أخبار ar.wedoany.com، يشهد قطاع سيارات الأجرة ذاتية القيادة (Robotaxi) عالمياً مرحلة انتقالية من التحقق من النماذج الأولية إلى التشغيل التجاري، مع تسارع إطلاق المشاريع في مناطق متعددة. في مؤتمر NVIDIA GTC الذي عُقد في تايبيه، تم الإعلان عن العديد من الشراكات الجديدة، مما يشير إلى تسارع وتيرة النشر في هذا المجال.
أطلقت شركتا Uber وAutobrains مشروعاً لسيارات الأجرة ذاتية القيادة في ميونيخ بالاعتماد على منصة NVIDIA DRIVE Hyperion، مستفيدةً من تقنية الذكاء الاصطناعي المستقل من Autobrains لدعم العمليات واسعة النطاق. كما وسعت شركة Foxconn (فوكسكون) تعاونها مع NVIDIA، حيث ستقوم بنشر أسطول من سيارات الأجرة ذاتية القيادة، مع دمج منصة NVIDIA DRIVE Hyperion لتحقيق التكامل السريع والتوسع في تايوان. وتعاونت VinFast مع Autobrains لتقديم مركبات من المستوى الرابع (L4) المبنية على منصة DRIVE Hyperion إلى أسواق جنوب شرق آسيا. وتسعى شركة HUMAIN إلى إدخال سيارات الأجرة ذاتية القيادة المزودة بمنصة DRIVE Hyperion إلى المملكة العربية السعودية، مما يوسع البصمة العالمية لهذه المنصة لتشمل منطقة الشرق الأوسط.
مع تطور قطاع سيارات الأجرة ذاتية القيادة على نطاق واسع، أصبحت قضايا السلامة محور الاهتمام. تقوم الجهات التنظيمية وهيئات الاعتماد والمطورون بدراسة متطلبات النشر الآمن على نطاق واسع بعناية. تركز المناقشات الصناعية حول القيادة الذاتية من المستوى الرابع عادةً على قدرات الإدراك واتخاذ القرار للمركبة، ولكن هذا وحده لا يكفي لتلبية المتطلبات التنظيمية. تطلب الجهات التنظيمية إثبات أن سلوك النظام بأكمله موثوق، وقادر على عزل الأعطال قبل تصعيدها، والعمل ضمن نطاق التصميم التشغيلي المحدد.
تتطلب سلامة سيارات الأجرة ذاتية القيادة مواجهة أربعة تحديات في آن واحد: نظام تشغيل قابل للاعتماد عليه من حيث السلامة، وواجهات أجهزة وبرامج موحدة وفقاً لمعايير السلامة، وذكاء اصطناعي يعمل ضمن حدود قابلة للتحقق، والتحقق على نطاق واسع قبل تشغيل المركبة على الطرقات. لمواجهة هذه التحديات، أطلقت NVIDIA نظام التشغيل Halos، وهو أحد مكونات نظام السلامة الشامل متعدد الطبقات NVIDIA Halos، والذي يوفر أساساً موحداً وجاهزاً للإنتاج للسلامة للمركبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمبنية على منصة NVIDIA DRIVE Hyperion.
أساس نظام NVIDIA Halos OS هو Halos Core، وهو الجيل التالي من نظام NVIDIA DriveOS، والذي حصل على اعتماد معايير سلامة السيارات. خضع Halos Core للتدقيق والتوثيق، مما يثبت أن سلوكه يمكن التنبؤ به في ظل ظروف الأعطال، وأن برنامج المراقبة الافتراضية (Hypervisor) الخاص به قادر على عزل الوظائف الحيوية للسلامة. يتوافق Halos Core مع معيار ISO 26262 ASIL D، ويتضمن دعماً معتمداً للسلامة لـ NVIDIA CUDA وTensorRT، ويوفر إطار عمل مفتوح المصدر TensorRT Edge-LLM لاستدلال نماذج اللغة الكبيرة عالية الأداء.
تقوم حزمة تطوير البرامج (SDK) Halos بفصل حزمة برامج القيادة الذاتية عن برامج تشغيل أجهزة الاستشعار الفردية من خلال طبقة تجريد أجهزة الاستشعار، مما يسمح بإضافة أو استبدال أجهزة الاستشعار دون التأثير على كود التطبيق. كما تقوم طبقة تجريد المركبة بربط حزمة القيادة الذاتية ببقية أجزاء المركبة من خلال واجهة واحدة ومتسقة. توفر حزمة Halos SDK أيضاً اللبنات الأساسية اللازمة لتشغيل البرامج الحيوية للسلامة، بما في ذلك جدولة حتمية على مستوى التطبيق، والاتصال بين العمليات بنسخ صفري، وإطار معالجة أخطاء النظام، ومسجل البيانات.
توفر طبقة تطبيقات Halos (Halos Applications) سياجاً للسلامة للذكاء الاصطناعي من خلال وظائف حتمية قائمة على القواعد. تتضمن هذه الطبقة إدراك النموذج العالمي وحزمة NVIDIA DRIVE للسلامة النشطة، والتي تتميز بوظائف مثل الكبح التلقائي في حالات الطوارئ، والتحذير من مغادرة المسار، ومراقبة النقاط العمياء، والتحذير من الاصطدام. يمكن دمج نظام Halos OS مع نماذج الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية، بما في ذلك سلسلة نماذج NVIDIA Alpamayo مفتوحة المصدر، والتي تدعم الاستدلال بسلسلة الأفكار، مما يمكنها من تقييم الطريق باستمرار وتخطيط الإجراءات.
البنية التحتية Halos (Halos Infra) هي بنية تحتية للتطوير قائمة على السحابة تدعم التدريب والمحاكاة والتحقق على نطاق واسع. وهي تشكل الأساس لإطار تقييم السلامة NVIDIA Halos (SEF). يوفر إطار SEF أدوات وإرشادات لبناء حالات السلامة من المستوى الثاني (L2) إلى المستوى الرابع (L4)، مستفيداً من أكثر من 330 ورقة بحثية وأكثر من 1000 براءة اختراع تم تطويرها ضمن نظام NVIDIA Halos OS.
تعمل البنية التحتية Halos Infra على حل القيادة الذاتية ثلاثي الحواسيب من NVIDIA: أنظمة NVIDIA DGX لتدريب الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، ومنصة NVIDIA Omniverse المستندة إلى أنظمة NVIDIA OVX للمحاكاة وتوليد البيانات الاصطناعية، والحاسوب الموجود على متن المركبة NVIDIA AGX لمعالجة أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي والسلامة. يغطي نظام Halos OS دورة حياة التطوير الكاملة بدءاً من التدريب والمحاكاة في Halos Infra وصولاً إلى الاستدلال داخل المركبة نفسها.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
