最先端のロボットたちが NVIDIA の第 9 回年次 GPU テクノロジ カンファレンスにやってきます。彼らの開発者にもお会いいただける、絶好の機会です。
農業からヘルスケアにいたるまで、ロボット、無人航空機、ドローンが押し寄せるうねりは、業界を変化させています。このような自律機械は、どのように学習し、適応して、進化を遂げるのか、そして将来、何が自律機械を待ち受けるのか、3 月 26 日～ 29 日にサンノゼ コンベンション センターで開催される GTC で、ロボットに精通した方々の見方を学びましょう。
すばらしい講演者、ハンズオン ラボ、ポスター発表他、盛り沢山のラインナップが用意されています。
火星探査車からスマート製造業まで
主だった講演者やセッションのリストは、まるで最先端のディープラーニングと自律動作マシンの図鑑のようです。カリフォルニア大学バークレー校、Marble、MIT、SCISYS、スタンフォード大学、Udacity 他、世界で最も卓越した組織から、学者、研究者、業界のリーダーが、GTC の自律動作マシンの分野で 50 を超えるセッションを実施します。
主だったハイライトの一部をご紹介します。
- Learning to Learn (学習のための学習): カリフォルニア大学バークレー校、OpenAI および Gradescope のピーター アビール (Pieter Abbeel) 氏は、ロボティクス向けのディープラーニングと、製造業および物流への AI の導入について論じます。
- To Mars and Back (火星へ行って戻って): 火星探査車から地球上での工業検査まで、GPU が機械知能にどのように利用されているかについて、SCISYS のオートノミーおよびロボティクス担当責任者であるマーク ウッズ (Mark Woods) 氏に伺います。
- Carving the Corners (困難を解決): NVIDIA Jetson を活用した、自動運転の難しい事例について、UC バークレー校の国際コンピューター サイエンス研究所、客員研究員であるサーシャ ホーナー (Sascha Hornauer) 氏に学びます。
展示ホールでは、ロボットが一堂に
私たちは、視覚化、検出、協業、操縦、配達できる各種ロボットを一堂に集める催しについて議論してきました。GTC 展示ホールの中や外にいるロボットたちを注意して見てください。フード デリバリ ロボットなど、いくつかのサプライズを用意しています。
以下は、ここで見つけることのできるロボットの一例です。
- Veo Robotics: 認知能力と知能を産業用ロボットにもたらす企業。人間と機械が協力して安全に働けるようにします。
- I Am Robotics: 小売業および倉庫用ロボット。製品を保管し、棚から出してカートに積みます。
- Skycatch: インテリジェント ドローン。自律航空マッピングを実行し、将来の現場建設を支援します。
ハンズオンのプログラム
講演者たちのすばらしい知恵を吸収するには、カンファレンスにいくつか出席すれば十分かもしれませんが、これは GTC です。腕まくりをして、ハンズオン ラボでプログラムに没頭しましょう。入門コースから高度なロボティクスにいたるまで、誰もが学べるクラスが用意されています。
- Devtools ラボ: Jetson プラットフォームを利用して開発する際の生産性を最大化します。ソース コード管理、リモート デバッグ、CUDA Visual Profiler、Tegra System Profiler などを直接体験してください。
- DIGITS と TensorRT による Deep Learning ワークフロー: NVIDIA DIGITS および TensorRT の利用など、Jetson 上でディープラーニング モデルを展開するワークフローを学習します。
- ロボティクスにおける強化学習: ロボティクス向けの自律学習エージェントを作成し、ピック アンド プレースや経路計画などのタスクや行動向けに、深層強化学習における最新のアプローチを考察します。
専門家への質問は遠慮なく
NVIDIA Jetson は、世界をリードする、エッジ側の AI 向けコンピューティング プラットフォームです。パフォーマンスとエネルギー効率に優れ、ロボット、ドローン、メディカル イメージングと医療機器、およびスマート シティ オファリングのような、コンピューティングを駆使した組み込みアプリケーションには理想的です。
製造業者、独立した開発者、愛好家のいずれであるかを問わず、Jetson の扱い方について、質問の 1 つや 2 つはあるでしょう。GTC に来て、なんらかの回答を手に入れましょう。Jetson の専門家が、TensorRT、DeepStream、CUDA 他に関連する質問への回答に応えます。
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