NVIDIA robot biliminde nasıl önemli bir oyuncu haline geldi? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

NVIDIA robot biliminde nasıl önemli bir oyuncu haline geldi? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Rekabet etmenin bir anlamı yok

İnsanlarla üretken yapay zekayı tartıştığınızda, onları bunun geçici bir hevesten daha fazlası olduğuna nasıl ikna edersiniz?

Sanırım sonuçlarda konuşuyor Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır



genel-24

Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Ayrıca üçte biri startup olan 6

Ofis cihazına atıfta bulunarak, “Çoğu insan robotiği tipik olarak kolları, bacakları, kanatları veya tekerlekleri olan fiziksel bir şey olarak düşünüyor; siz bunu içten dışa algı olarak düşünüyorsunuz” dedi

Evet, ama bu değişiyor İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Gazebo temel görevler için iyidir Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti yayınlıyoruz Elimizdeki örnek otonom bir drondu Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor South Bay Big Tech genel merkezindeki mücadele son yıllarda gerçekten kızıştı, ancak etkili bir şekilde para basıyorsanız, arazi satın almak ve ofis inşa etmek muhtemelen bunu yönlendirmek için en iyi yerdir ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Ama sen haklısın Bana %70 veriyor Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor ”

Bu Şubat ayında, şirket kaydetti, “Dünya çapında bir milyon geliştirici artık yenilikçi teknolojiler geliştirmek amacıyla uç yapay zeka ve robot bilimi için Nvidia Jetson platformunu kullanıyor Olan biteni görebiliyorlar yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya

Isaac Sim ile karşılaştırıldığında nasıldır? [Open Robotics’] Gazebo mu?

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Genellikle filo yönetimi öyledir Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Subscribe here Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı “Tıpkı insanlar gibi Bu bir süre önceydi Gerçekten mükemmel bir fırtına Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim

Nvidia’nın son birkaç kazanç raporundan sonra olumlu bir takviye için umutsuz olduğu söylenemez, ancak şirketin robot stratejisinin son yıllarda ne kadar iyi sonuç verdiğine dikkat çekmeyi garanti ediyor Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı ”

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm 000 ve 750 CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Daha sonra hemen şunu söyledi: LinkedIn, [Full quote excerpted from the LinkedIn post], “Aslında Jensen’ı ikna etmedim, bunun yerine ona sadece derin öğrenmeyi anlattım

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Bu şeyler hareket etmiyor Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Benim için bir e-posta oluşturabilir Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü

Hayır hayır Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk Nvidia o zamanlar teklifi bu şekilde tanımlamıştı“Jetson TK1, geliştirmeyi bir PC’de geliştirmek kadar basit hale getiren kompakt, düşük güçlü bir platformda Tegra K1’in yeteneklerini geliştiricilere getiriyor Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı ”

Resim Kredisi: TechCrunch

2015 yılında Jetson sistemini tanıttığınızda ilk tepkiler nasıl oldu? Çoğu insanın oyunla bağdaştırdığı bir şirketten geliyordu ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var Bir şeyi özetlemek mükemmel değil

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor