Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

ChatGPT は、生成 AI の極めて重要な開発として高く評価されており、幅広いクエリに応答することでさまざまな分野にソリューションを提供しています。このイノベーションは、コンテンツ生成からソフトウェア開発までのタスクを再構築し、知識労働者の生産性を高めています。ただし、AI をヒューマノイドや産業用デバイスなどの実体システムに統合する物理 AI 分野では、まだ同等の進歩が見られません。この遅れは輸送、製造、ロボット工学などの分野に影響を及ぼしていますが、トレーニング、シミュレーション、推論プロセスを統合するように設計された 3 つの高度なコンピューティング システムの導入により、状況は好転すると予想されています。

AI の旅は、2012 年の ImageNet コンテストでの AlexNet の勝利から始まり、従来のソフトウェアから機械学習とニューラル ネットワークへの移行を示しました。この変化により、ソフトウェアが自分自身を記述できる新しいパラダイムが生まれ、CPU ベースの汎用コンピューティングから GPU アクセラレーション コンピューティングに焦点が移りました。テキストや画像を予測できるモデルを備えた生成型 AI の進歩にもかかわらず、3 次元の世界を理解して対話する点では依然としてギャップがあります。物理 AI は、このギャップを埋め、ロボットが現実世界の環境を効果的に認識して移動できるようにすることを目的としています。

ロボット工学の未来は、周囲を感知して反応できる自律システムを含むと考えられており、手術室からスマート シティ全体に至るまでの環境に革命をもたらします。特にヒューマノイド ロボットは、人間中心の空間で動作できるため、どこにでも存在するようになることが予想されています。ヒューマノイド ロボットの市場は大幅に成長すると予想されており、世界中の研究者がロボットのイノベーションの次の波をリードしようと努めています。これらのロボットの開発を促進するには、トレーニングやシミュレーションを含む物理 AI の要求を管理する 3 つの専用コンピューター システムが必要です。

NVIDIA は、NVIDIA DGX などのスーパーコンピューターでのモデルのトレーニングから始めて、物理 AI の作成をサポートする 3 つのコンピューティング プラットフォームを導入しました。 NVIDIA Omniverse プラットフォームは、AI のテストと改良のためのシミュレーション環境を提供し、NVIDIA Jetson Thor は、ロボットに AI モデルを導入するために必要なランタイム コンピューティングを提供します。これらのテクノロジにより、開発者は、センサー ネットワークによって監視されながらロボットが人間と一緒に作業できる次世代の自律型施設を構築できるようになります。Omniverse などのプラットフォームで作成されたデジタル ツインにより、ロボット システムを実際の実装前に徹底的にテストして最適化することができます。この包括的な開発アプローチにより、業界が変革し、自律的な運用が現実のものになると期待されています。