NVIDIA Alpamayo representa o “momento ChatGPT” na direção autônoma de veículos

NVIDIA Lança Alpamayo na CES 2026

A indústria automotiva alcançou um marco significativo com o lançamento da família Alpamayo pela NVIDIA, anunciado na CES 2026. Este ecossistema inclui modelos de inteligência artificial, ferramentas de simulação e conjuntos de dados de código aberto, todos projetados para acelerar o desenvolvimento de veículos autônomos (AVs) que utilizam raciocínio.

Jensen Huang, CEO da NVIDIA, destacou que este lançamento representa um momento crucial para a IA física, onde as máquinas começam a entender e agir de forma inteligente no mundo real. A apresentação ocorreu no Hotel Fontainebleau, em Las Vegas, com a presença de mais de duas mil pessoas.

Desafios na Direção Autônoma

O desafio de ensinar um carro autônomo convencional é comparado a dar a um aluno um livro de regras fixas. Em contraste, o Alpamayo atua como um professor que ensina o veículo a analisar situações complexas e tomar decisões seguras. Para que um carro seja realmente autônomo, ele deve operar com segurança em diversas condições, enfrentando cenários raros e complexos que os sistemas tradicionais não conseguem dominar.

A família Alpamayo utiliza modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA), permitindo que os veículos “pensem” passo a passo em situações inéditas, melhorando a capacidade de condução e a explicabilidade das decisões tomadas.

Os Três Pilares do Alpamayo

A NVIDIA estruturou o Alpamayo em um ecossistema aberto, focando em três áreas principais:

1. Alpamayo 1: O Modelo que Raciocina

O Alpamayo 1 é o primeiro modelo VLA de raciocínio de código aberto do setor, com uma arquitetura de 10 bilhões de parâmetros. Ele processa vídeos como entrada e gera trajetórias, demonstrando a lógica por trás de cada manobra. Este modelo atua como um “modelo mestre”, permitindo que desenvolvedores treinem modelos menores para serem instalados nos veículos.

2. AlpaSim: O Laboratório Virtual

O AlpaSim, disponível no GitHub, é uma estrutura de simulação que oferece modelagem realista de sensores e dinâmicas de tráfego. Isso permite que desenvolvedores testem e aprimorem suas políticas de condução em ambientes digitais seguros antes de implementá-las nas ruas.

3. Physical AI Open Datasets: O Conhecimento da Estrada

A NVIDIA disponibilizou um conjunto de dados aberto com mais de 1.700 horas de condução, cobrindo diversas geografias e situações raras. Esses dados são essenciais para ensinar a IA a lidar com o inesperado.

Impacto Potencial na Indústria

Empresas de mobilidade como Lucid, Jaguar Land Rover e Uber, além de centros de pesquisa como a Berkeley DeepDrive, já demonstraram apoio ao Alpamayo. A abertura do código promove inovação de forma transparente e colaborativa, fundamental para enfrentar cenários imprevisíveis e avançar em direção ao Nível 4 de autonomia, onde os veículos operam sem intervenção humana em áreas específicas.

Os desenvolvedores podem integrar essas novas ferramentas com outras plataformas da NVIDIA, como o NVIDIA Cosmos e o Omniverse, refinando modelos com dados proprietários antes da implantação comercial.

Fonte por: Adrenaline