstruieren, bevor sie ihre AVs in der realen Welt testen. NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX-Mikrodienste werden später in diesem Jahr verfügbar sein. NVIDIA belegte auch den zweiten Platz in der Kategorie Driving with Language beim CVPR Autonomous Grand Challenge.
Insgesamt wurden beim CVPR über 50 NVIDIA-Papiere angenommen, die Themen wie Automobil, Gesundheitswesen, Robotik und mehr abdecken. Über ein Dutzend Papiere werden sich mit Forschungen von NVIDIA im Bereich Automobil beschäftigen. Sanja Fidler, Vizepräsidentin für KI-Forschung bei NVIDIA, wird auf der CVPR-Workshop über autonome Fahrzeuge sprechen. Die NVIDIA Research-Abteilung besteht aus hunderten von Wissenschaftlern und Ingenieuren auf der ganzen Welt, die sich mit Themen wie KI, Computergrafik, Computer Vision, selbstfahrenden Autos und Robotik befassen.