En recientes conferencias celebradas en París y en el prestigioso evento CVPR, NVIDIA ha presentado importantes avances en los Modelos Fundamentales del Mundo (WFMs, por sus siglas en inglés) para mejorar la simulación de vehículos autónomos (AVs). Estas innovaciones permiten a los ingenieros entrenar y validar vehículos de forma segura y efectiva mediante entornos simulados, evitando así los riesgos y costos asociados con las pruebas físicas.
Entre las novedades, se destaca «Cosmos Predict-2», un modelo avanzado de simulación que genera datos sintéticos de alta calidad prediciendo futuros escenarios a partir de entradas multimodales como texto, imágenes y video. Esto es crucial para crear escenarios coherentes y realistas que aceleren el entrenamiento y la validación de vehículos y robots.
Además, el modelo de control «Cosmos Transfer» pronto estará disponible para unos 150,000 desarrolladores a través de CARLA, un simulador de vehículos autónomos de código abierto. Este modelo añade variaciones de clima, iluminación y terreno a los escenarios existentes, lo que aumenta las herramientas de simulación impulsadas por inteligencia artificial disponibles para la comunidad de desarrolladores.
Los avances de NVIDIA integran OpenUSD, un marco de datos unificado que facilita la integración y la interoperabilidad de activos de simulación en toda la cadena de desarrollo. Esto asegura que las tuberías 3D estén construidas para escalar eficientemente.
Empresas líderes en el ámbito de AVs, como Foretellix, Oxa y Uber, ya están adoptando los modelos Cosmos. Estas herramientas les permiten generar datos sintéticos, construir entornos simulados realistas y validar sistemas de seguridad a gran escala. NVIDIA también presentó «NVIDIA Halos», una plataforma de seguridad integral que utiliza estos modelos para crear escenarios diversos y controlables que validen los sistemas de AVs.
Durante el evento CVPR, NVIDIA fue reconocida por su liderazgo en el desarrollo de flujos de trabajo end-to-end para AVs, destacando su capacidad para simular inputs de sensores y trayectorias de vehículos en entornos semirreactivos con resultados sobresalientes en seguridad y cumplimiento normativo.
Estos desarrollos no solo mejoran la capacidad de entrenar y validar AVs, sino que también avanzan en la creación de «gemelos digitales» que reducen riesgos reales y aceleran el desarrollo. NVIDIA continúa liderando la innovación en simulación de vehículos autónomos, ofreciendo herramientas avanzadas para construir el futuro de la movilidad segura.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
