ناتكس المبني على سولانا يجلب بيانات DePIN إلى الذكاء الاصطناعي ذاتي القيادة مع فاليه

المصدر: CryptoNewsNet العنوان الأصلي: Natix المستند إلى سولانا يجلب بيانات DePIN إلى الذكاء الاصطناعي ذاتي القيادة مع Valeo الرابط الأصلي: مورد تكنولوجيا السيارات Valeo و Natix Network، شبكة بنية تحتية مادية لامركزية قائمة على سولانا (DePIN)، قد عقدا شراكة لبناء نموذج ذكاء اصطناعي (AI) متعدد الكاميرات يهدف إلى تحسين أنظمة القيادة الذاتية.

تبني الشركتان ما يسميانه نموذج المؤسسة العالمية (WFM)، والذي يقولان إنه سيكون قادرًا على تعلم وتوقع الحركة في العالم الحقيقي، مع التكيف مع حالات المرور.

يهدف نموذج الكاميرات المتعددة إلى دفع حدود نماذج الذكاء الاصطناعي من الفهم النصي إلى السيناريوهات الواقعية في البيئات المادية. كما يهدف إلى تعزيز البحث في القيادة الذاتية.

وعدت Valeo و Natix بالإفراج المفتوح عن نماذجهما وبياناته و أدوات التدريب لتمكين المطورين من تحسين هذه القدرات. من المتوقع أن يكون الإصدار الأول من نموذج WFM جاهزًا خلال الأشهر القليلة القادمة.

WFM لتسريع ظهور المركبات ذاتية القيادة

شركة Wayve الناشئة في مجال القيادة الذاتية تستخدم بالفعل نماذج WFM في مركباتها، بما في ذلك اختبار حيث تنقلت مركبة في أجزاء من لاس فيغاس بدون تدريب مسبق في المدينة.

يعد WFM جزءًا من قطاع DePIN الأوسع، الذي يدمج تكنولوجيا البلوكشين مع البنية التحتية المادية المملوكة للمجتمع لإنشاء شبكات لامركزية حيث يمكن للمشاركين المساهمة بالموارد، مثل قوة الحوسبة، مقابل العملات الرقمية.

الهدف النهائي من نموذج الكاميرا ذاتية القيادة WFM هو “تعزيز الذكاء الحركي” بشكل آمن ومسؤول، وظهور المركبات الذاتية القيادة، وفقًا لما قاله مارك فريكو، الرئيس التنفيذي لقسم الدماغ في Valeo.

يرى علي رضا غودس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Natix، أن نماذج WFM تمثل فرصة جيلية مماثلة لظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من 2017 إلى 2020:

“الفرق التي تبني أول نماذج عالمية قابلة للتوسع ستحدد أساس الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي: الذكاءات الاصطناعية المادية.”

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية التي تقتصر على الإدراك، يسعى نموذج العالم متعدد الكاميرات إلى بناء قدرات تنبؤية لتسريع نشر المركبات ذاتية القيادة بشكل رئيسي.

قالت Natix إن لامركزية وفتح مصدر نموذج WFM يمكن أن يسمح بأن يتم تدريب واختبار الأنظمة الذكية المادية عبر مجموعة أوسع من الظروف الواقعية قبل النشر. تتيح الأطر الشفافة للنظام البيئي التحرك بسرعة أكبر، ويعد الاختبار الموسع ضروريًا للسلامة.

المشهد التنافسي وحجم رهان Valeo-Natix

واحدة من المنافسين الرئيسيين لـ Valeo و Natix هي Alpamayo، وهي عائلة من نماذج الرؤية واللغة والإجراء مفتوحة المصدر. يستخدم الحل بيانات الكاميرا وأجهزة الاستشعار لاتخاذ القرارات من خلال الاستنتاج القائم على الاستقلالية.

تأسست Natix في عام 2020 وتدير شبكة بيانات متعددة الكاميرات لامركزية تشمل مئات الآلاف من المساهمين ومئات الملايين من الكيلومترات من بيانات القيادة المسجلة.