- NVIDIA é a primeira empresa a lançar um modelo VLA de raciocínio aberto projetado para enfrentar os desafios de cauda longa da condução autônoma; a família NVIDIA Alpamayo também inclui ferramentas de simulação e conjuntos de dados para o desenvolvimento de veículos autônomos;
- O Alpamayo 1, o AlpaSim e os Physical AI Open Datasets possibilitam o desenvolvimento de veículos capazes de perceber, raciocinar e agir com julgamento semelhante ao humano — permitindo que desenvolvedores ajustem, destilem e testem modelos que ampliam a segurança, a robustez e a escalabilidade;
- Com o Alpamayo, líderes do setor de mobilidade como JLR, Lucid e Uber, além da comunidade de pesquisa em veículos autônomos, incluindo o Berkeley DeepDrive, podem acelerar roteiros de implantação de nível 4 baseados em raciocínio e focados em segurança.
CES — A NVIDIA apresenta a família NVIDIA Alpamayo de modelos abertos de IA, ferramentas de simulação e conjuntos de dados, desenvolvidos para acelerar a próxima era do desenvolvimento de veículos autônomos (AVs) seguros e baseados em raciocínio.
Os veículos autônomos precisam operar com segurança em uma enorme variedade de condições de condução. Cenários raros e complexos, frequentemente chamados de long tail (cauda longa), continuam sendo alguns dos desafios mais difíceis para que sistemas autônomos dominem com segurança. As arquiteturas tradicionais de AV separam percepção e planejamento, o que pode limitar a escalabilidade quando surgem situações novas ou incomuns. Avanços recentes em aprendizado de ponta a ponta trouxeram progressos significativos, mas superar esses casos extremos da cauda longa exige modelos capazes de raciocinar com segurança sobre causa e efeito, especialmente quando as situações fogem à experiência de treinamento do modelo.
A família Alpamayo introduz modelos VLA (vision language action) baseados em raciocínio com chain-of-thought (cadeia de pensamento), que levam um pensamento semelhante ao humano à tomada de decisão dos veículos autônomos. Esses sistemas conseguem analisar cenários novos ou raros passo a passo, aprimorando a capacidade de condução e a explicabilidade — fator crítico para escalar confiança e segurança em veículos inteligentes — e são sustentados pelo sistema de segurança NVIDIA Halos.
“O momento ChatGPT da IA física chegou — quando as máquinas começam a compreender, raciocinar e agir no mundo real”, afirma Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. “Os robotáxis estão entre os primeiros a se beneficiar. O Alpamayo leva o raciocínio aos veículos autônomos, permitindo que eles analisem cenários raros, dirijam com segurança em ambientes complexos e expliquem suas decisões de condução — é a base para uma autonomia segura e escalável.”
Um ecossistema completo e aberto para autonomia baseada em raciocínio
O Alpamayo integra três pilares fundamentais — modelos abertos, estruturas de simulação e conjuntos de dados — em um ecossistema coeso e aberto, sobre o qual qualquer desenvolvedor automotivo ou equipe de pesquisa pode construir.
Em vez de rodarem diretamente no veículo, os modelos Alpamayo atuam como grandes modelos “professores”, que os desenvolvedores podem ajustar e destilar para servir de base às pilhas completas de AV.
Na CES, a NVIDIA está lançando:
- Alpamayo 1: o primeiro modelo VLA de raciocínio com chain-of-thought da indústria, projetado para a comunidade de pesquisa em veículos autônomos, agora disponível no Hugging Face. Com uma arquitetura de 10 bilhões de parâmetros, o Alpamayo 1 utiliza entrada de vídeo para gerar trajetórias juntamente com rastros de raciocínio, demonstrando a lógica por trás de cada decisão. Os desenvolvedores podem adaptar o Alpamayo 1 em modelos menores para execução em veículos ou utilizá-lo como base para ferramentas de desenvolvimento de AV, como avaliadores baseados em raciocínio e sistemas de rotulagem automática. O Alpamayo 1 oferece pesos de modelo abertos e scripts de inferência em código aberto. Modelos futuros da família contarão com maior número de parâmetros, capacidades de raciocínio mais detalhadas, maior flexibilidade de entrada e saída e opções para uso comercial.
- AlpaSim: uma estrutura de simulação totalmente open source e de ponta a ponta para desenvolvimento de AV de alta fidelidade, disponível no Ela oferece modelagem realista de sensores, dinâmicas de tráfego configuráveis e ambientes de teste em circuito fechado escaláveis, possibilitando validação rápida e refinamento de políticas.
- Physical AI Open Datasets: a NVIDIA oferece o mais diverso conjunto de dados aberto e em larga escala para AVs, contendo mais de 1.700 horas de dados de condução coletados em uma ampla variedade de geografias e condições, abrangendo casos extremos raros e complexos do mundo real, essenciais para o avanço de arquiteturas baseadas em raciocínio. Esses conjuntos de dados estão disponíveis no Hugging Face.
Em conjunto, essas ferramentas viabilizam um ciclo de desenvolvimento autoalimentado para pilhas de AV baseadas em raciocínio.
Amplo apoio da indústria de veículos autônomos ao Alpamayo
Líderes de mobilidade e especialistas do setor, incluindo Lucid, JLR, Uber e Berkeley DeepDrive, demonstram interesse no Alpamayo para desenvolver pilhas de AV baseadas em raciocínio que viabilizem a autonomia de nível 4.
“A transição para a IA física destaca a crescente necessidade de sistemas de IA capazes de raciocinar sobre o comportamento do mundo real, e não apenas processar dados”, diz Kai Stepper, vice-presidente de ADAS e condução autônoma da Lucid Motors. “Ambientes avançados de simulação, conjuntos de dados robustos e modelos de raciocínio são elementos fundamentais dessa evolução.”
“O desenvolvimento aberto e transparente de IA é essencial para avançar a mobilidade autônoma de forma responsável”, reforça Thomas Müller, diretor executivo de engenharia de produto da JLR. “Ao disponibilizar modelos como o Alpamayo em código aberto, a NVIDIA ajuda a acelerar a inovação em todo o ecossistema de condução autônoma, oferecendo a desenvolvedores e pesquisadores novas ferramentas para lidar com cenários complexos do mundo real com segurança.”
“Lidar com cenários imprevisíveis e de cauda longa é um dos desafios definidores da autonomia”, destaca Sarfraz Maredia, líder global de mobilidade autônoma e entregas da Uber. “O Alpamayo cria novas e empolgantes oportunidades para o setor acelerar a IA física, aumentar a transparência e ampliar implantações seguras de nível 4.”
“O Alpamayo 1 permite que veículos interpretem ambientes complexos, antecipem situações inéditas e tomem decisões seguras, mesmo em cenários não encontrados anteriormente”, diz Owen Chen, analista principal sênior da S&P Global. “A natureza open source do modelo acelera a inovação em toda a indústria, permitindo que parceiros adaptem e aprimorem a tecnologia de acordo com suas necessidades específicas.”
“O lançamento do portfólio Alpamayo representa um grande salto para a comunidade de pesquisa”, afirma Wei Zhan, codiretor do Berkeley DeepDrive. “A decisão da NVIDIA de tornar isso abertamente disponível é transformadora, pois seu acesso e capacidades nos permitirão treinar em uma escala sem precedentes — oferecendo a flexibilidade e os recursos necessários para levar a condução autônoma ao uso massivo.”
Além do Alpamayo, os desenvolvedores podem acessar a ampla biblioteca de ferramentas e modelos da NVIDIA, incluindo as plataformas NVIDIA Cosmos™ e NVIDIA Omniverse™. É possível ajustar os modelos com dados proprietários de frotas, integrá-los à arquitetura NVIDIA DRIVE Hyperion™, construída com computação acelerada NVIDIA DRIVE AGX Thor™, e validar o desempenho em simulação antes da implantação comercial.
“O Alpamayo representa um avanço decisivo para a evolução da autonomia veicular ao incorporar o raciocínio como elemento central da tomada de decisão. Ao disponibilizar modelos, ferramentas de simulação e conjuntos de dados em código aberto, a NVIDIA reforça seu compromisso com um ecossistema colaborativo, que acelera a inovação e eleva os padrões de segurança, transparência e escalabilidade dos veículos autônomos”, finaliza Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para a América Latina.
Saiba mais assistindo ao NVIDIA Live na CES.