Natix dựa trên Solana mang dữ liệu DePIN vào trí tuệ nhân tạo tự lái cùng Valeo

Nguồn: CryptoNewsNet Tiêu đề gốc: Natix dựa trên Solana mang dữ liệu DePIN vào AI tự lái với Valeo Liên kết gốc: Nhà cung cấp công nghệ ô tô Valeo và Natix Network, một mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung dựa trên Solana (DePIN), đã hợp tác xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đa camera mở nhằm cải thiện hệ thống lái tự động.

Hai công ty đang xây dựng cái gọi là Mô hình Nền tảng Thế giới (WFM), mà họ cho rằng sẽ có khả năng học hỏi và dự đoán chuyển động trong thế giới thực, đồng thời thích nghi với các tình huống giao thông.

Mô hình đa camera nhằm đẩy giới hạn của các mô hình AI từ hiểu biết dựa trên văn bản đến các tình huống trong thế giới thực trong môi trường vật lý. Nó cũng nhằm thúc đẩy nghiên cứu về lái xe tự động.

Valeo và Natix cam kết công khai phát hành các mô hình, bộ dữ liệu và công cụ huấn luyện của họ để giúp các nhà phát triển tinh chỉnh các khả năng này. Phiên bản đầu tiên của mô hình WFM dự kiến sẽ sẵn sàng trong vòng vài tháng tới.

WFM thúc đẩy sự ra đời của xe tự lái

Startup lái xe tự động Wayve đã sử dụng WFMs trong các phương tiện của mình, bao gồm một thử nghiệm trong đó một phương tiện đã điều hướng một phần của Las Vegas mà không có huấn luyện trước trong thành phố.

WFM là một phần của lĩnh vực DePIN rộng lớn hơn, kết hợp công nghệ blockchain với hạ tầng vật lý do cộng đồng sở hữu để tạo ra các mạng lưới phi tập trung, nơi các thành viên có thể đóng góp tài nguyên, chẳng hạn như sức mạnh tính toán, đổi lấy tiền điện tử.

Mục tiêu cuối cùng của mô hình camera tự lái WFM là “tiến bộ an toàn và có trách nhiệm về trí tuệ di động” và sự ra đời của các phương tiện tự lái, theo ông Marc Vrecko, CEO của Bộ phận Não bộ của Valeo.

Alireza Ghods, đồng sáng lập và CEO của Natix, xem WFMs như một cơ hội thế hệ tương tự như sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ năm 2017 đến 2020:

“Những đội ngũ xây dựng các mô hình thế giới có khả năng mở rộng đầu tiên sẽ định hình nền tảng của làn sóng AI tiếp theo: Trí tuệ nhân tạo vật lý.”

Khác với các mô hình AI chỉ nhận thức hiện tại, mô hình thế giới đa camera nhằm xây dựng khả năng dự đoán để thúc đẩy việc triển khai rộng rãi các phương tiện tự lái.

Natix cho biết việc phi tập trung hóa và mở mã nguồn WFM có thể cho phép các hệ thống AI vật lý được huấn luyện và thử nghiệm trên phạm vi rộng hơn các điều kiện thực tế trước khi triển khai. Các khung làm việc minh bạch giúp hệ sinh thái hoạt động nhanh hơn, và việc thử nghiệm rộng rãi là rất quan trọng để đảm bảo an toàn.

Cảnh quan cạnh tranh và quy mô của cược Valeo-Natix

Một trong những đối thủ chính của Valeo và Natix là Alpamayo, một dòng các mô hình mở nguồn về thị giác-ngôn ngữ-hành động. Giải pháp này sử dụng dữ liệu từ camera và cảm biến để ra quyết định thông qua lý luận dựa trên tự chủ.

Natix được thành lập vào năm 2020 và vận hành một mạng lưới dữ liệu đa camera phi tập trung gồm hàng trăm nghìn cộng tác viên và hàng trăm triệu km dữ liệu lái xe đã ghi lại.