NATIX、29億ユーロのエレクトロニクス企業からオープンソースのマルチカメラWFM開発の肩代わりを受ける

ヴァレオは、ソラナDePINプロジェクトであるNATIXと提携し、オープンソースのマルチカメラ世界財団モデル（WFM）を開発しました。

マルチカメラ、空間的なストリートレベルの画像でWFMをトレーニングすることにより、NATIXとValeoは、メーカーがより安全で信頼性の高い自律走行車（AV）をトレーニングするのを支援します。

NATIXとValeoのコラボレーションは、Solana DePINが重要な実世界のインフラストラクチャに活用されている具体的な例を示しており、信頼性が高く汎用性の高いデータセットに対する需要の高まりを浮き彫りにしています

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ソラナDePINを使った自律走行車のトレーニング

インターネット上では、robotaxisをバカにしたり、自律走行車の意思決定に文句をつけたりすることが盛んですが、現実には、自律走行車の普及は増加の一途をたどっています。Statistica and Market.usによると、自律走行車の流通台数は今後5年間で3倍になり、2030年には125,000台以上が道路を走るようになると予想されている

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予測にもかかわらず、自律走行車は、少なくとも一般大衆の目には、依然として安全上の懸念の怒りと映っている。DePINが収集したデータは、これらの懸念を解決する潜在的な手段を提供する可能性があります。NATIXの世界171カ国に広がる26万8000人以上のドライバーのグローバルネットワークを利用することで、メーカーは、現実世界の信頼できるストリートレベルの画像でWFMを訓練することができます。

“WFMs are a once-in-a-generation opportunity — similar to the rise of LLMs in 2017–2020.The teams who build the first scalable world models will define the foundation of the next AI waves：物理AIである。NATIXの分散型マルチカメラネットワークにより、NATIXは大規模なOEMよりも迅速に行動できるという明確な利点があります。 - アリレザ・ゴッズ、NATIX CEO兼共同創設者

。

ヴァレオによれば、物理的な世界で動作する自律型マシンは、空間と時間を意思決定に織り込みながら、4次元の環境を理解することを学ばなければなりません。

一度に多くの同期されたカメラビューでトレーニングすることにより、ValeoxNATIX WFMは、より真のエッジケースを提供する、よりニュアンスのあるトレーニングデータを提供すると主張しています。

“Valeo’s AI研究センターは、2018年に設立されて以来、自動車業界、特にアシストおよび自律走行の分野におけるAI研究の最前線にいます。私たちの目標は常に、安全かつ責任を持ってモビリティのインテリジェンスを進化させることです。ヴァレオのジェネレーティブワールドモデリング研究の専門知識とNATIXのグローバルなマルチカメラデータを組み合わせることで、次世代のエンドツーエンドAIモデルの品質とアクセシビリティの両方を加速させ、研究コミュニティが強力なオープンモデルを構築できるようにします。

このコラボレーションは、主にフロントカメラ動画でトレーニングされてきた、ヴァレオの既存のオープンソースフレームワークを基盤としています。

• • VaViM (Video Autoregressive Model)
    。

  • VaViM (ビデオ自己回帰モデル)

    VaVAM（ビデオアクションモデル）

  NATIXは、既存のトレーニングデータにさらなる多用途性をもたらし、10万時間の

  トレーニングデータを追加すると主張しています。

  米国、ヨーロッパ、アジア全域の実車から、7ヶ月間でマルチカメラによる走行データ（60万時間のビデオデータ）を追加します。

  NATIXのグローバルカバレッジが2億3,900万キロを突破

  NATIXの新たなコラボレーションは、テスラやグラブと統合してきたDePINプロジェクトにとって、新たな大規模な展開となる。

  

  NATIXエクスプローラーによると、DePINプロジェクトは現在、171カ国の268,000人以上の貢献者により、2億3,900万キロメートルを超える世界の道路網をカバーしています

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