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
Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz

Hayır hayır 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Bu bir süre önceydi Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik Gerçekten mükemmel bir fırtına 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Rekabet etmenin bir anlamı yok Ama sen haklısın

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor ”

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm 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

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz Ayrıca üçte biri startup olan 6 Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu

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 Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Elimizdeki örnek otonom bir drondu Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Araştırma yaparken açık olması gerekiyor



genel-24

İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar ”

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 Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı

Evet, ama bu değişiyor Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 000 ve 750 Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici Bu şeyler hareket etmiyor Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Subscribe here Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı Benim için bir e-posta oluşturabilir İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Genellikle filo yönetimi öyledir

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Bana %70 veriyor Gazebo temel görevler için iyidir Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor

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

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz yayınlıyoruz Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz 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 Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Olan biteni görebiliyorlar Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var

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 ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var ”

Resim Kredisi: TechCrunch

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

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor “Tıpkı insanlar gibi