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