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
Rekabet etmenin bir anlamı yok Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var ]

Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir “Tıpkı insanlar gibi Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu 000 ve 750

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür 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 Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı ”

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

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

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor Elimizdeki örnek otonom bir drondu İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti



genel-24

Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Olan biteni görebiliyorlar Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var

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 Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Ama sen haklısın Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz Subscribe here Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Bana %70 veriyor Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu yayınlıyoruz 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz

Evet, ama bu değişiyor Gerçekten mükemmel bir fırtına Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor

Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?

Muhtemelen değil Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik

Hayır hayır Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Bu bir süre önceydi

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Benim için bir e-posta oluşturabilir Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Ayrıca üçte biri startup olan 6 Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Genellikle filo yönetimi öyledir Gazebo temel görevler için iyidir Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Bu şeyler hareket etmiyor İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir ”

2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı ”

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 Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz 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 ”

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 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 Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500