NATIX wird von einem 2,9 Mrd. Euro schweren Elektronikunternehmen für die Entwicklung eines Open-Source-Multikamera-WFM angezapft
Die neue Solana DePIN Plattform kartiert nun 239 Millionen Kilometer des globalen Straßennetzes
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Valeo, ein französisches Technologieunternehmen mit einem Wert von über €2,9 Mrd., hat sich mit NATIX, einem Solana-DePIN-Projekt, zusammengetan, um ein quelloffenes Multikamera-Weltmodell (World Foundation Model, WFM) zu entwickeln.
Indem NATIX und Valeo das WFM auf räumlichen Straßenbildern mit mehreren Kameras trainieren, werden sie den Herstellern helfen, sicherere und zuverlässigere autonome Fahrzeuge (AV) zu entwickeln.
Die Zusammenarbeit zwischen NATIX und Valeo ist ein konkretes Beispiel dafür, wie Solana DePIN für kritische Infrastrukturen in der realen Welt eingesetzt wird, und verdeutlicht den wachsenden Bedarf an zuverlässigen und vielseitigen Datensätzen.
Training von autonomen Fahrzeugen mit Solana DePIN
Während sich das Internet im Allgemeinen gerne über Robotaxis lustig macht und sich über die Entscheidungsfindung autonomer Fahrzeuge beschwert, ist die Realität, dass die Verbreitung von autonomen Fahrzeugen weiter zunimmt. Laut Statistica und Market.us wird erwartet, dass sich die Zahl der im Umlauf befindlichen autonomen Fahrzeuge in den nächsten fünf Jahren verdreifachen wird und bis 2030 über 125.000 Einheiten auf den Straßen unterwegs sein werden.
Trotz der Prognosen sind autonome Fahrzeuge immer noch mit Sicherheitsbedenken behaftet, zumindest in den Augen der Öffentlichkeit. Die von DePIN gesammelten Daten könnten ein mögliches Mittel sein, um diese Bedenken auszuräumen. Indem sie das globale Netzwerk von NATIX’mit über 268.000 Fahrern in 171 Ländern anzapfen, sind die Hersteller in der Lage, WFMs auf zuverlässigen Bildern aus der realen Welt zu trainieren.
“WFMs sind eine einmalige Gelegenheit — ähnlich wie der Aufstieg der LLMs in 2017–2020. Die Teams, die die ersten skalierbaren Weltmodelle bauen, werden die Grundlage der nächsten KI-Welle definieren: Physikalische KI. Mit unserem verteilten Multi-Kamera-Netzwerk hat NATIX den klaren Vorteil, schneller als große OEMs voranzukommen." - Alireza Ghods, NATIX CEO und Mitgründer
Valeo zufolge müssen autonome Maschinen, die in der physischen Welt operieren, lernen, eine vierdimensionale Umgebung zu verstehen und Raum und Zeit in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen.
Das ValeoxNATIX WFM soll durch das gleichzeitige Training mit vielen synchronisierten Kameraansichten differenziertere Trainingsdaten liefern, die mehr echte Grenzfälle bieten und letztlich zu sichereren autonomen Fahrzeugen führen.
“Seit unserer Gründung im Jahr 2018 steht das KI-Forschungszentrum von Valeo’an der Spitze der KI-Forschung in der Automobilbranche, insbesondere in den Bereichen assistiertes und autonomes Fahren. Unser Ziel war es schon immer, die Mobilitätsintelligenz sicher und verantwortungsvoll voranzutreiben. Durch die Kombination von Valeo’s Forschungsexpertise im Bereich der generativen Weltmodellierung mit NATIX’s globalen Multikameradaten beschleunigen wir sowohl die Qualität als auch die Zugänglichkeit von End-to-End-KI-Modellen der nächsten Generation und ermöglichen es der Forschungsgemeinschaft, auf starken offenen Modellen aufzubauen.” - Marc Vrecko, Valeo Brain Division CEO
Diese Zusammenarbeit baut auf den bestehenden Open-Source-Frameworks von Valeo auf, die hauptsächlich auf Frontkamera-Videos trainiert wurden:
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VaViM (Video Autoregressive Model)
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VaVAM (Video-Aktions-Modell)
NATIX behauptet, dass es mehr Vielseitigkeit zu den bestehenden Trainingsdaten bringen wird, indem es 100k Stunden
Multikamera-Fahrdaten (600.000 Stunden Videodaten) in 7 Monaten, von echten Fahrzeugen in den USA, Europa und Asien.
NATIX übertrifft weltweit 239 Millionen Kilometer
Die neue Zusammenarbeit mit NATIX’markiert eine weitere groß angelegte Entwicklung für das DePIN-Projekt, das bereits mit Tesla und Grab zusammengearbeitet hat.
Nach Angaben des NATIX-Explorers deckt das DePIN-Projekt nun über 239 Mio. Kilometer des globalen Straßennetzes ab, das von über 268.000 Mitwirkenden in 171 Ländern betrieben wird.
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