Kendi kendine düşünen araçlar geliyor: İşte Nvidia Alpamayo 2 Super

a').click(); event.preventDefault();">Tam Boyutta Gör Nvidia, otonom sürüş teknolojilerinde yeni bir dönemin kapısını aralayabilecek Alpamayo 2 Super adlı yeni yapay zeka modelini duyurdu. Şirketin şimdiye kadar geliştirdiği en güçlü açık kaynaklı akıl yürütme (reasoning) modeli olarak tanıtılan sistem, yalnızca araç kullanmakla kalmayıp çevresini analiz ederek kararlarının nedenlerini açıklayabilen bir yapı sunuyor. Nvidia CEO’su Jensen Huang tarafından GTC Taipei etkinliğinde tanıtılan model, özellikle Seviye 4 (Level 4) robotaksi geliştirme süreçlerini hızlandırmayı hedefliyor. Şirket, dünya genelindeki otomobil üreticilerinin yaklaşık yüzde 80’inin ve mobilite hizmeti sağlayıcılarının yüzde 97’sinin Nvidia’nın otonom sürüş ekosistemiyle bağlantı kurduğunu belirtiyor. Tanıtım sırasında gösterilen demoda Mercedes-Benz CLA, trafikte karşılaştığı durumları analiz ederek gerçek zamanlı şekilde kendi karar süreçlerini ortaya koydu. Sistem, örneğin bir yayaya yaklaşırken hızını düşürdüğünü veya öndeki aracın sollama manevrası nedeniyle güvenli takip mesafesini koruduğunu açıklayabiliyor. Bu yaklaşım, otonom araçların yalnızca komut uygulayan sistemler olmaktan çıkarak olayları değerlendiren ve gerekçelendiren yapılar haline gelmesini amaçlıyor. a').click(); event.preventDefault();">Tam Boyutta Gör Jensen Huang, Alpamayo’nun otomobillerin yalnızca sürüş yapmadığı, aynı zamanda güvenli şekilde akıl yürütmeye başladığı noktayı temsil ettiğini ifade etti. Huang’a göre Nvidia, açık modeller, simülasyon altyapıları, gerçek dünya verileri ve yapay zeka araçlarını aynı ekosistem altında sunarak küresel robotaksi sektörünün güvenli şekilde ölçeklenmesine katkı sağlıyor. En basit açıklamayla Alpamayo, araç sürerken yanınızda oturan, size yol hakkındaki her gelişmeyi ve ne yapmanız gerektiğini söyleyen birisi gibi çalışıyor. Ancak tüm bu telkinler modelin zihninin içinde gerçekleşiyor ve siz bunları duymuyorsunuz. Alpamayo 2 Super, Nvidia’nın Cosmos dünya modelleri üzerine inşa edildi ve 32 milyar parametreye ulaştı. Önceki Alpamayo nesilleri 10 milyar parametre seviyesindeyken yeni model yaklaşık üç kat daha büyük bir yapıya sahip. Bu artışın özellikle akıl yürütme yetenekleri, üç boyutlu mekansal algılama ve karmaşık senaryolardaki rota tahmini performansını geliştirdiği belirtiliyor. a').click(); event.preventDefault();">Tam Boyutta Gör Model, yalnızca aracın izleyeceği güzergahı üretmekle kalmıyor, sürüş yığınının tamamında karar verme, planlama ve eyleme geçme süreçlerini yönetebiliyor. Aynı zamanda sahne analizi, otomatik veri etiketleme, model değerlendirme ve daha küçük modellerin eğitilmesi gibi çoklu görevleri de yerine getirebiliyor. 360 derece çevre algısı sunuyor Alpamayo 2 Super’in dikkat çeken yeniliklerinden biri de tam çevresel farkındalık yeteneği oldu. Önceki sistemlerin büyük ölçüde ön kameraya odaklanmasına karşın yeni model ön, yan ve arka görüşlerden gelen verileri birlikte değerlendirerek 360 derecelik çevre algısı oluşturabiliyor. Böylece şerit değiştirme, kavşak geçişleri ve trafik birleşmeleri gibi kritik manevralarda daha güvenli kararlar alınması hedefleniyor. a').click(); event.preventDefault();">Tam Boyutta Gör Model ayrıca “Meta-Action” adı verilen yeni bir çıktı katmanı da içeriyor. Bu sistem sayesinde araç yalnızca izleyeceği rotayı değil, aynı zamanda “yol ver”, “şerit değiştir” veya “dur” gibi üst düzey sürüş kararlarını da üretebiliyor. Bu kararlar daha sonra planlama sistemleri tarafından uygulanıyor. DRIVE Hyperion platformunda çalışacak Nvidia, Alpamayo 2 Super’ı doğrudan araç içinde çalıştırılacak bir model olarak değil, daha küçük sistemlerin eğitilmesini sağlayan bir “öğretmen model” olarak konumlandırıyor. Bu büyük modelden elde edilen bilgi birikimi Nvidia DRIVE Hyperion platformu ve araç içindeki Nvidia DRIVE AGX Thor işlemcisi üzerinde çalışabilecek daha kompakt modellere aktarılabiliyor. Böylece üreticiler sıfırdan kendi yapay zeka altyapılarını kurmak zorunda kalmadan gelişmiş akıl yürütme yeteneklerinden yararlanabiliyor. Şirket, Alpamayo 2 Super ile birlikte Nvidia AlpaGym adlı yeni açık kaynaklı eğitim platformunu da tanıttı. Yüksek performanslı kapalı döngü takviyeli öğrenme sistemi olarak geliştirilen AlpaGym, araç modellerinin kararlarının sonuçlarıyla yüzleşmesini sağlıyor. Geleneksel açık döngü eğitim yöntemlerinde modeller yalnızca kayıtlı veriler üzerinde değerlendirilirken AlpaGym içerisinde araç her frenleme, direksiyon hareketi ve yönlendirme kararının çevre üzerindeki etkisini gözlemleyebiliyor. Böylece statik veri kümelerinde ortaya çıkmayan hata zincirleri ve sıra dışı durumlar tespit edilerek modelin deneyim yoluyla öğrenmesi sağlanıyor. Nvidia ayrıca OmniDreams adlı yeni üretken dünya modelini de duyurdu. Sistem, fotogerçekçi kapalı döngü sürüş senaryoları oluşturabiliyor ve gerçek trafikte çok nadir karşılaşılan olayların büyük ölçekte simüle edilmesine olanak tanıyor. Bu sayede geliştiriciler, gerçek dünyada test edilmesi zor veya riskli olan durumlar üzerinde otonom sürüş sistemlerini eğitebiliyor. Buna ek olarak Nvidia Omniverse NuRec tabanlı Neural Reconstruction teknolojisi, gerçek araç filolarından elde edilen sürüş verilerini fotogerçekçi üç boyutlu sahnelere dönüştürebiliyor. Geliştiriciler bu sahneleri farklı sensör yapılandırmalarına uyarlayarak sentetik eğitim verileri üretebiliyor. Nvidia, Alpamayo platformunun bugüne kadar yaklaşık 400 bin kez indirildiğini açıkladı. Şirket ayrıca araştırmacıların ve geliştiricilerin modelleri kendi veri kümelerine ve sürüş politikalarına uyarlayabilmelerini sağlayan ek araçlar sunduğunu belirtiyor. Alpamayo 2 Super’ın çıkarım (inference) kodlarının bu yaz GitHub üzerinden, model ağırlıklarının ise Hugging Face platformunda yayımlanması planlanıyor. Böylece dünya genelindeki geliştiriciler ve otomotiv şirketleri, Nvidia’nın en gelişmiş açık kaynaklı otonom sürüş modeline erişebilecek. Dünyanın ilk seri üretim insanlı mecha robotu Tam teşekküllü işlevsel gerçek Mecha yapmak Japonlara değil de Çinlilere kısmetmiş. --- **İlgili Kaynaklar:** yapay zeka haberleri ve kaynakları konusunda [AI Merkezi](https://aimerkezi.com) ile iletişime geçebilirsiniz.