.pp-multiple-authors-boxes-wrapper {display:none;}
img {genişlik:%100;}
NVIDIA CEO'su Jensen Huang'ın açılış konuşmasına göre üretim, fabrika lojistiği ve robot bilimindeki ağır işler, gerçek zamanlı yapay zekadan destek alıyor. GTC 2024.
Simülasyon öncelikli bir yaklaşım, genellikle hacimli ürünler, pahalı ekipmanlar, işbirlikçi robotik ortamlar ve lojistik açıdan karmaşık tesisler içeren bu endüstrilerde otomasyonun bir sonraki aşamasına giden yolu açıyor.
Huang, geliştiricilerin büyük ölçekli, gerçek zamanlı yapay zekalarını endüstriyel altyapıya yerleştirmeden önce tamamen simülasyonda geliştirmek, test etmek ve iyileştirmek için dijital ikizleri nasıl kullanabileceğini göstererek önemli ölçüde zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabileceğini gösterdi. NVIDIA'nın Omniverse, Metropolis, Isaac ve cuOpt platformları, geliştiricilerin robotların ve insanların öngörülemeyen veya karmaşık durumlarda gezinmesine yardımcı olmak için yapay zeka aracılarını eğitebileceği "AI spor salonlarında" etkileşime giriyor.
Bir demoda, Omniverse ile inşa edilen 100,000 metrekarelik bir deponun dijital ikizi bir simülasyon ortamı olarak çalıştırıldı. Düzinelerce dijital çalışanı, NVIDIA Isaac'in çoklu sensör yığınını çalıştıran birden fazla otonom mobil robotu (AMR), görsel yapay zeka aracılarını ve sensörleri içeriyordu. Metropolis, cuOpt'un karmaşık yönlendirme optimizasyonu yapay zekası tarafından hesaplanan optimum AMR rotalarını bildirmek için 100 simüle edilmiş kamera akışından elde edilen verileri birleştirerek merkezi bir doluluk haritası oluşturdu.
Tüm bunlar gerçek zamanlı olarak gerçekleşti ve Isaac Mission Control, cuOpt'un haritalama ve yönlendirme verilerini kullanarak AMR filosunu koordine etti. Bir olay AMR'nin yolunu tıkadığında Metropolis doluluk tablosunu güncelledi, cuOpt yeni bir optimum rota planladı ve AMR kesinti süresini en aza indirmek için buna göre yanıt verdi.
Geliştiriciler Metropolis vizyon modellerini ve Visual Insight Agent çerçevesini kullanarak operasyonların "Üçüncü koridorda ne oldu?" gibi soruları yanıtlamasına yardımcı olacak yapay zeka aracıları oluşturabilirler. video analizinden elde edilen bilgilerle. Bu görsel yapay zeka aracıları, endüstrilerin doğal dili kullanarak videolardan eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etmesine yardımcı olacak.
Gösterilen yapay zeka yetenekleri, sürekli simülasyon eğitimi yoluyla geliştirilir ve modüler NVIDIA çıkarım mikro hizmetleri olarak devreye alınır ve gerçek zamanlı yapay zeka tarafından desteklenen endüstriyel otomasyonun bir sonraki aşamasını yönlendirir.
(Fotoğrafı çeken KESİTLİK)
Ayrıca bakınız: Uçan taksiler ve teslimat drone'ları 2030 yılına kadar Birleşik Krallık göklerine çıkacak
Endüstri liderlerinden IoT hakkında bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak IoT Teknoloji Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra'da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer önde gelen etkinliklerle aynı yerde bulunuyor: Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı, AI ve Büyük Veri Fuarı, Edge Bilişim Fuarı, ve Dijital Dönüşüm Haftası.
TechForge tarafından desteklenen diğer kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin okuyun.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
