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

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı 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 “Tıpkı insanlar gibi Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Genellikle filo yönetimi öyledir Elimizdeki örnek otonom bir drondu 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 Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin

Evet, ama bu değişiyor Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor Araştırma yaparken açık olması gerekiyor ”

Resim Kredisi: TechCrunch

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

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor

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

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi 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 Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Benim için bir e-posta oluşturabilir Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Ayrıca üçte biri startup olan 6 Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü 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

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk Rekabet etmenin bir anlamı yok Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Ama sen haklısın Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor Bu bir süre önceydi

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 İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum 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 görsel sadakate de sahiptir Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim 000 ve 750 Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Bu şeyler hareket etmiyor

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti

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

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Olan biteni görebiliyorlar Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Bana %70 veriyor Subscribe here Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı



genel-24

Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz ”

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

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Gazebo temel görevler için iyidir Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var ”

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


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor yayınlıyoruz ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var

Hayır hayır