At CES 2025, Uber teams up with Nvidia to scale autonomous driving faster

At CES 2025, Uber teams up with Nvidia to scale autonomous driving faster | TechCrunch

Uber se ha asociado con Nvidia para aprovechar Cosmos, un modelo generativo del mundo, y DGX Cloud en el desarrollo de tecnología para vehículos autónomos. Al utilizar simulaciones basadas en la física entrenadas con vastos conjuntos de datos de video, la colaboración tiene como objetivo crear entornos de conducción realistas para entrenar modelos de inteligencia artificial. Esta estrategia permite a Uber acelerar el despliegue de soluciones de conducción autónoma sin fabricar directamente el hardware o el software subyacente, confiando en cambio en infraestructura en la nube de alto rendimiento para refinar sus algoritmos de manera eficiente. La asociación aborda las dificultades históricas de Uber en el desarrollo de tecnología autónoma, tras disputas legales e incidentes de seguridad que llevaron a la venta de su unidad de conducción autónoma. En lugar de desarrollar la tecnología internamente, Uber se enfoca en ser un puente logístico entre los pasajeros y los conductores, incluidos los robots. Al integrar las herramientas de Nvidia, la compañía espera superar los contratiempos anteriores y escalar sus operaciones más rápidamente, aprovechando su extensa red de alianzas con otras empresas de conducción autónoma para integrar vehículos autónomos en sus ofertas de servicios. Esta iniciativa es altamente relevante para open_data, ya que subraya el papel crucial de los conjuntos de datos masivos y diversos en el entrenamiento de sistemas de IA robustos. La dependencia de billones de tokens de video destaca la necesidad de la industria de contar con fuentes de datos integrales y de alta calidad para simular escenarios del mundo real de manera segura. A medida que empresas como Uber y Nvidia impulsan una escalabilidad más rápida en el ámbito de la conducción autónoma, las implicaciones para la privacidad de los datos, los derechos de autor y la accesibilidad de los datos de entrenamiento se vuelven cada vez más significativas para la comunidad de open_data.

Source: techcrunch.com
Published on 2025-01-08

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