NVIDIA’dan Otonom Otomobillerde Devrim: İnsan Şeklinde Düşünen Açık Kaynaklı Alpamayo Tanıtıldı
NVIDIA, CES 2026’ya âdeta damga vurdu ve şirket yeni nesil otomobillerde göreceğimiz otonom sürüş özellikli ve açık kaynaklı Alpamayo’yu tanıttı.
NVIDIA, otonom otomobillerin güvenliğini ve karar verme kabiliyetini bir üst seviyeye taşıyacak Alpamayo adlı yeni açık kaynaklı suni zekâ model ailesini tanıttı. Yeni modeller, simülasyon araçları ve dev veri setlerinden oluşan bu ekosistem, bilhassa otonom sürüşte en zor problemlerden önde gelen ender ve karmaşık senaryoları çözmeyi hedefliyor.
Günümüz otonom araçları çoğunlukla idrak etme ve planlamayı ayrı sistemler olarak ele alıyor sadece bu yaklaşım, alışılmadık yada daha ilkin asla karşılaşılmamış durumlarda yetersiz kalabiliyor.
“Fizyolojik suni zekâ için ChatGPT anı”
Alpamayo ise neden-sonuç ilişkisi kurabilen, adım adım düşünebilen yeni nesil “akıl yürüten” suni zekâ modelleriyle bu soruna çözüm getiriyor. Böylece otomobiller yalnızca karar almakla kalmıyor, bu kararların arkasındaki mantığı da açıklayabiliyor.
NVIDIA CEO’su Jensen Huang, bu gelişmeyi “Fizyolojik suni zekâ için ChatGPT anı” olarak tanımlıyor. Huang’a bakılırsa Alpamayo, bilhassa robotaksiler için eleştiri bir dönüm noktası: “Otomobiller artık ender durumları düşünebiliyor, karmaşık ortamlarda güvenle hareket edebiliyor ve niçin bu şekilde davrandıklarını açıklayabiliyor.”
Alpamayo ekosistemi neler sunuyor?
NVIDIA, Alpamayo’yu üç temel sütun üstüne inşa ettiğini söylüyor:
- Alpamayo 1: 10 milyar parametreli, zincirleme düşünme (chain-of-thought) kabiliyetine haiz ilk otonom otomobil odaklı açık kaynaklı görsel-dil-eylem (VLA) modeli. Hugging Face üstünden erişilebiliyor.
- AlpaSim: Gerçekçi sensörler, trafik senaryoları ve kapalı dönem kontrol imkânları sunan tamamen açık kaynaklı bir simülasyon platformu.
- Açık Veri Setleri: 1.700 saatin üstünde, değişik coğrafya ve koşullardan toplanmış, ender sürüş senaryolarını da içeren geniş kapsamlı sürüş verileri.
Bu yapı, geliştiricilerin modelleri eğitmesi, kontrol etmesi ve iyileştirmesi için kendi kendini besleyen bir geliştirme döngüsü oluşturuyor. Doğrusu birçok otomobil üreticisi bu yapıları otomobillerinde kullanabilecek ve geliştirme sürecine katkı sağlayabilecek.
