Nvidia-მ რობოტიკისთვის ფიზიკური AI ხელსაწყოები ღია კოდით გამოუშვა

NVIDIA-მ რობოტიკისა და ავტონომიური მანქანებისთვის ფიზიკური AI აგენტის ხელსაწყოები ღია კოდით გამოუშვა

NVIDIA-მ 1 ივნისს, GTC Taipei-ზე გამოაცხადა ფიზიკური AI აგენტის უნარებისა და ხელსაწყოების დიდი კოლექციის ღია კოდით გამოშვების შესახებ, რაც AI კოდირების აგენტებს საშუალებას აძლევს პირდაპირ მართონ რთული რობოტიკის, ავტონომიური მანქანების, ხედვის AI-სა და სამრეწველო ციფრული ტყუპების სამუშაო პროცესები.nvidia

ფიზიკური AI სტეკის აგენტის მიერ გამოსაძახებელ ხელსაწყოებად გადაქცევა

გამოშვება, რომელიც ხელმისაწვდომია GitHub-ისა და skills.sh-ის საშუალებით, აერთიანებს NVIDIA-ს ფიზიკურ AI ბიბლიოთეკებს, როგორც აგენტის მიერ შესასრულებელ დავალებებს NVIDIA Agent Toolkit-ში. ხელსაწყოები მოიცავს Cosmos-ის მსოფლიო ფუნდამენტურ მოდელებს, Omniverse-ის სიმულაციურ ბიბლიოთეკებს, Isaac-ს რობოტიკისთვის, Metropolis-ს ხედვის AI-სთვის, Alpamayo-ს ავტონომიური მართვისთვის და Jetson edge AI პლატფორმას.globenewswire

„AI აგენტები ახდენენ პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების რევოლუციას და ეს ცვლილება ახლა ფიზიკურ AI-შიც მოდის, რაც ვრცელდება იმ სისტემებზე, რომლებიც გარდაქმნიან ტრანსპორტირებას, წარმოებას, ჯანდაცვასა და რობოტიკას“, – თქვა აღმასრულებელმა დირექტორმა Jensen Huang-მა თავისი გამოსვლის დროს. „როდესაც აგენტებს შეუძლიათ პირდაპირ გამოიყენონ NVIDIA-ს ბიბლიოთეკები, მოდელები და ჩარჩოები, ფიზიკური AI განვითარება უფრო სწრაფად წავა, რაც დეველოპერებს საშუალებას მისცემს წარმოუდგენელი ტემპით ააშენონ მომავლის რობოტები, ავტონომიური მანქანები და სამრეწველო სისტემები.“nvidia

ინდუსტრიის მიღება და გამოყენების შემთხვევები

ხელსაწყოები გარდაქმნის განვითარების რთულ მილსადენებს — მონაცემთა გენერირებას, სიმულაციას, ტრენინგს, შეფასებასა და დანერგვას — განმეორებად ინსტრუქციებად, რომელთა შესრულებაც კოდირების აგენტებს შეუძლიათ. NVIDIA-მ განაცხადა, რომ დეველოპერებს ასევე შეუძლიათ ავტონომიური აგენტების უსაფრთხოდ დანერგვა NemoClaw-ის გეგმისა და OpenShell-ის გაშვების გარემოს გამოყენებით, რომელიც უზრუნველყოფს პოლიტიკაზე დაფუძნებულ უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის დაცვას.nvidia

ინდუსტრიის პარტნიორები უკვე იყენებენ ამ ტექნოლოგიას. TSMC და Pegatron იყენებენ ხელსაწყოებს ვიზუალური ინსპექტირების მოდელის დახვეწისთვის, ხოლო Pegatron იტყობინება მოდელის ტრენინგისა და დანერგვის დროის 67%-ით შემცირების შესახებ სინთეზური მონაცემების გენერირების გზით. Li Auto, Afari და DeepRoute.ai დღეში 300 000-ზე მეტ რენდერსა და სიმულაციას აგენერირებენ Omniverse-ის ნერვული სცენის რეკონსტრუქციის გამოყენებით ავტონომიური მართვის განვითარებისთვის.globenewswire

უფრო ფართო ეკოსისტემა

Cadence, Dassault Systèmes, Siemens და Synopsys ნერგავენ ხელსაწყოებს საინჟინრო სიმულაციისა და ციფრული ტყუპებისთვის, ხოლო Microsoft, CoreWeave და Nebius გვთავაზობენ ღრუბლოვან ინტეგრაციებს სინთეზური მონაცემების გენერირების მასშტაბირებისთვის. რობოტიკის ფირმები, მათ შორის 1x, Agile Robots, Agility და Universal Robots, იყენებენ აგენტისთვის მზა სტეკს თავიანთი განვითარების მილსადენებში.nvidia

განცხადება აფართოებს NVIDIA-ს ძალისხმევას, გახადოს ფიზიკური AI განვითარება უფრო ხელმისაწვდომი, რაც ეფუძნება Physical AI Data Factory Blueprint-ს და მარტში GTC-ზე წარდგენილ გაფართოებულ ღია მოდელებს.nvidia