よりスマートな自律マシンの構築: NVIDIA が Omniverse Sensor RTX の早期アクセスを発表
生成 AI と基盤モデルにより、自律マシンはトレーニング済みの運用設計ドメインを超えて汎用化できます。トークン化、大規模言語や拡散モデルなどの新しい AI 技術を使用することで、開発者と研究者は自律化への長年の障害に対処できるようになりました。 これらの大規模なモデルでは、トレーニング、ファインチューニング、検証のために、膨大な量の多様なデータが必要です。しかし、夜間に歩行者が自動運転車 (AV) の前を横断したり、人間が溶接ロボットの作業セルに入ったりするなど、まれなエッジ ケースや潜在的に危険なシナリオからデータを収集することは、非常に困難でリソースを大量に消費する可能性があります。 開発者がこのギャップを埋めるのを支援するために、NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX API は、大規模なデータセットを生成するための物理的に正確なセンサー シミュレーションを可能にします。アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) は、カメラ、レーダー、LiDAR など、自律走行に一般的に使用されるセンサーをサポートするように設計されており、既存のワークフローにシームレスに統合して、あらゆる種類の自動運転車やロボットの開発を加速できます。 Omniverse Sensor RTX API は現在、一部の開発者に早期アクセスで提供されています。Accenture、Foretellix、MITRE、Mcity などの組織は、ドメイン固有のブループリントを介してこれらの API を統合し、次世代の産業用製造ロボットや自動運転車を展開するために必要なツールをエンド… Read Article