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

ChatGPT được ca ngợi là bước phát triển then chốt trong lĩnh vực AI tổng hợp, cung cấp giải pháp cho nhiều lĩnh vực khác nhau bằng cách trả lời nhiều loại truy vấn. Sự đổi mới này đang tái cấu trúc các nhiệm vụ từ tạo nội dung đến phát triển phần mềm, giúp những người lao động tri thức làm việc hiệu quả hơn. Tuy nhiên, tiến bộ tương đương vẫn chưa đạt được trong lĩnh vực AI vật lý, lĩnh vực tích hợp AI vào các hệ thống thực như hình người và thiết bị công nghiệp. Sự chậm trễ đang ảnh hưởng đến các lĩnh vực như vận tải, sản xuất và robot, nhưng tình hình dự kiến ​​sẽ được cải thiện với sự ra đời của ba hệ thống máy tính tiên tiến được thiết kế để tích hợp các quy trình đào tạo, mô phỏng và suy luận.

Hành trình AI bắt đầu với chiến thắng của AlexNet trong cuộc thi ImageNet năm 2012, đánh dấu sự chuyển đổi từ phần mềm truyền thống sang machine learning và mạng lưới thần kinh. Sự thay đổi này đã tạo ra một mô hình mới trong đó phần mềm có thể tự viết, chuyển trọng tâm từ điện toán đa năng dựa trên CPU sang điện toán tăng tốc GPU. Bất chấp những tiến bộ trong lĩnh vực AI tổng hợp, với các mô hình có thể dự đoán văn bản và hình ảnh, vẫn còn những lỗ hổng trong việc hiểu và tương tác với thế giới ba chiều. AI vật lý nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách này và cho phép robot nhận thức và điều hướng hiệu quả trong môi trường thế giới thực.

Tương lai của robot được cho là sẽ bao gồm các hệ thống tự động có thể cảm nhận và phản ứng với môi trường xung quanh, cách mạng hóa môi trường từ phòng phẫu thuật đến toàn bộ thành phố thông minh. Đặc biệt, robot hình người dự kiến ​​sẽ trở nên phổ biến vì chúng có thể hoạt động trong không gian lấy con người làm trung tâm. Thị trường robot hình người dự kiến ​​sẽ tăng trưởng đáng kể và các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đang nỗ lực dẫn đầu làn sóng đổi mới robot tiếp theo. Để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của những robot này, cần có ba hệ thống máy tính chuyên dụng để quản lý các nhu cầu AI vật lý, bao gồm đào tạo và mô phỏng.

NVIDIA đã giới thiệu ba nền tảng điện toán để hỗ trợ việc tạo ra AI vật lý, bắt đầu bằng các mô hình đào tạo trên siêu máy tính như NVIDIA DGX. Nền tảng NVIDIA Omniverse cung cấp môi trường mô phỏng để thử nghiệm và sàng lọc AI, còn NVIDIA Jetson Thor cung cấp khả năng tính toán thời gian chạy cần thiết để triển khai các mô hình AI cho robot. Những công nghệ này sẽ cho phép các nhà phát triển xây dựng các cơ sở tự trị thế hệ tiếp theo, nơi robot có thể làm việc cùng với con người trong khi được giám sát bởi mạng cảm biến. Bản sao kỹ thuật số được tạo trên các nền tảng như Omniverse cho phép các hệ thống robot được kiểm tra và tối ưu hóa kỹ lưỡng trước khi triển khai thực tế. Cách tiếp cận phát triển toàn diện này dự kiến ​​sẽ biến đổi ngành công nghiệp và biến các hoạt động tự chủ thành hiện thực.