[ad_1]
AI fisik -Mesin di balik robotika modern, mobil self-driving dan ruang pintar bergantung pada kombinasi grafik saraf, pembuatan data sintetis, simulasi berbasis fisika, pembelajaran penguatan, dan inferensi AI. Ini adalah kombinasi yang cocok untuk keahlian kelompok Penelitian NVIDIASebuah tim global yang telah bekerja di bidang AI dan grafik selama hampir 20 tahun.
Itulah alasannya SiggraphPada Konferensi Grafik Komputer Premier, yang diadakan di Vancouver hingga Kamis, 14 Agustus, para pemimpin penelitian NVIDIA akan memberikan alamat khusus yang menyoroti grafik dan inovasi simulasi yang memungkinkan AI fisik dan spasial.
“AI bergerak maju dengan kemampuan simulasi, dan kemampuan simulasi bergerak maju dengan sistem AI,” kata Sanja Fidler, wakil presiden AI Research di Nvidia. “Ada ikatan yang sangat kuat antara dua bidang, dan itu kombinasi yang hampir tidak saya miliki.”
Di Siggraph, nvidia Mengumumkan perpustakaan perangkat lunak baru untuk AI fisik – termasuk Nvidia Omniverse Nurec 3D Gaussian Splatting Library Untuk rekonstruksi dunia besar -besaran, Pembaruan Platform Metropolis Nvidia Bukan hanya visi ai nvidia Model penalaran Cosmos dan Nvidia Nemotron. Alasan Cosmos Model bahasa visi penalaran baru untuk AI fisik yang memungkinkan robot dan visi agen AI untuk menggunakan pengetahuan sebelumnya, pemahaman fisika dan akal sehat untuk memungkinkan penalaran seperti manusia.
Banyak dari inovasi ini berakar pada terobosan oleh tim peneliti global perusahaan, menerbitkan lusinan makalah secara real time dalam sebuah pertunjukan tentang kemajuan dalam rendering saraf. Jejak jalur, Pembuatan data sintetis Dan Pembelajaran Penguatan – Fungsi untuk memasok alat AI fisik generasi berikutnya.
https://www.youtube.com/watch?v=f5etvbysliu
Bagaimana AI Fisik Mengintegrasikan Grafik, AI dan Robotika
Pengembangan AI fisik dimulai dengan penciptaan lingkungan 3D yang tinggi secara fisik. Tanpa lingkungan virtual yang realistis ini, pengembang tidak dapat melatih sistem AI fisik tingkat lanjut Robot humanoid Ini karena dalam simulasi keterampilan yang dipelajari robot melalui pelatihan virtual tidak sepenuhnya diterjemahkan ke dunia nyata.
Bayangkan robot pertanian menggunakan tekanan yang akurat, ambil persik dari pohon tanpa mengejek, atau merakit robot manufaktur yang merakit komponen elektronik mikroskopis dalam mesin di mana setiap milimeter penting.
“AI fisik membutuhkan lingkungan virtual yang terasa realistis. Ini membutuhkan alam semesta paralel di mana robot dapat belajar dengan aman melalui coba-coba,” kata Ming-Yu Liu, wakil presiden penelitian di Nvidia. “Membangun dunia virtual ini membutuhkan rendering real-time, visi komputer, simulasi gerakan fisik, AI generasi 2D dan 3D, dan inferensi AI. Ini adalah hal-hal yang diteliti oleh NVIDIA menghabiskan hampir 20 tahun.”
Warisan penelitian inovatif Nvidia dalam penelusuran ray dan grafik komputer real-time, yang berasal dari pendirian lembaga pada tahun 2006, memainkan peran kunci dalam memungkinkan realisme yang dibutuhkan simulasi AI fisik. Banyak pekerjaan rendering juga dilengkapi dengan model AI. Rendering saraf.
“Penelitian rendering inti kami mempromosikan penciptaan kata -kata virtual dari realitas sejati yang digunakan untuk melatih sistem AI fisik canggih, dan AI membantu menciptakan dunia 3D ini dari gambar.”Penelitian Grafik Real-Time Grup Nvidia. “Kami sekarang merekonstruksi mereka dengan cepat ke lingkungan 3D virtual dalam format media yang dapat diakses yang dapat diambil siapa pun, kapan pun kami dapat mengambil foto atau video.”