Jensen Huang subliniază viziunea Nvidia pentru viitorul AI și al roboticii
În ceea ce a fost, fără îndoială, una dintre cele mai așteptate și mai frecventate conferințe CES din toate timpurile, CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a dezvăluit un set impresionant de larg de anunțuri care acoperă multe dintre cele mai fierbinți subiecte din tehnologie, inclusiv AI, robotică, vehicule autonome și multe altele. .
Îmbrăcat într-o versiune strălucitoare Las Vegas a jachetei sale din piele neagră, liderul industriei tehnologice a lucrat cu cele mai recente plăci grafice din seria GeForce RTX 50 ale companiei, noile familii de modele de fundație Nemotron AI și planuri AI pentru agenții AI.
El a evidențiat, de asemenea, extensiile la platforma de simulare și geamănul digital Omniverse a companiei, care extinde AI în lumea fizică, precum și noile certificări de siguranță pentru platforma sa de conducere autonomă. În plus, a introdus un mini supercomputer AI de dimensiune desktop numit Project Digits, alimentat de GPU-ul Grace Blackwell. Inutil să spun că a fost mult de luat.
Unul dintre cele mai interesante – deși probabil cel mai puțin înțeles – anunțuri a fost un set de modele de bază și capabilități ale platformei numite Cosmos. Definit ca o suită de modele de bază mondiale, tokenizatoare avansate, balustrade de siguranță și o conductă avansată de procesare video, Cosmos este conceput pentru a aduce capacitățile de antrenament și rezultatele avansate ale AI generative din domeniul digital în lumea fizică.
Cu alte cuvinte, în loc să folosească IA generativă pentru a crea noi rezultate digitale bazate pe antrenament în miliarde de documente, imagini și alt conținut digital, Cosmos poate genera noi acțiuni fizice – să le numim ieșiri analogice – prin valorificarea datelor pe care a fost instruit. din medii simulate digital.
În timp ce conceptul este complex, implicațiile în lumea reală sunt atât simple, cât și profunde. Pentru aplicații precum robotica, vehiculele autonome și alte sisteme mecanice, Cosmos permite acestor sisteme să reacționeze la stimuli fizici în moduri mai precise, sigure și utile. De exemplu, roboții umanoizi pot fi antrenați să reproducă fizic cel mai eficient sau cel mai sigur mod de a îndeplini o sarcină, fie că este vorba de răsturnarea unei omlete sau de manipularea pieselor pe o linie de producție. În mod similar, o mașină autonomă se poate adapta dinamic la diferite situații și medii.
Vezi de asemenea: Agenții AI explicați: următoarea evoluție în inteligența artificială
O mare parte din acest tip de instruire se bazează în prezent pe eforturi manuale, cum ar fi filmarea oamenilor care efectuează aceeași acțiune de sute de ori sau ca mașini autonome să parcurgă milioane de mile. Chiar și atunci, mii de oameni trebuie să petreacă mult timp etichetând și etichetând aceste videoclipuri. Cu Cosmos, aceste metode de instruire pot fi automatizate, reducând drastic costurile, economisind timp și extinzând gama de date disponibile pentru procesul de instruire.
Nvidia Cosmos este o platformă mondială de dezvoltare a modelelor care încorporează modele generative, un curator de date, tokenizatoare și un cadru pentru a accelera dezvoltarea fizică a AI.
Cosmos funcționează ca o extensie a mediului de simulare digitală Omniverse de la Nvidia. Traduce fizica digitală a modelelor și sistemelor create în Omniverse în acțiuni fizice din lumea reală. Deși această distincție poate părea subtilă, este extrem de importantă, deoarece permite Cosmos să producă ieșiri fizice alimentate de GenAI.
În centrul Cosmos se află modele de fundație mondială, construite din milioane de ore de conținut video, care posedă o înțelegere a lumii fizice. Cosmos preia modelele digitale ale obiectelor fizice și ale mediilor create în Omniverse, le integrează în aceste modele de bază ale lumii și generează rezultate video fotorealiste despre modul în care se preconizează că modelele se vor comporta în scenariile din lumea reală.
Aceste videoclipuri servesc apoi ca surse de date sintetice, care pot fi folosite pentru a antrena modele care rulează în sisteme robotizate, mașini autonome și alte sisteme mecanice alimentate de GPU. Rezultatul sunt sisteme care pot răspunde mai eficient în diverse medii.
Un alt aspect demn de remarcat este că Nvidia își pune la dispoziție gratuit modelele de fundație ale lumii Cosmos pentru a încuraja progresele în robotică și vehicule autonome, precum și pentru a încuraja experimentele ulterioare.
Pe termen scurt, impactul imediat al Cosmos va fi limitat, deoarece vizează în primul rând un public de nișă care dezvoltă robotică avansată și aplicații pentru vehicule autonome. Cu toate acestea, pe termen lung, influența sa ar putea fi profundă, potențial accelerând dezvoltarea acestor categorii de produse și îmbunătățind acuratețea și siguranța acestor sisteme.
Mai important, demonstrează capacitatea Nvidia de a anticipa și de a se pregăti pentru tendințele tehnologice emergente, cum ar fi robotica. De asemenea, subliniază transformarea adesea trecută cu vederea, dar în curs de desfășurare, a Nvidia într-o companie de software care construiește platforme pentru aceste noi aplicații. Pentru cei curioși în ce direcție se îndreaptă compania și cum plănuiește să-și susțină creșterea impresionantă, aceste evoluții oferă perspective interesante și importante.
Bob O’Donnell este fondatorul și analistul șef al TECHnalysis Research, LLC, o firmă de consultanță tehnologică care oferă consultanță strategică și servicii de cercetare de piață industriei tehnologiei și comunității financiare profesionale. Îl puteți urmări pe Twitter @bobodtech
