موتيون تعلن عن مجموعة بيانات nuReasoning وتطلق تحدي ECCV

أعلنت شركة Motional عن إصدار مجموعة بيانات nuReasoning في 8 سبتمبر 2026، ووصفتها بأنها أول مجموعة بيانات مفتوحة في العالم تركز على الاستدلال وتختص بسيناريوهات الذيل الطويل للمركبات الذاتية القيادة، وأطلقت تحديًا بحثيًا مرفقًا في المؤتمر الأوروبي للرؤية الحاسوبية في السويد. تم إنشاء مجموعة البيانات بالشراكة مع مختبر التنقل بجامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس (UCLA Mobility Lab) ومديره الأستاذ جياكي ما.

يضع إعلان Motional nuReasoning كمادة تدريب للأنظمة الذاتية المتكاملة، مستهدفًا الحالات النادرة التي تكون فيها الرؤية وحدها غير كافية. تجمع نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء بين التعرف على المشهد والقرارات المتعلقة بكيفية التصرف، وتؤكد Motional أن هذه النماذج تحتاج إلى بيانات تدريب تنقل منطق الفعل القيادي بدلاً من الفعل الصحيح فقط. تم تصميم مجموعة البيانات لتعليم النماذج العلاقات المكانية، واستدلال قرارات القيادة، وتوقع المخاطر، ومراعاة النتائج البديلة.

تكوين مجموعة البيانات

تحتوي مجموعة nuReasoning على 20,000 سيناريو ذيل طويل، كل منها مقطع فيديو لا يقل عن 20 ثانية مدمج مع توضيحات استدلالية تم التحقق منها من قبل البشر. تم استخراج الأحداث من بيانات أسطول Motional المجمعة في لاس فيغاس، بيتسبرغ، لوس أنجلوس، بوسطن، وسنغافورة، وتفيد الشركة بأنها لديها أكثر من 105 ساعات من الحالات الحدية التي تتطلب استدلالًا مكثفًا، بما في ذلك نشاط المشاة غير المعتاد، ومناطق العمل وإنشاءات الطرق الليلية، وعبر الحيوانات، وسيناريوهات ذات رؤية محدودة. يبلغ إجمالي مجموعة التوضيحات 247,000 توضيح استدلالي تم التحقق منها من قبل البشر عبر ثلاثة أنواع: الاستدلال المكاني، استدلال القرار، والاستدلال الافتراضي، إلى جانب بيانات حساسات متعددة الوضعيات لتمثيل المشهد ثلاثي الأبعاد.

توفر السجلات الرسمية لمجموعة nuReasoning بنية إضافية. يبلغ طول المقاطع تقريبًا 20 ثانية وتُ sampled بمعدل 10 هرتز، مع 17,000 مقطع للتدريب، 2,000 مقطع للتقييم، و1,000 مقطع اختبار خاص. تشمل بيانات الحساسات كاميرات متعددة الزوايا متزامنة، LiDAR للمقاطع المدعومة، المعايرة وحالة المركبة الذاتية، توضيحات كائنات ثلاثية الأبعاد، خرائط HD متجهية، إشارات المرور، مسارات الطرق، وأوامر الملاحة. لاختيار مواد الذيل الطويل، قامت أداة تقييم الذكاء الاصطناعي بتقييم أكثر من 100,000 مقطع مرشح مسبقًا بمدة 30 ثانية مأخوذة من أكثر من 10,000 ساعة من القيادة، تلتها عملية تحقق بشرية واختيار الإطارات الرئيسية.

تشمل توضيحات الاستدلال المكاني فهمًا متمركزًا حول الكائنات بين البعدين ثنائي وثلاثي الأبعاد، وسياق الخريطة والطوبولوجيا، والموقع النسبي، والسرعة، والحركة المستقبلية، والتفاعلات مع المركبة الذاتية، وتُ annoted بمعدل 1 هرتز. يلتقط استدلال القرار وصف المشهد، والمكونات الحرجة، والإجراءات الميتا الطولية والجانبية، ومسارًا سببيًا يوضح السلوك المختار. يقيم الاستدلال الافتراضي إجراءات بديلة للمركبة الذاتية مقابل نتائج حرجة للسلامة ومستويات المخاطر المصنفة كآمنة، أو غير مثالية، أو غير آمنة؛ تُسجل توضيحات القرار والافتراضية بمعدل 0.2 هرتز. تشير السجلات أيضًا إلى أن مجموعة البيانات تطبق معالجة تحافظ على الخصوصية، بما في ذلك إخفاء هوية الوجوه البشرية ولوحات الترخيص.

دمجت Motional محرك البحث المملوك لها Omnitag، والذي يتيح للباحثين الاستعلام عن التوزيعات بحسب نوع السيناريو، مستوى الصعوبة، والموقع، وإجراء عمليات بحث دلالية باللغة الطبيعية للتفاعلات التكتيكية. يصف أحد السيناريوهات المشروحة من قبل الشركة منطقة إنشاء ليلية توقفت فيها المركبة: يوضح التوضيح أن الوقوف كان صحيحًا بسبب عبور حيوان صغير أمامها، وأن الطرق البديلة رُفضت بسبب حواجز الإنشاء وسرعة واتجاه الحيوان غير المعروف.

تفيد الشركة بأن مجموعة فرعية من nuReasoning أُطلقت في وقت سابق من هذا العام وقد تم تحميلها أكثر من 50,000 مرة. يغطي الإصدار العام تقسيمات التدريب والتقييم على منصة Hugging Face، بينما تُحتفظ بـ 1,000 مقطع اختبار خاص لتقييم التحدي. يوفر مجموعة تطوير مفتوحة المصدر على GitHub معالجة البيانات لتدريب VLA، وأهداف الاستدلال والتخطيط، والنماذج الأساسية، ومقاييس التقييم.

تحدي nuReasoning

تستضيف Motional ومختبر التنقل بجامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس (UCLA Mobility Lab) تحدي nuReasoning، الذي أُطلق في مؤتمر ECCV. يُنظم المسابقة كتقييم مشترك للتخطيط والاستدلال على 1,000 سيناريو اختبار خاص. تُعطي مهمة التخطيط الرئيسية المشاركين 10 ثوانٍ من سياق القيادة — صور متعددة الزوايا، معلومات خريطة HD، أمر الملاحة، وحالة المركبة الذاتية — وتطلب توقع مسار المركبة الذاتية للثواني الخمس القادمة. تستخدم مهمة الاستدلال المساعدة نفس السياق للإجابة على أسئلة بصرية تغطي الهندسة، الحركة، القرار، والاستدلال الافتراضي، بصيغ اختيار من متعدد، عددية، إحداثيات، ومسار.

يجمع مجموع النقاط النهائي للتحدي بين 75٪ من درجة التخطيط و25٪ من درجة الاستدلال، وتبلغ جائزة التحدي الإجمالية 10,000 دولار. التسجيل مفتوح، وسيُعلن عن الفائزين في ديسمبر 2026 خلال مؤتمر Neural Information Processing Systems.

قال فيل ميشيل، نائب الرئيس الأول للقيادة الذاتية والذكاء الاصطناعي في Motional: “لتوسيع أساطيل المركبات الذاتية بأمان، يجب على أنظمة القيادة الذاتية أن تتفاعل مع الحالات الحدية النادرة والفوضوية بنفس المنطق المؤكد الذي يستخدمه السائق البشري المتمرس.” وأضاف أن الشركة تعطي أولوية للذكاء الاصطناعي الشفاف حتى يمكن تقييم اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي وتقييم المخاطر بوضوح، وأن إتاحة مجموعة بيانات nuReasoning للجميع توفر أساسًا مشتركًا لحل الحالات الحدية.

أساس البحث والتوافر

تم تقديم الورقة المرفقة، التي تحمل العنوان “nuReasoning: مجموعة بيانات ومحور قياسي يركز على الاستدلال للقيادة الذاتية ذات الذيل الطويل”، إلى arXiv في 29 مايو 2026، بمؤلفين مرتبطين بجامعة UCLA وMotional، وتوني شيوي تشي (Tony Xuewei Qi) كقائد للمشروع. في الورقة، يذكر المؤلفون أن تحسين نماذج الرؤية-اللغة على مجموعة nuReasoning يحسن بشكل كبير إجابات الأسئلة المتعلقة بالقيادة، وأن دمج إشراف الاستدلال في تدريب VLA يحسن أداء التخطيط حتى عندما تُعطل مخرجات الاستدلال النصية أثناء الاستنتاج. يجمع نموذج التخطيط في الورقة، nuVLA، بين العمود الفقري للرؤية-اللغة وتوليد المسار.

تمتد مجموعة nuReasoning خط بيانات Motional المفتوحة الذي بدأ بـ nuScenes في عام 2019، والذي تُعرّف الشركة بأنه أول مجموعة بيانات عامة متعددة الوضعيات للمركبات الذاتية في الصناعة، واستمر عبر nuImages، Panoptic nuScenes، وnuPlan. تتوفر مجموعات البيانات تحت تراخيص تجارية أو للاستخدام الأكاديمي المجاني وفقًا لشروط وأحكام Motional غير التجارية.