Teknoloji ve bilim dünyasını seven ve takip etmekten büyük zevk alan Metin, öğrendiklerini ise DonanımHaber okuyucuları ile paylaşır.
Geçtiğimiz günlerde Wu ve CEO Jensen Huang, Kaliforniya’dan San Francisco’ya yapılan bir test sürüşünde Mercedes CLA ile MB.Drive Assist Pro sistemini denedi. Nvidia teknolojileriyle desteklenen sistem, Tesla’nın Full Self-Driving özelliğine benzer şekilde şantiye alanları, çift sıra park edilmiş araçlar ve dar koridorlar dahil günlük trafik engellerini başarıyla yönetti ve sürüş sırasında hiçbir müdahale gerekmedi.
Nvidia, uzun süredir sahne arkasında çalıştıktan sonra otonom sürüş alanında daha belirgin bir liderlik pozisyonu hedefliyor. Şirket, Tesla gibi firmalara çip tedarik etmenin yanı sıra Mercedes, Jaguar Land Rover ve Lucid gibi ortaklarına kendi AI destekli sürüş özelliklerini sunuyor. Hatırlanacağı üzere CES 2025’te Huang, Alpamayo adını verdikleri portföyü tanıttı. Alpamayo, araçlara belirli koşullar altında Seviye 4 otonomi sağlayabilen AI modelleri, simülasyon şablonları ve veri setlerini içeriyor. Huang, bu tanıtımı “fiziksel yapay zeka için ChatGPT anı” olarak nitelendirmişti.
Aktarılanlara göre Alpamayo, koşullara göre mantık yürütebilme yeteneğiyle öne çıkarken klasik mühendislik tabanlı sistemle birleşik yaklaşım sunuyor. Huang, bu hibrit yaklaşımın hem insan benzeri sürüş davranışı sağladığını hem de yol kurallarına dayalı güvenlik çerçevesi oluşturduğunu vurguluyor. Nvidia, bunun uçtan uca dünyadaki tek hibrit mimari olduğunu söylüyor.
Öte yandan şirketin DRIVE Hyperion platformu, farklı sensör konfigürasyonlarını destekleyecek şekilde tasarlanmış. Temel versiyon, daha uygun maliyetli kamera ve radar kombinasyonuna dayanırken ileri otonomi için lidar eklenebiliyor. Wu, lidar fiyatlarının düşmesiyle birlikte 40.000-50.000 dolar civarındaki araçların ileri düzey otonom sensör paketini rahatlıkla kullanabileceğini öngörüyor.
Ayrıca Nvidia, partnerlerinden elde edilen verileri de simülasyonlarda kullanılıyor. Waymo’nun şehirdeki elektrik kesintisi sırasında robotaksilerin kavşakları bloke etmesi gibi olaylar Nvidia tarafından simüle edilip sistemin bu durumlarda güvenli tepki vermesi sağlanıyor. Nihai hedef, sistemin bu uç durumları mantık yürüterek öngörebilmesi, yani gerçek dünyada milyarlarca kilometre sürüş verisine ihtiyaç duymadan güvenli sürüş sağlayabilmesi.
Wu, bu vizyonu Vision Language Action (VLA, Görsel-Dil-Eylem) modeli ile hayata geçirmeyi planladıklarını belirtiyor. Bu model, görsel algı, dil anlayışı ve fiziksel eylemi tek bir yapıda birleştiriyor ve internet ölçeğinde veri setleriyle önceden eğitilmiş büyük temel modellerden besleniyor. Wu’ya göre bu yaklaşım sürücü eğitimine benzetirken bir sonraki aşamada hedeflerinin sisteme hafıza eklemek olduğunu söylüyor. Buna ek olarak pekiştirmeli öğrenme ile modelin daha da yetenekli hale getirilmesi üzerinde çalışılıyor.
Kapışılan 9.000 euro'luk elektrikli araba
https://www.amazon.com.tr/dp/B01CMSECU6
https://www.amazon.com.tr/gp/product/B0DPXL485Y