NVIDIA、ロボタクシー向けAIモデル「Alpamayo 2 Super」を発表

自動運転の高度化を実現する新モデル

NVIDIAは、安全なレベル4のロボタクシー開発に向けたAIモデルファミリー「NVIDIA Alpamayo」を拡張し、新たに「NVIDIA Alpamayo 2 Super」を発表しました。本モデルは320億パラメーターを備えた、視覚言語アクション（VLA）モデルとなっています。

従来のモデルと比較してパラメーター数が3倍に拡大しており、ロングテール（発生頻度が低い稀なケース）な運転シナリオにおける推論能力や、3D空間の理解、軌跡予測の精度が向上しているとのことです。また、前方だけでなく、側方や後方を含む360度の状況認識に対応しています。

Alpamayo 2 Superの主な特徴

NVIDIA Alpamayo 2 Superは、車両が単に走行するだけでなく、状況を深くリーズニング（推論）して安全な運転判断を行うための機能を備えています。主な特徴は以下の通りです。

これらの機能により、開発者は自動運転の技術基盤を一から構築する手間を省き、開発期間の短縮が可能になると説明しています。なお、本モデルは「NVIDIA DRIVE AGX Thor」などの車載プラットフォーム向けに最適化して動作させることが可能とのことです。

クローズドループ学習を支える新ツール群

あわせて、NVIDIAは実環境での展開に向けた学習パイプラインを強化する新ツールを発表しました。特に注目されるのは、強化学習フレームワークである「NVIDIA AlpaGym」です。

自動運転開発向けの新ツール・フレームワーク

名称	主な用途
NVIDIA AlpaGym	クローズドループ強化学習によるモデルの学習
NVIDIA OmniDreams	フォトリアルな運転シナリオの生成
Neural Reconstruction	実際のフリートデータを3Dシーンへ再構築

「NVIDIA AlpaGym」は、ブレーキやステアリング操作の結果が環境に影響を与えるシミュレーション環境において、モデルが経験から学習できる仕組みを提供します。これにより、静的なデータセットでは発見しにくいエラーや失敗を明らかにできるとしています。

今後の提供予定

今回発表された「NVIDIA Alpamayo 2 Super」は、今夏に公開される予定となっています。推論コードはGitHubで、モデルの重みについてはHugging Faceにて提供されるとのことです。

また、人間のアノテーションを不要とする「CoC Auto-Labeling Pipeline」もGitHubでオープンソースとして公開されます。これにより、開発者は実世界で行動するリーズニングモデルを大規模に学習するための基盤を整えることが可能になるとしています。

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