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
Bana %70 veriyor ”

Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici

Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir yayınlıyoruz 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor 000 ve 750 Elimizdeki örnek otonom bir drondu CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir

Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?

2010’ların başı diyebilirim Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Genellikle filo yönetimi öyledir İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti


[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor

Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik Araştırma yaparken açık olması gerekiyor

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

Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü

Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?

Kesinlikle

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

Sanırım sonuçlarda konuşuyor ”

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

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 Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Gazebo’yu Isaac Sim’e bağlamak için basit bir ROS köprüsü sağlıyoruz Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor

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

Hayır hayır 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 Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti



genel-24

Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Ama sen haklısın

Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?

Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Bu şeyler hareket etmiyor

Resim Kredisi: NVIDIA

Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor

İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik Yapay zeka hâlâ yeniydi, hangi kullanım senaryosunu anladığınızı açıklamanız gerekiyordu Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya Olan biteni görebiliyorlar ”

Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz ]

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

Evet, ama bu değişiyor Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Benim için bir e-posta oluşturabilir Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı

ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz 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 İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Ancak Isaac kimsenin yapamayacağı şeyleri yapabilir Bir şeyi özetlemek mükemmel değil

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 Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz Rekabet etmenin bir anlamı yok Ayrıca üçte biri startup olan 6 Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor Daha önce olduğundan kesinlikle daha iyi bir adım fonksiyonu olduğunu görebileceğiniz bariz şeyler var Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Tam olarak doğru değil ama sıfırdan başlamama gerek yok Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar Gerçekten mükemmel bir fırtına Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim Nvidia Metropolis adında bir platformumuz 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 Donanımı, yazılımı ve algoritmaları yeniden icat etmemizi gerektiriyordu Gazebo temel görevler için iyidir “Tıpkı insanlar gibi 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz Gazebo’nun yerini almaya çalışmıyoruz Subscribe here ”

Resim Kredisi: TechCrunch

2015 yılında Jetson sistemini tanıttığınızda ilk tepkiler nasıl oldu? Çoğu insanın oyunla bağdaştırdığı bir şirketten geliyordu Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır