Dağıtım veya filo yönetimi gibi konularda son kullanıcılarla mı çalışıyorsunuz?
Muhtemelen değil Yapay zeka ile CG’yi yeniden keşfederken, yapay zeka için GPU’yu da yeniden icat ediyorduk
Araştırma üniversiteleriyle mi çalışıyorsunuz?
Kesinlikle
İkisinin arasında, güneş panellerini destekleyen geniş, çapraz kafeslerin altında, ağaçlarla kaplı bir açık hava yürüyüş yolu bulunmaktadır Bahsettiğimiz tüm bu ara yazılımlar aynı
ROS ile rekabet etmek istemiyorsunuz 000’den fazla şirket, platformu ürünlerine entegre etti Aynı zamanda görsel sadakate de sahiptir 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 Kaç hesaplamaya ihtiyacımız olacağını belirlemek için kaba bir matematik yaptık ”
Resim Kredisi: TechCrunch
2015 yılında Jetson sistemini tanıttığınızda ilk tepkiler nasıl oldu? Çoğu insanın oyunla bağdaştırdığı bir şirketten geliyordu Genellikle filo yönetimi öyledir Nvidia, robot bilimini üretimin ötesinde yaygınlaştırmanın çoğu kişi için hala boş bir hayal gibi göründüğü bir dönemde bu kategoriye çok fazla yatırım yaptı Benim için okuyup özetlemesine izin vermeyeceğim
Robotik ne zaman Nvidia için bulmacanın bir parçası haline geldi?
2010’ların başı diyebilirim yayınlıyoruz Aynı zamanda herhangi bir AI modunu, herhangi bir çerçeveyi, gerçek dünyada yaptığımız her şeyi bağlamak için tasarlanmıştır Otonom bir drone yapmak isteseydiniz ne gerekirdi? Şu kadar sensöre sahip olmanız, bu kadar kareyi işlemeniz gerekiyor, bunu tanımlamanız gerekiyor ”
2015 yılı, yalnızca bulut için değil, hem Jetson hem de otonom sürüş için EDGE’i başlattığımız yıldı Unutmayın, bir platform oluşturmaya çalışıyoruz Herkesin CUDA’nın tüm bölümlerini kullanmasına gerek yoktur ancak durum aynıdır 2018, ‘şirketle bahse girme’ anıydı
Geçen hafta şirketin devasa Santa Clara ofislerini ziyaret ettim Firma, tasarım ve üretimden, giderek daha karmaşık görevleri yerine getirebilen düşük güçlü sistemlerin oluşturulmasına kadar, silikonu bu noktada dünyadaki herkes kadar iyi biliyor Gazebo temel görevler için iyidir Günün sonunda GPU’lu mikroişlemciler üretiyoruz Daha sonra grafiksel olmayan uygulamalarda da kullanılabilmesi için GPU’larımıza CUDA’yı ekledik İşte o zaman AI bir nevi gerçekleşti Dolayısıyla, üretkenliğin arttığına dair bazı işaretleri şimdiden görebilirsiniz İzlemesi ilham vericiydi ve bazen Nvidia’nın dönüşümüne tanık olmak için orada olduğuma hâlâ inanamıyorum Omniverse’in üzerine inşa edilmiştir
genel-24
Ağustos ayında SIGGRAPH’ta konuşan CEO Jensen Huang şöyle açıklıyor: “Rasterleştirmenin sınırlarına ulaştığını fark ettik
Isaac Sim ile karşılaştırıldığında nasıldır? [Open Robotics’] Gazebo mu?
Gazebo sınırlı simülasyonlar yapmak için iyi ve temel bir simülatördür ”
Birkaç demodan sonra Nvidia’nın başkan yardımcısı ve Gömülü ve Kenar Bilgi İşlem genel müdürü Deepu Talla ile görüştüm Araştırma yaparken açık olması gerekiyor Binanızda kameraların ve sensörlerin olduğunu hayal edin CUDA aslında bizi yapay zekaya sokan şeydir Bu şeyler hareket etmiyor
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 Dieter Fox, Nvidia robotik araştırmasının başkanıdır ]
Robot bilimi hakkında NVIDIA ile uzun uzun konuştuğum son sefer, aynı zamanda Sessions etkinliğimizde Claire Delaunay’ı sahneye çıkardığımız son seferdi
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 Dışarıdan içeriye robotik denilen bir şey de var Ayrıca üçte biri startup olan 6 Derin öğrenmenin tüm dünyaya ilk kez 2012 yılında ulaştığını düşünüyorum ”
Platformda vakit geçirmemiş bir robot geliştiricisi bulmakta zorlanacaksınız ve açıkçası kullanıcıların hobicilerden çok uluslu şirketlere kadar uzanan yelpazeyi nasıl yönettikleri dikkat çekici Herkesle bağlantı kurmak ve tıpkı bizim onların platformundan yararlandığımız gibi başkalarının da platformumuzdan yararlanmasına yardımcı olmak istiyoruz yeni bir profil Bryan Catanzaro’ya
Nvidia’nın oyun geçmişi robotik projelerine nasıl yön verdi?
Şirketi ilk kurduğumuzda, GPU’ları oluşturmamız için bize fon sağlayan şey oyundu Rekabet etmenin bir anlamı yok Çoğu tüketicinin alışık olduğu şey budur 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 Verimlilik artışını zaten görebilirsiniz ”
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 Apple’a, Google’a ve Facebook’a sormanız yeterli Hemen kendi inancını oluşturdu ve Nvidia’yı bir yapay zeka şirketi olmaya yöneltti Örneğin John Deere bir traktör satıyorsa çiftçiler bizimle konuşmuyor Omniverse’de sahip olduğunuz her şey Isaac Sim’e geliyor
Evet, ama bu değişiyor Ve araştırma üyelerimizin çoğunun ikili ilişkileri de var 000 metrekarelik Voyager ve Endeavor Aslında iki hafta önce tarım teknolojisi firması Farm-ng’de yönetim kurulu danışmanı olarak çalışmalarını tartışmak için Disrupt’taki TechCrunch sahnesine geri döndü Tüm özerklik için onu takabilirsiniz Aynı zamanda Washington Üniversitesi’nde robotik alanında profesördür Arduino gibi şirketlerin uğrunda can atacağı türden bir yayılma bu
Hayır hayır 000 ve 750
Resim Kredisi: NVIDIA
Bu arada Nvidia’nın robot bilimine girişi her türlü kısmetten faydalandı Video analizleri var ve trafik kavşakları, havalimanları ve perakende satış ortamları için ölçekleniyor Olan biteni görebiliyorlar 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 Bir şeyi özetlemek mükemmel değil Nisan, TK1’in piyasaya sürülmesinden bu yana geçen on yılı işaret ediyor Nvidia Metropolis adında bir platformumuz var Konuşmaya başladığımızda, uzak duvarda Jetson platformunu çalıştıran Cisco telekonferans sistemini işaret etti Artık yapay zeka, örneğin ışın izleme sayesinde oyunlara yardımcı oluyor İnsanlar çevremizi görmek ve durumsal farkındalık toplamak için sensörlere sahiptir Ve eğer bunu bugün yapmak istiyorsanız, seçeneğiniz nedir? O zamanlar böyle bir şey yoktu Kasım 2015’te Jensen [Huang] ve birkaç şeyi sunmak için San Francisco’ya gittim Elimizdeki örnek otonom bir drondu
İnsanlarla üretken yapay zekayı tartıştığınızda, onları bunun geçici bir hevesten daha fazlası olduğuna nasıl ikna edersiniz?
Sanırım sonuçlarda konuşuyor Onlara yardımcı olacak araçlarımız var ancak filo yönetimi, hizmeti sağlayan veya robotu yapan kişi tarafından yapılıyor Yeni alan esas olarak iki binadan oluşuyor: sırasıyla 500 “Tıpkı insanlar gibi Bu arada, Nvidia’nın oyun konusundaki engin bilgisinin, robotik simülasyon platformu Isaac Sim için büyük bir değer olduğu kanıtlandı Jetson’u düşündüğümüzde aklımıza gelen tipik AMR’lerden çok farklı 2018’de açılan binaların San Tomas Otoyolu’ndan gözden kaçırılması imkansız Aslında yol üzerinde eski ve yeni genel merkezi birbirine bağlayan bir yaya köprüsü var Bana %70 veriyor Startup’larla çalışmak ve yatırım yapmak için geçen Temmuz ayında şirketten ayrıldı
[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine giderek daha fazla yatırım yapılan bir dünyanın temelini oluşturuyor Çoğu durumda üniversitelerle bağlantılıdırlar CUDA, robotik, yüksek performanslı bilgi işlem ve buluttaki yapay zeka için de aynıdır Bu bir süre önceydi