Nvidia stellt Alpamayo vor, Open-Source-KI-Modelle, die selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen sollen, „wie Menschen zu denken“

Nvidia stellt Alpamayo vor: Fortschrittliche KI für autonome Fahrzeuge auf der CES 2026

Während der CES 2026 präsentierte Nvidia Alpamayo, eine umfassende Suite aus Open-Source-KI-Modellen, Simulationsplattformen und Datensätzen. Diese neuen Tools wurden entwickelt, um die Fähigkeit autonomer Fahrzeuge zu verbessern, in anspruchsvollen und unvorhersehbaren Fahrsituationen zu navigieren und Entscheidungen zu treffen.

Jensen Huang, CEO von Nvidia, kommentierte: „Wir haben einen entscheidenden Moment für physische KI erreicht – Maschinen beginnen nun, die reale Welt zu interpretieren, zu schlussfolgern und mit ihr zu interagieren.“ Er betonte, dass Alpamayo selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglicht, seltene Ereignisse zu analysieren, sicher in komplexen Umgebungen zu agieren und Erklärungen für ihre Handlungen zu liefern.

Alpamayo 1: Menschliches Schlussfolgern für selbstfahrende Autos

Das Herzstück dieser Einführung ist Alpamayo 1, ein Vision Language Action (VLA)-Modell mit 10 Milliarden Parametern. Entwickelt, um menschliches Schlussfolgern nachzuahmen, befähigt Alpamayo 1 autonome Fahrzeuge dazu, ungewöhnliche Situationen zu meistern – wie etwa den Umgang mit einer defekten Ampel an einer belebten Kreuzung – selbst wenn sie diese noch nie zuvor erlebt haben.

Ali Kani, Vice President Automotive bei Nvidia, erklärte: „Das Modell geht Probleme Schritt für Schritt an, bewertet alle möglichen Ergebnisse und wählt die sicherste Route.“

Open-Source-Tools und flexible Entwicklung

Entwickler können auf den Quellcode von Alpamayo 1 auf Hugging Face zugreifen. Diese Flexibilität ermöglicht es ihnen, das Modell für spezifische Fahrzeuganwendungen zu individualisieren, optimierte Versionen für einfachere Fahrsysteme zu erstellen oder zusätzliche Tools zu entwickeln – wie automatische Video-Daten-Labeling-Tools oder Evaluatoren zur Beurteilung von Fahrzeugentscheidungen.

Kani hob auch die Integration mit Cosmos hervor, Nvidias proprietären generativen Weltmodellen. Durch die Kombination synthetischer Daten, die von Cosmos generiert werden, mit realen Datensätzen können Entwickler ihre auf Alpamayo basierenden Systeme für autonome Fahrzeuge effektiver trainieren und validieren. Cosmos erstellt digitale Abbilder physischer Umgebungen, sodass KI Ergebnisse vorhersagen und entsprechende Maßnahmen ergreifen kann.

Erweiterte Ressourcen für die Forschung zum autonomen Fahren

Im Rahmen der Alpamayo-Initiative veröffentlicht Nvidia einen umfangreichen offenen Datensatz mit über 1.700 Stunden Fahrmaterial aus unterschiedlichen Orten und Bedingungen, einschließlich seltener und komplexer realer Ereignisse. Zudem bringt das Unternehmen AlpaSim auf den Markt, eine Open-Source-Simulationsplattform, die auf GitHub verfügbar ist. AlpaSim wurde entwickelt, um reale Fahrumgebungen nachzubilden – von Sensordaten bis hin zu Verkehrsabläufen – sodass Entwickler autonome Systeme umfassend, sicher und skalierbar testen können.

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