Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA đã giới thiệu Omniverse Cloud Sensor RTX API để giúp các nhà phát triển vượt qua thách thức trong việc thu thập các tập dữ liệu đa dạng để đào tạo máy tự động. API này mô phỏng dữ liệu cảm biến chính xác về mặt vật lý, rất cần thiết cho các tình huống khó hoặc nguy hiểm khi tái tạo trong thế giới thực. Công nghệ này hỗ trợ nhiều loại cảm biến, bao gồm camera, radar và LIDAR, và được thiết kế để tích hợp với các quy trình làm việc hiện có, đẩy nhanh quá trình phát triển xe tự hành và rô bốt.

Các nhà phát triển được chọn hiện đang được quyền truy cập sớm vào API RTX của Omniverse Sensor. Các tổ chức như Accenture và MITRE Accenture đang tận dụng API này để cung cấp các công cụ triển khai robot công nghiệp tiên tiến và xe tự hành. API này là một phần của bản thiết kế dành riêng cho từng miền hỗ trợ khách hàng cuối trong quá trình triển khai. Các bản thiết kế cung cấp kiến ​​trúc tham chiếu kết hợp các công nghệ NVIDIA compute, AI và Omniverse để cho phép tạo ra các bản sao kỹ thuật số và thử nghiệm bộ não robot do AI điều khiển trong các môi trường phức tạp.

Trong lĩnh vực AI công nghiệp, các công ty như KION Group và Accenture đang sử dụng Mega Blueprint để xây dựng các bản sao kỹ thuật số Omniverse. Các môi trường ảo này đóng vai trò là nơi đào tạo và thử nghiệm cho "bộ não" AI của rô-bốt dựa trên dữ liệu cảm biến được kết xuất bởi Omniverse Sensor RTX API . Điều này cho phép các hành động được lập kế hoạch và thực hiện trong môi trường mô phỏng, cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và tinh chỉnh các bố cục trước khi triển khai chúng một cách vật lý.

Quá trình phát triển và xác thực phương tiện tự hành (AV) cũng được hưởng lợi từ NVIDIA Omniverse Blueprint for AV Simulation. Quy trình làm việc này, kết hợp với Omniverse Sensor RTX API , rất cần thiết để hiển thị dữ liệu cảm biến cần thiết cho quá trình phát triển AV. Foretellix đã tích hợp Blueprint này vào chuỗi công cụ phát triển AV Foretify của mình, nâng cao khả năng mô phỏng nhiều tình huống thử nghiệm khác nhau với dữ liệu cảm biến chính xác của chuỗi công cụ. Sự tích hợp này giúp đánh giá dễ dàng hơn tính hoàn chỉnh của quá trình phát triển AV và hỗ trợ đào tạo và thử nghiệm cần thiết cho việc triển khai an toàn trên quy mô lớn. Ngoài ra, MITRE và Mcity tại Đại học Michigan đang hợp tác xây dựng một khuôn khổ xác thực AV kỹ thuật số sử dụng công nghệ này, dự kiến ​​sẽ tăng hiệu quả đào tạo cho mục đích quản lý.