NATIX, Açık Kaynaklı, Çok Kameralı WFM Geliştirmek için 2,9 Milyar Avroluk Elektronik Firması Tarafından Desteklendi
Gelişmekte olan Solana DePIN platformu artık küresel yol ağının 239 milyon kilometresini haritalandırıyor
- Yayımlandı:
- Düzenlendi:
2,9 milyar avro değerindeki Fransız teknoloji şirketi Valeo, açık kaynaklı, çok kameralı bir Dünya Temel Modeli (WFM) geliştirmek üzere bir Solana DePIN projesi olan NATIX ile ortaklık kurdu.
NATIX ve Valeo, WFM'yi çoklu kamera, uzamsal sokak seviyesi görüntüleri üzerinde eğiterek üreticilerin daha güvenli, daha güvenilir otonom araçlar (AV) yetiştirmelerine yardımcı olacak.
NATIX’in Valeo ile yaptığı işbirliği, Solana DePIN'in kritik, gerçek dünya altyapısı için kullanılmasının somut bir örneğini göstermekte ve güvenilir ve çok yönlü veri kümelerine yönelik artan talebi vurgulamaktadır.
Solana DePIN ile Otonom Araçların Eğitimi
İnternetin geneli robotaksilerle dalga geçmeyi ve günümüzde otonom araçların karar alma süreçlerinden şikayet etmeyi sevse de, gerçek şu ki AV'lerin yaygınlaşması artış eğilimini sürdürüyor. Statistica ve Market.us'a göre, dolaşımdaki otonom araç sayısının önümüzdeki beş yıl içinde üç katına çıkması ve 2030 yılına kadar 125.000'den fazla birimin yollarda olması bekleniyor.
Tahminlere rağmen, otonom araçlar en azından kamuoyunun gözünde hala güvenlik endişeleri yaratmaktadır. DePIN tarafından toplanan veriler bu endişeleri gidermek için potansiyel bir araç sunabilir. NATIX’in 171 ülkede 268.000’den fazla sürücüden oluşan küresel ağından yararlanan üreticiler, WFM’leri gerçek dünyadan güvenilir, sokak düzeyinde görüntülerle eğitebilirler.
“WFM'ler, 2017–2020'de LLM'lerin yükselişine benzer şekilde nesilde bir kez ortaya çıkan bir fırsattır — İlk ölçeklenebilir dünya modellerini oluşturan ekipler, bir sonraki YZ dalgasının temelini belirleyecek: Fiziksel Yapay Zekalar. Dağıtılmış çoklu kamera ağımızla NATIX, büyük OEM'lerden daha hızlı hareket edebilme konusunda açık bir avantaja sahiptir.” - Alireza Ghods, NATIX CEO'su ve kurucu ortağı
Valeo'ya göre, fiziksel dünyada çalışan otonom makineler 4 boyutlu bir ortamı anlamayı öğrenmeli, karar verme süreçlerinde uzay ve zamanı hesaba katmalıdır.
ValeoxNATIX WFM, aynı anda birçok senkronize kamera görüntüsü üzerinde eğitim yaparak, daha fazla gerçek uç durum sunan daha incelikli eğitim verileri sağladığını ve sonuçta daha güvenli otonom araçlara yol açtığını iddia ediyor.
“2018'deki kuruluşumuzdan bu yana, Valeo’nun yapay zeka araştırma merkezi, otomotiv endüstrisinde, özellikle destekli ve otonom sürüş alanlarında yapay zeka araştırmalarının ön saflarında yer almaktadır. Amacımız her zaman mobilite zekasını güvenli ve sorumlu bir şekilde ilerletmek olmuştur. Valeo’nun üretken dünya modelleme araştırma uzmanlığını NATIX’in küresel çoklu kamera verileriyle birleştirerek, yeni nesil uçtan uca yapay zeka modellerinin hem kalitesini hem de erişilebilirliğini hızlandırıyor ve araştırma topluluğunun güçlü açık modeller üzerine inşa etmesini sağlıyoruz.” - Marc Vrecko, Valeo Beyin Bölümü CEO'su
Bu işbirliği, Valeo'nun çoğunlukla ön kamera videosu üzerinde eğitilmiş olan mevcut açık kaynak çerçeveleri üzerine inşa edilmiştir:
-
VaViM (Video Otoregresif Modeli)
-
VaVAM (Video- Eylem Modeli)
NATIX, mevcut eğitim verilerine 100 bin saat ekleyerek daha fazla çok yönlülük getireceğini iddia ediyor
ABD, Avrupa ve Asya'daki gerçek araçlardan 7 ayda elde edilen çok kameralı sürüş verileri (600 bin saatlik video verisi)
.NATIX Küresel Kapsama Alanı 239 Milyon Km'yi Aştı
NATIX’in yeni işbirliği, daha önce Tesla ve Grab ile entegre olan DePIN projesi için bir başka büyük ölçekli gelişmeye işaret ediyor.
NATIX explorer'a göre, DePIN projesi şu anda 171 ülkede 268.000'den fazla katılımcının desteğiyle 239 milyon kilometreden fazla küresel yol ağını kapsıyor.
.SolanaFloor hakkında daha fazlasını okuyun
Yatırımcılar $SOL'u daha önce hiç olmadığı gibi stake ediyor
$SKR Burada!
