A NATIX foi contactada por uma empresa de eletrónica de 2,9 mil milhões de euros para desenvolver WFM multicâmara de código aberto
A plataforma emergente Solana DePIN mapeia agora 239 milhões de quilómetros da rede rodoviária mundial
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Valeo, uma empresa francesa de tecnologia avaliada em mais de €2.9B, estabeleceu uma parceria com a NATIX, um projeto Solana DePIN, para desenvolver um World Foundation Model (WFM) de código aberto e com várias câmaras.
Ao treinar o WFM em imagens espaciais de nível de rua com várias câmeras, a NATIX e a Valeo ajudarão os fabricantes a treinar veículos autônomos (AV) mais seguros e confiáveis.
A colaboração da NATIX&rsquo com a Valeo ilustra um exemplo concreto de Solana DePIN a ser aproveitado para infra-estruturas críticas do mundo real, destacando a crescente procura de conjuntos de dados fiáveis e versáteis.
Treinamento de veículos autónomos com Solana DePIN
Embora a internet em geral adore tirar sarro dos robotaxis e reclamar da tomada de decisões dos veículos autónomos hoje em dia, a realidade é que a proliferação de AVs continua a ter uma tendência ascendente. De acordo com Statistica e Market.us, o número de veículos autónomos em circulação deverá triplicar nos próximos cinco anos, com mais de 125.000 unidades nas estradas até 2030.
Apesar das projecções, os veículos autónomos continuam a colocar uma série de preocupações de segurança, pelo menos aos olhos do público em geral. Os dados recolhidos pelo DePIN podem oferecer um meio potencial para resolver estas preocupações. Ao recorrer à rede global da NATIX’ com mais de 268.000 condutores em 171 países, os fabricantes podem treinar os WFMs com imagens fiáveis e ao nível da rua do mundo real.
“Os WFMs são uma oportunidade única em uma geração — semelhante à ascensão dos LLMs em 2017–2020.As equipes que constroem os primeiros modelos mundiais escaláveis definirão a base da próxima onda de IA: IAs físicas. Com nossa rede distribuída de várias câmeras, a NATIX tem uma clara vantagem de poder se mover mais rápido do que grandes OEMs.
De acordo com a Valeo, as máquinas autónomas que operam no mundo físico têm de aprender a compreender um ambiente a 4 dimensões, tendo em conta o espaço e o tempo na sua tomada de decisões.
Ao treinar em muitas visualizações de câmera sincronizadas ao mesmo tempo, o ValeoxNATIX WFM afirma fornecer dados de treinamento com mais nuances que oferecem casos de ponta mais verdadeiros; em última análise, levando a veículos autônomos mais seguros.
“Desde a nossa criação em 2018, o centro de pesquisa de IA da Valeo&rsquo tem estado na vanguarda da pesquisa de IA na indústria automotiva, especialmente nas áreas de direção assistida e autônoma. O nosso objetivo sempre foi fazer avançar a inteligência da mobilidade de forma segura e responsável. Ao combinar a experiência de investigação em modelação mundial generativa da Valeo&rsquo com os dados globais multicâmara da NATIX&rsquo, estamos a acelerar tanto a qualidade como a acessibilidade dos modelos de IA de ponta a ponta da próxima geração, permitindo que a comunidade de investigação se baseie em modelos abertos sólidos.” - Marc Vrecko, CEO da Valeo Brain Division
Esta colaboração baseia-se nas estruturas de código aberto existentes da Valeo, que foram treinadas principalmente em vídeos da câmera frontal:
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VaViM (Video Autoregressive Model)
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VaVAM (Modelo de ação de vídeo)
ANATIX afirma que trará mais versatilidade aos dados de treinamento existentes, adicionando 100 mil horas de
dados de condução multi-câmara (600K horas de dados de vídeo) em 7 meses, a partir de veículos reais nos EUA, Europa e Ásia.
Cobertura global da NATIX ultrapassa 239 milhões de km
A nova colaboração da NATIX&rsquo marca outro desenvolvimento em grande escala para o projeto DePIN, que já se integrou anteriormente com Tesla e Grab.
De acordo com o explorador NATIX, o projeto DePIN agora fornece cobertura de mais de 239 milhões de quilômetros da rede rodoviária global, alimentado por mais de 268.000 colaboradores em 171 países.
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