Nvidia представляє нові моделі штучного інтелекту для роботів та автомобілів з автопілотом

Джерело: Coindoo Оригінальна назва: Nvidia представляє нові моделі штучного інтелекту для роботів і самоврядних транспортних засобів Оригінальне посилання:

Nvidia представила широкий набір розробок у галузі робототехніки та автономного водіння на CES 2026, окресливши, як її моделі штучного інтелекту, програмне забезпечення для симуляції та апаратне забезпечення використовуються для прискорення впровадження гуманоїдних роботів і самоврядних транспортних засобів.

Під час заходу Nvidia заявила, що її технології робототехніки вже впроваджуються все більшою кількістю промислових і технологічних компаній, підкреслюючи розширення ролі компанії за межі напівпровідників і у фізичні системи штучного інтелекту, що працюють у реальному світі. Генеральний директор Jensen Huang зазначив, що ці системи можуть мати значний вплив на виробництво та логістику, галузі, які компанія оцінює приблизно у $50 трильйонів доларів.

Основні висновки

• Nvidia оголосила про нові технології робототехніки та автономного водіння на CES 2026.
• Промислові та робототехнічні компанії вже використовують моделі штучного інтелекту Nvidia та інструменти симуляції для розробки гуманоїдних і промислових роботів.
• Навчання на основі симуляції стає центральним у процесі розробки роботів і систем самоврядування.
• Нові моделі Alpamayo Nvidia спрямовані на покращення роботи автономних транспортних засобів у рідкісних і складних ситуаціях водіння.

Впровадження робототехніки поширюється у різних галузях

Nvidia заявила, що компанії від Boston Dynamics і Caterpillar до LG Electronics і NEURA Robotics використовують її моделі штучного інтелекту та платформи симуляції для розробки роботів, здатних орієнтуватися у складних середовищах і виконувати завдання, що вимагають сприйняття, логіки та фізичної взаємодії.

За словами компанії, ці інструменти допомагають наблизити гуманоїдних і промислових роботів до комерційного впровадження, зменшуючи залежність від фізичних випробувань і дозволяючи масштабне віртуальне навчання.

Віртуальне навчання стає центральним у розробці роботів

Основною темою оголошень Nvidia було симуляційне навчання. Компанія представила нові моделі штучного інтелекту, створені для навчання роботів інтерпретувати навколишнє середовище і реагувати на реальні умови у віртуальних середовищах.

Nvidia заявила, що цей підхід дозволяє розробникам піддавати роботів рідкісним або небезпечним сценаріям, які важко або неможливо відтворити у фізичному світі. Завдяки інтенсивному навчанню у симуляції, роботи можуть краще підготуватися до реальних умов, скорочуючи терміни розробки і знижуючи витрати.

Нові моделі штучного інтелекту орієнтовані на крайні випадки автономного водіння

Крім робототехніки, Nvidia представила Alpamayo — нову сімейство моделей штучного інтелекту, спрямованих на покращення систем самоврядування. Моделі використовують рамки зору-мови-дії для допомоги автономним транспортним засобам у розпізнаванні та аналізі рідкісних або неоднозначних ситуацій водіння.

Замість того, щоб бути повною системою водіння, Alpamayo розроблена як масштабна модель-вчитель, яку розробники можуть доопрацювати і інтегрувати у свої автономні системи. Nvidia заявила, що моделі можуть допомогти транспортним засобам реагувати на сценарії, такі як несправність світлофорів або несподівані дорожні умови.

Компанії, зокрема Lucid, Uber і Berkeley DeepDrive, висловили зацікавленість у використанні Alpamayo для покращення своїх технологій автономного водіння.

Чому Nvidia наголошує на симуляції

Хоча автономні транспортні засоби вже працюють у обмежених умовах, зокрема на платформах таких як Waymo, технологія все ще стикається з рідкісними і непередбачуваними ситуаціями. Nvidia заявила, що симуляція пропонує масштабований спосіб навчання систем штучного інтелекту для таких крайніх випадків без повної залежності від реальних даних водіння.

Загалом, оголошення Nvidia вказують на ширшу стратегію: позиціонувати компанію як основного постачальника технологій для робототехніки та автономних систем. Поєднуючи моделі штучного інтелекту, інструменти симуляції та спеціалізоване апаратне забезпечення, Nvidia прагне підтримати наступну фазу машин, здатних сприймати, логічно мислити і діяти у фізичних середовищах.