NATIX est sollicité par une entreprise d'électronique de 2,9 milliards d'euros pour développer un système de gestion des flux de travail (WFM) ouvert et multi-caméras
La plateforme émergente Solana DePIN cartographie désormais 239 millions de kilomètres du réseau routier mondial.
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Valeo, une entreprise technologique française évaluée à plus de €2,9B, s'est associée à NATIX, un projet Solana DePIN, pour développer un modèle de base mondial (WFM) multi-caméras et open-source.
En formant le WFM à l'imagerie spatiale multicaméra au niveau de la rue, NATIX et Valeo aideront les fabricants à former des véhicules autonomes (AV) plus sûrs et plus fiables.
C'est ce que l'on appelle le "World Foundation Model".
La collaboration de NATIX’avec Valeo illustre un exemple concret d'utilisation de Solana DePIN pour des infrastructures critiques et réelles, soulignant la demande croissante d'ensembles de données fiables et polyvalents.
Entraînement de véhicules autonomes avec Solana DePIN
La formation de véhicules autonomes avec Solana DePIN
Alors que l'internet dans son ensemble adore se moquer des robotaxis et se plaindre de la prise de décision des véhicules autonomes aujourd'hui, la réalité est que la prolifération des véhicules autonomes continue d'augmenter. Selon Statistica et Market.us, le nombre de véhicules autonomes en circulation devrait tripler au cours des cinq prochaines années, avec plus de 125 000 unités sur les routes d'ici 2030.
Malgré les projections, les véhicules autonomes posent encore une colère de problèmes de sécurité, du moins aux yeux du grand public. Les données collectées par DePIN pourraient offrir un moyen potentiel de résoudre ces problèmes. En puisant dans le réseau mondial de NATIX’plus de 268 000 conducteurs dans 171 pays, les fabricants sont en mesure de former les WFM sur des images fiables, au niveau de la rue, provenant du monde réel.
Les données collectées par DePIN pourraient constituer un moyen potentiel de répondre à ces préoccupations.
“Les WFM représentent une opportunité unique dans une génération &mdash ; similaire à la montée des LLM en 2017–2020.Les équipes qui construisent les premiers modèles mondiaux évolutifs définiront les fondations de la prochaine vague d'IA : L'IA physique. Avec notre réseau multi-caméras distribué, NATIX a un net avantage de pouvoir aller plus vite que les grands OEM.” - Alireza Ghods, PDG et cofondateur de NATIX
Les équipes qui construisent les premiers modèles mondiaux évolutifs définiront les bases de la prochaine vague d'IA : les IA physiques.
Selon Valeo, les machines autonomes opérant dans le monde physique doivent apprendre à comprendre un environnement à 4 dimensions, en tenant compte de l'espace et du temps dans leur prise de décision.
En s'entraînant sur de nombreuses vues de caméras synchronisées en même temps, le ValeoxNATIX WFM prétend fournir des données d'entraînement plus nuancées qui offrent plus de véritables cas limites, ce qui conduit finalement à des véhicules autonomes plus sûrs.
Les données d'entraînement de ValeoxNATIX WFM sont plus nuancées.
dir="ltr">Cette collaboration s'appuie sur les cadres open source existants de Valeo, qui ont principalement été entraînés sur des vidéos de caméra frontale :“Depuis notre création en 2018, le centre de recherche en IA de Valeo’a été à la pointe de la recherche en IA dans l'industrie automobile, en particulier dans les domaines de la conduite assistée et autonome. Notre objectif a toujours été de faire progresser l'intelligence de la mobilité de manière sûre et responsable. En combinant l'expertise de Valeo en matière de recherche sur la modélisation générative du monde avec les données mondiales multi-caméras de NATIX, nous accélérons à la fois la qualité et l'accessibilité des modèles d'IA de bout en bout de la prochaine génération, permettant ainsi à la communauté des chercheurs de s'appuyer sur des modèles ouverts solides.” - Marc Vrecko, Directeur Général de la Division Cerveau de Valeo
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Les modèles d'intelligence artificielle de Valeo ont été développés à partir de modèles ouverts.
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VaViM (Video Autoregressive Model)
VaViM est un modèle autorégressif vidéo.
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VaVAM (Modèle Vidéo-Action)
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Modèle Vidéo-Action (VMA)
NATIX affirme qu'il apportera plus de polyvalence aux données de formation existantes, en ajoutant 100k heures de
VaVAM (modèle vidéo d'action).
données de conduite multi-caméras (600K heures de données vidéo) en 7 mois, à partir de véhicules réels à travers les États-Unis, l'Europe et l'Asie.
La couverture mondiale de Natix dépasse les 239 millions de km
La nouvelle collaboration de NATIX’marque un autre développement à grande échelle pour le projet DePIN, qui a déjà intégré Tesla et Grab.
Selon l'explorateur NATIX, le projet DePIN couvre désormais plus de 239 millions de kilomètres du réseau routier mondial, grâce à plus de 268 000 contributeurs dans 171 pays.
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