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
Subscribe here Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu 000 ve 750

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Benim için bir e-posta oluşturabilir Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var yayınlıyoruz Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor

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 CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Gazebo temel görevler için iyidir

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Ayrıca üçte biri startup olan 6 Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil 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 Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti Ama sen haklısın Gerçekten mükemmel bir fırtına Tüm özerklik için onu takabilirsiniz İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Bu şeyler hareket etmiyor Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu

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


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Elimizdeki örnek otonom bir drondu Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor



genel-24

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Genellikle filo yönetimi öyledir Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var “Tıpkı insanlar gibi Rekabet etmenin bir anlamı yok Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür

Evet, ama bu değişiyor Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Olan biteni görebiliyorlar Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Bir şeyi özetlemek mükemmel değil ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici 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 Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim

Hayır hayır ”

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 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk 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 Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Bu bir süre önceydi Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Bana %70 veriyor Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor

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 Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin

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

Resim Kredisi: TechCrunch

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

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var 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 Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor