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
Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin

Evet, ama bu değişiyor

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık 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

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü ”

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 ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor “Tıpkı insanlar gibi Benim için bir e-posta oluşturabilir Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur Araştırma yaparken açık olması gerekiyor

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 Ama sen haklısın Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Olan biteni görebiliyorlar Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu ”

Resim Kredisi: TechCrunch

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


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Gazebo temel görevler için iyidir

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz



genel-24

Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı 000 ve 750 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır yayınlıyoruz Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor 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 Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Tüm özerklik için onu takabilirsiniz

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir ”

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

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz Subscribe here Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor 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 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 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Genellikle filo yönetimi öyledir

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Bu bir süre önceydi Bu şeyler hareket etmiyor

Hayır hayır İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Bana %70 veriyor Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Gerçekten mükemmel bir fırtına Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Rekabet etmenin bir anlamı yok Elimizdeki örnek otonom bir drondu