NVIDIA ha anunciado una serie de avances significativos en el desarrollo de vehículos autónomos mediante el lanzamiento de Cosmos Predict-2, un modelo de base mundial que mejora la predicción del estado futuro del entorno y acelera la generación de datos sintéticos de alta calidad. Esta innovación forma parte de la plataforma NVIDIA Cosmos, diseñada para superar los desafíos más complejos en el desarrollo de vehículos autónomos end-to-end.
Cosmos Predict-2 se basa en su predecesor, Cosmos Predict-1, y se distingue por su capacidad para comprender mejor el contexto a partir de entradas textuales y visuales. Esto se traduce en generaciones de video con menos errores y riqueza de detalles. El uso de nuevas técnicas de optimización permite que Cosmos Predict-2 aumente significativamente la velocidad de generación de datos sintéticos en los sistemas NVIDIA GB200 NVL72 y NVIDIA DGX Cloud.
La mejora de los modelos Cosmos mediante el entrenamiento posterior con datos de vehículos autónomos permite crear videos que replican fielmente entornos físicos existentes y trayectorias de vehículos. Además, es posible generar videos de múltiples vistas a partir de un solo video de cámara de tablero, lo que proporciona nuevas fuentes de datos para entrenar modelos de vehículos autónomos.
Empresas del sector, como Plus y Oxa, ya han integrado Cosmos Predict para acelerar el desarrollo de sus soluciones autónomas. Plus, líder en el transporte autónomo, está utilizando Cosmos Predict para generar escenarios de conducción realistas y acelerar la comercialización de sus soluciones. Por su parte, Oxa aprovecha el modelo para crear videos multicámara con alta fidelidad y consistencia temporal.
Adicionalmente, NVIDIA ha presentado Cosmos Transfer, un microservicio de NIM que facilita la implementación de modelos en GPUs de centros de datos. Este servicio aumenta los conjuntos de datos y genera videos fotorrealistas a partir de entradas estructuradas o simulaciones de verdad terreno de la plataforma NVIDIA Omniverse. El modelo NuRec Fixer ayuda a completar y resolver huecos en datos reconstruidos de vehículos autónomos.
La integración de estas tecnologías con CARLA, el simulador de vehículos autónomos de código abierto más popular del mundo, permitirá a una amplia base de desarrolladores simular escenas y puntos de vista con alta fidelidad, variando condiciones de iluminación, clima y terreno a través de simples comandos.
NVIDIA también avanza en la seguridad operativa de sistemas autónomos con la plataforma NVIDIA Halos, que combina un conjunto completo de hardware y software de seguridad automotriz con investigación avanzada en inteligencia artificial para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos. Empresas como Bosch, Easyrain, y Nuro se han unido a esta iniciativa para asegurar la integración segura de sus productos con las tecnologías NVIDIA.
Estos desarrollos destacan el compromiso de NVIDIA por liderar la evolución de los vehículos autónomos y proporcionar herramientas innovadoras que aborden los desafíos actuales en el sector, acelerando así la llegada de automóviles más seguros e inteligentes al mercado.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
