José Gómez
В революционной презентации на CES генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг представил инновационный подход, направленный на решение проблем физического ИИ. Его предложение сосредоточено на использовании трехкомпьютерной структуры для эффективного объединения обучения, развертывания и оптимизации ИИ-систем, что имеет решающее значение в различных областях, таких как автономные транспортные средства и робототехника.
Концепция черпает вдохновение из сложной «задачи трех тел» в физике, впервые поставленной в знаменитой книге Лю Цысиня, которая исследует сложную динамику между небесными телами. Хуанг утверждает, что аналогично путь ИИ можно пройти с помощью трехчастной вычислительной стратегии, состоящей из специализированных систем для обучения, развертывания и важного цифрового двойника.
Первый компонент — это платформа NVIDIA DGX, ориентированная на обучение ИИ, в то время как платформа AGX выступает в роли источника для вывода ИИ на краю. Центральным элементом этой триады является NVIDIA Omniverse, который служит цифровым двойником, позволяя в реальном времени уточнять и взаимодействовать между обученным ИИ и его операционной средой.
На CES Хуанг представил новую инициативу под названием NVIDIA Cosmos, модель, обученную на обширных физических данных, чтобы обеспечить реалистичное моделирование и улучшение систем автономного вождения и робототехники. Эта сложная модель позволяет создавать погружающие сценарии и среды, предоставляя разработчикам средства для оптимизации ИИ для реальных приложений.
Эта революционная структура не только оптимизирует производительность ИИ, но и приближает нас к наделению машин человеческой интуицией в их взаимодействии с миром.
Революционная структура ИИ NVIDIA: игра в изменении для автономных систем
Введение в инновационный подход NVIDIA
На недавнем мероприятии CES генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг представил революционную структуру, направленную на решение сложностей физического ИИ. Этот подход интегрирует трехкомпьютерную систему, разработанную для повышения качества обучения, развертывания и оптимизации ИИ-технологий в различных секторах, включая автономные транспортные средства (AV) и робототехнику.
Объяснение трехкомпьютерной структуры
Инновационная трехкомпьютерная структура, предложенная Хуаном, состоит из:
1. Платформа NVIDIA DGX: Этот компонент предназначен для обучения ИИ, обеспечивая надежную среду для алгоритмов глубокого обучения и моделей, основанных на обширных наборах данных.
2. Платформа NVIDIA AGX: Разработанная для вывода ИИ на краю, эта платформа позволяет обрабатывать данные в реальном времени и принимать решения, что имеет решающее значение для приложений, требующих немедленных реакций, таких как автономные транспортные средства.
3. NVIDIA Omniverse: Служа цифровым двойником, Omniverse обеспечивает непрерывное взаимодействие в реальном времени между обученными моделями ИИ и их операционной средой. Это позволяет разработчикам моделировать, тестировать и уточнять поведение ИИ в виртуальных условиях перед развертыванием их в реальном мире.
Введение в NVIDIA Cosmos
Во время презентации Хуанг представил еще одну ключевую инициативу: NVIDIA Cosmos. Эта продвинутая модель использует обширные физические данные для генерации реалистичных симуляций, тем самым улучшая производительность автономных систем и робототехники. С помощью NVIDIA Cosmos разработчики могут создавать погружающие сценарии, которые имитируют реальные условия, помогая в обучении ИИ процветать в непредсказуемых условиях.
Преимущества и ограничения структуры
# Плюсы:
— Улучшенная реалистичность: Используя цифровые двойники, структура обеспечивает лучшее понимание и взаимодействие ИИ-систем с их окружением.
— Повышенная безопасность: Продвинутые симуляции могут привести к более тщательному тестированию технологий AV перед их развертыванием, минимизируя риски в реальном мире.
— Повышенная эффективность: Индивидуальный подход оптимизирует жизненный цикл ИИ, сокращая время и ресурсы, затрачиваемые на разработку и развертывание.
# Минусы:
— Высокие первоначальные инвестиции: Реализация этой трехкомпьютерной структуры может потребовать значительных первоначальных затрат, особенно для компаний, переходящих с менее интенсивных систем.
— Сложная интеграция: Организациям может быть трудно интегрировать эти продвинутые платформы в существующие системы из-за необходимых технических настроек.
Тенденции и инновации в ИИ
Введение этой структуры происходит на фоне стремительных достижений в области ИИ, особенно в отношении автономных систем. Компании теперь сосредоточены на создании ИИ, который может отражать человеческую интуицию и принимать сложные решения в реальном времени. Использование цифровых двойников для разработки AV становится все более популярным, поскольку это позволяет тестировать различные сценарии без связанных рисков.
Прогнозы на будущее в области автономного ИИ
С развитием отрасли мы можем ожидать, что интеграция таких структур приведет к значительным достижениям в безопасности и надежности автономных систем. Будущие инновации могут включать улучшенные алгоритмы машинного обучения и все более реалистичные симуляции, что еще больше сократит разрыв между виртуальными учебными средами и реальными приложениями.
Заключение
Трехкомпьютерная структура NVIDIA и введение NVIDIA Cosmos представляют собой значительный шаг вперед в развитии ИИ для автономных систем. Сосредоточив внимание на реалистичности и оптимизации, этот революционный подход может изменить способ, которым отрасли внедряют технологии ИИ.
Для получения дополнительной информации о технологиях и инновациях NVIDIA посетите NVIDIA.
