🚨 O SISTEMA DE CONDUÇÃO AUTÓNOMA ALPAMAYO FOI TESTADO HOJE PELO CEO DA NVIDIA, JENSEN HUANG 🔥 Aqui está um resumo de tudo o que você precisa saber sobre o teste: Durante um teste em condições reais em São Francisco, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, e um colega engenheiro demonstraram o sistema de condução autónoma Alpamayo, destacando a sua arquitetura única de "fusão". O sistema combina uma rede neural de ponta a ponta (E2E) com uma pilha clássica projetada por humanos. Esta abordagem híbrida é projetada para fornecer capacidades de condução "super-humanas" enquanto mantém uma barreira de segurança baseada em regras e rastreável que impede o carro de realizar manobras "fora da distribuição" ou inseguras. O modelo E2E, que Huang observou que conduz de uma maneira notavelmente "humanoide" e graciosa, é capaz de raciocínio complexo e de generalizar a partir de um enorme conjunto de dados de condução humana. Durante o teste, o veículo navegou com sucesso em intercâmbios complicados de autoestradas, lidou com obstruções a altas velocidades e realizou manobras de "empurrão" em torno de veículos estacionados em segunda fila e cones de construção. Os desenvolvedores enfatizaram que a velocidade de iteração do modelo E2E é incrivelmente alta, com cerca de sete novas versões do modelo sendo geradas todos os dias. A segurança e a validação foram temas centrais do teste. A equipe utiliza uma "árvore de cenários funcionais" e ferramentas de IA para curar dados para condições específicas de estrada, juntamente com um sistema de avaliação de ciclo fechado (CLU) que realiza 2 milhões de testes diariamente em um mundo reconstruído pixel-perfect. Este teste rigoroso ajudou o sistema a alcançar a classificação mais alta nos padrões NCAP de 2025, que os palestrantes notaram serem cada vez mais rigorosos. O hardware que suporta este software inclui um computador personalizado, funcionalmente seguro, alimentado por 10 câmaras, 5 radares e 12 sensores ultrassónicos. Olhando para o futuro, a equipe está integrando um "sistema de raciocínio" e "Cosmos" (um modelo de mundo generativo) para lidar com raros casos extremos de "cauda longa" ao alterar fatores ambientais como clima e iluminação em simulação. Huang concluiu que esta combinação de um modelo E2E humanoide e uma pilha de segurança rígida torna a tecnologia pronta para escalar de L2++ para L4 robotaxis. Fonte do vídeo: canal da NVIDIA no Youtube