自動運転車開発向け
AI トレーニング

自動運転車のトレーニングと開発を高速化

NVIDIA の自動運転車向けインフラは、ニューラル ネットワークの開発とトレーニングからシミュレーションにおけるテストと検証まで、安全な自動運転車の開発に必要な完全なデータ センターのハードウェアソフトウェア、ワークフローを網羅しています。

NVIDIA DGX Cloud が自動運転車の開発とトレーニングの効率性を向上

大量データの処理

自動運転車では、カメラ、ライダー、レーダーなどのセンサーから、テラバイト級のデータが毎日生成されます。これらのデータは、処理され、ラベル付けされ、AI モデルのトレーニングに使用されます。

記録と再生

記録と再生

センサーデータ、システムログ、その他の記録を再生することで、その状況を再現し、問題の診断や根本原因の特定が可能になります。

絶え間ない学習

絶え間ない学習

AV システムは経時的に向上し、新しいデータやシナリオから学び、意思決定アルゴリズムを改良する必要があります。

NVIDIA OVX

NVIDIA OVX

このシステムは、高忠実度の自動運転車両センサー シミュレーションを可能にし、複雑なシナリオを大規模にテストや検証に利用できます。

お知らせ

NVIDIA、物理 AI の開発に向けた世界基盤モデル プラットフォーム「Cosmos」を発表

NVIDIA Cosmos™ は、最先端の生成型世界基盤モデル、高度なトークナイザー、ガードレール、高速ビデオ処理パイプラインで構成されたプラットフォームで、自動運転車やロボットなどの物理 AI システムの開発を加速します。

関連情報

NVIDIA Research、CVPR Autonomous Grand Challenge の「End-to-End Driving」部門でトップの座を獲得

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NVIDIA は、Computer Vision and Pattern Recognition カンファレンスで、自動運転車開発のためのアクセラレーテッド コンピューティングと生成 AI のブレークスルーを発表しました。

自動車安全レポート

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NVIDIA プラットフォームは、安全性をそのコアとし、強力なトレーニング、シミュレーション、リアルタイムの意思決定を重点的に開発されており、誰にとってもよりスマートで安全な交通手段を提供します。

DRIVE ビデオ

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NVIDIA DRIVE™ チームは、常に革新を続け、業界を変革するエンドツーエンドの自動運転ソリューションを開発しています。

NVIDIA DGX Cloud および NVIDIA AI Enterprise について詳しく見る

DGX Cloud と NVIDIA AI Enterprise で AV 開発を高速化

このウェビナーでは、NVIDIA DGX™ Cloud がどのようにして大規模な高性能コンピューティングを提供するのか、そしてNVIDIA AI Enterprise がどのように何百もの AV フレームワークにアクセスするのかについて説明しています。

AV 開発とテストのための NVIDIA DRIVE インフラストラクチャ

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NVIDIA DGX SuperPOD™ を用いた NVIDIA の AV のトレーニングとテストに関する取り組みについて詳しく説明します。大規模な AI インフラストラクチャ、データ管理に関連する課題の克服、ML Ops などについて取り上げます。

自動運転車のための AI トレーニング

AV のための AI トレーニング

NVIDIA が自動運転車の開発とニューラル ネットワークのトレーニングをどのように行ない、自動運転車が環境を認識し対応できるようにしているのかをご覧ください。

AI 搭載の自動運転車の開発を始める方法をご紹介します。

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