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


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi Subscribe here Bana %70 veriyor Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim 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 000 ve 750 yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Gerçekten mükemmel bir fırtına Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik ”

Resim Kredisi: TechCrunch

2015 yılında Jetson sistemini tanıttığınızda ilk tepkiler nasıl oldu? Çoğu insanın oyunla bağdaştırdığı bir şirketten geliyordu Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum ”

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 Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız

Evet, ama bu değişiyor Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Bu şeyler hareket etmiyor İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır 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

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

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim Olan biteni görebiliyorlar Rekabet etmenin bir anlamı yok Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı Bu bir süre önceydi Gazebo temel görevler için iyidir

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Elimizdeki örnek otonom bir drondu Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü ”

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm 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 Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı



genel-24

Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu Benim için bir e-posta oluşturabilir Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor “Tıpkı insanlar gibi ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Ama sen haklısın

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz

Hayır hayır Genellikle filo yönetimi öyledir CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre 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 yayınlıyoruz Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Ayrıca üçte biri startup olan 6

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur 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