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
Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor

Evet, ama bu değişiyor Ayrıca üçte biri startup olan 6



genel-24

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 Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı 000 ve 750 Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz yayınlıyoruz Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim

Hayır hayır Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Elimizdeki örnek otonom bir drondu

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Subscribe here

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı “Tıpkı insanlar gibi Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim ”

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Benim için bir e-posta oluşturabilir 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 ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor Olan biteni görebiliyorlar Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Gerçekten mükemmel bir fırtına Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Rekabet etmenin bir anlamı yok Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici 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 Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk Gazebo temel görevler için iyidir Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır 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 Genellikle filo yönetimi öyledir ”

Resim Kredisi: TechCrunch

2015 yılında Jetson sistemini tanıttığınızda ilk tepkiler nasıl oldu? Çoğu insanın oyunla bağdaştırdığı bir şirketten geliyordu Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Bu şeyler hareket etmiyor Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle

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

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Ama sen haklısın Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Bu bir süre önceydi Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı

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 ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Bana %70 veriyor

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti