Na targach CES 2026 Nvidia odsłoniła Alpamayo, czyli nową linię otwartych modeli sztucznej inteligencji, narzędzi symulacyjnych oraz zestawów danych, przeznaczonych do szkolenia robotów fizycznych i systemów autonomicznej jazdy. Celem inicjatywy jest umożliwienie pojazdom lepszego rozumowania oraz radzenia sobie z trudnymi i nieprzewidywalnymi sytuacjami na drodze.
„Nadszedł moment ChatGPT dla fizycznej AI, kiedy maszyny zaczynają rozumieć, wnioskować i działać w realnym świecie”
– powiedział w oświadczeniu prezes Nvidii Jensen Huang.
Centralnym elementem nowej oferty jest Alpamayo 1, model typu vision language action, który łączy przetwarzanie obrazu, języka i działań. System opiera się na mechanizmach rozumowania oraz łańcucha myślenia i zawiera dziesięć miliardów parametrów. Dzięki temu pojazdy autonomiczne mogą podejmować decyzje w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego, także w nietypowych sytuacjach, takich jak przejazd przez skrzyżowanie z niesprawną sygnalizacją świetlną, nawet jeśli wcześniej nie zetknęły się z podobnym scenariuszem.
Alpamayo wykracza poza klasyczne przetwarzanie danych
„Osiąga to poprzez rozbijanie problemów na etapy, analizowanie każdej możliwości i wybór najbezpieczniejszej ścieżki”
– powiedział Ali Kani, wiceprezes Nvidii do spraw motoryzacji, podczas poniedziałkowego briefingu prasowego.
Podczas swojego wystąpienia Huang podkreślał, że Alpamayo wykracza poza klasyczne przetwarzanie danych z czujników i sterowanie pojazdem.
„Alpamayo nie tylko odbiera dane z czujników i steruje kierownicą, hamulcami oraz przyspieszeniem. Model rozumuje także nad tym, jakie działanie zamierza podjąć. Informuje, jakie działanie wybiera, jakie były przesłanki tej decyzji, a następnie – oczywiście – jaka będzie trajektoria”
Proces decyzyjny jako fundament autonomicznych samochodów
Kod źródłowy Alpamayo 1 został udostępniony na platformie Hugging Face. Programiści mogą adaptować model do lżejszych i szybszych wersji, przeznaczonych do konkretnych zastosowań w motoryzacji. Alpamayo może także służyć do trenowania prostszych systemów wspomagania jazdy lub jako podstawa narzędzi, takich jak automatyczne etykietowanie nagrań wideo czy mechanizmy oceny trafności decyzji podejmowanych przez samochód.
„Mogą także korzystać z Cosmos do generowania danych syntetycznych, a następnie trenować i testować aplikacje AV oparte na Alpamayo na połączeniu rzeczywistych i syntetycznych zbiorów danych”
— dodał Kani.
Cosmos to marka generatywnych modeli świata rozwijanych przez Nvidię, które wykorzystują sztuczną inteligencję. Systemy te tworzą cyfrowe reprezentacje środowiska fizycznego, aby przewidywać zdarzenia i planować działania w realnym świecie.
Wraz z premierą Alpamayo Nvidia udostępniła otwarty zbiór danych z jazdy, który obejmuje ponad tysiąc siedemset godzin nagrań wideo. Materiał pochodzi z różnych regionów oraz warunków drogowych, dzięki czemu odzwierciedla szerokie spektrum sytuacji. Dane zawierają rzadkie i szczególnie złożone scenariusze, które występują w rzeczywistym ruchu drogowym. Firma zaprezentowała także AlpaSim, czyli otwartą platformę symulacyjną do testowania autonomicznej jazdy. Narzędzie jest dostępne na GitHubie, a jednocześnie zostało zaprojektowane z myślą o testach na dużą skalę. AlpaSim odtwarza realistyczne warunki drogowe, ponieważ symuluje czujniki oraz ruch uliczny. Dzięki temu możliwe jest bezpieczne sprawdzanie działania systemów.
Jensen Huang zapowiedział pojawienie się pojazdów opartych na Alpamayo w Stanach Zjednoczonych, choć nie wskazał dokładnych dat. Według jego deklaracji może to nastąpić już w pierwszym kwartale bieżącego roku.
