Nvidia ir laidusi klajā Cosmos 3 Edge — jaunu AI modeli, kas izstrādāts, lai palīdzētu robotiem un uz redzi balstītiem mākslīgā intelekta aģentiem interpretēt fizisko vidi un reaģēt uz to reāllaikā.
Izlaidums iezīmē pēdējo soli Nvidia centienos pārvietot mākslīgo intelektu ārpus datu centriem un rūpnīcās, slimnīcās, laboratorijās, noliktavās un citos reālās pasaules apstākļos. Uzņēmums modeli iepazīstināja trešdien, kad izpilddirektors Jensens Huangs sāka divu dienu vizīti Japānā, koncentrējoties uz robotiku, ražošanu, veselības aprūpi un rūpniecisko AI.
Cosmos 3 Edge ir pasaules modelis, AI sistēmu klase, kas apmācīta atpazīt objektu, cilvēku un vides uzvedību fiziskajā telpā. Atšķirībā no lielajiem valodu modeļiem, kas galvenokārt koncentrējas uz tekstu, pasaules modeļi var apstrādāt vizuālu, telpisku un sensoru ievadi, kas mašīnām ir jādarbojas ārpus ekrāna.
Modelis seko Cosmos 3 palaišanai maijā, un tas ir paredzēts malas ierīcēm, kurās AI sistēmām ir jāpieņem lēmumi tuvu robotam, kamerai, transportlīdzeklim vai mašīnai, kas apkopo datus.
Šī atšķirība ir svarīga rūpnieciskajām sistēmām. Rūpnīcas robots ne vienmēr var gaidīt, kamēr informācija nonāks tālu datu centrā un atpakaļ, pirms reaģē uz kustīgu objektu, strādnieku vai izmaiņām ražošanas līnijā. Uz malām balstīti modeļi var samazināt šo aizkavi un ļaut mašīnām reaģēt tuvāk reāllaikam.
Nvidia Japānā veido fizisku AI koalīciju
Nvidia savieno Cosmos 3 Edge izlaidumu ar plašāku impulsu, lai izveidotu fizisku AI tīklu visā Japānā.
Uzņēmums paziņoja, ka vietējās rūpniecības grupas, tostarp Fujitsu, Hitachi un Kawasaki Heavy Industries, plāno pievienoties jaunai koalīcijai, kas koncentrējas uz robotiku un rūpniecisko AI. Grupa apvieno uzņēmumus ar dziļu pieredzi ražošanā, inženierzinātnēs, transportēšanā un automatizācijā.
“Nākamā AI robeža ir fiziskajā pasaulē, un Japānai tā ir vienreizēja iespēja,” trešdienas paziņojumā sacīja Nvidia izpilddirektors Jensens Huangs. “Japāna izgudroja moderno ražošanu. Tagad tai ir iespēja to izgudrot no jauna viedo nozaru laikmetā.”
Japāna piedāvā Nvidia dabisku testēšanas vietu. Valstī atrodas daži no pasaulē pazīstamākajiem robotikas, automobiļu, elektronikas un smagās rūpniecības uzņēmumiem. Tas arī nodarbojas ar sabiedrības novecošanos un darbaspēka trūkumu, kas liek uzņēmumiem automatizēt vairāk uzdevumu.
Šis spiediens rada pieprasījumu pēc mašīnām, kas var veikt darbu mazāk paredzamos apstākļos. Tradicionālie rūpnieciskie roboti kontrolētās telpās mēdz sekot fiksētām instrukcijām. Fizisko AI sistēmu mērķis ir dot mašīnām vairāk iespēju novērot, interpretēt un pielāgoties.
Pāreja varētu atvērt jaunus tirgus Nvidia mikroshēmām, simulācijas programmatūrai, robotikas rīkiem un AI modeļiem. Uzņēmums ir pavadījis vairākus gadus, veidojot programmatūras komplektu ap saviem grafikas procesoriem, sniedzot klientiem vairāk iemeslu palikt Nvidia ekosistēmā.
Paredzams, ka Japānas mākslīgā intelekta tirgus līdz 2029. gadam sasniegs 27,9 miljardus ASV dolāru, liecina Starptautiskās tirdzniecības administrācijas dati. Tokija ir veicinājusi AI ieviešanu ražošanas, veselības aprūpes, valdības un citās nozarēs, radot iespējas ārvalstu tehnoloģiju uzņēmumiem un vietējiem partneriem.
Ajay Rajadhyaksha, Barclays globālais pētniecības vadītājs, pagājušajā mēnesī sacīja CNBC, ka Japānai ir priekšrocības Āzijā, ko atbalsta mākslīgā intelekta investīciju un ilgtermiņa ekonomisko pārmaiņu kombinācija.
Nvidia ienāk tirgū, kas jau ir piesaistījis lielas likmes no citiem tehnoloģiju uzņēmumiem. Microsoft nesen paziņoja par 10 miljardu dolāru investīcijām Japānā, kuras mērķis ir AI infrastruktūra un kiberdrošība. SoftBank ir ieguldījis lielu kapitālu AI un meklē partnerības ar Microsoft un Sakura Internet, lai attīstītu vietējo skaitļošanas infrastruktūru.
No rūpnīcām līdz narkotiku atklāšanai
Nvidia Japānas stratēģija sniedzas tālāk par rūpnieciskajiem robotiem.
Uzņēmums paplašina savu darbību biotehnoloģijā, zāļu izpētē un medicīnas robotikā, izmantojot rīkus, kas izstrādāti aģentam AI. Šīs sistēmas var veikt pētniecības uzdevumu secības, analizēt datus, ģenerēt hipotēzes un palīdzēt zinātniekiem ar atklāšanas procesa daļām.
Nvidia norādīja uz Tokyo-1, mākslīgā intelekta zāļu atklāšanas konsorcija, ko vada Mitsui meitasuzņēmums Xeureka, nepārtraukto izaugsmi. Projekts pirmo reizi tika paziņots 2023. gadā, un tajā tiek izmantota Nvidia BioNeMo Agent Toolkit — programmatūras platforma, kas izstrādāta skaitļošanas bioloģijas un farmācijas pētījumiem.
Saskaņā ar uzņēmuma datiem Japānas zāļu ražotāji Astellas Pharma, Daiichi Sankyo un Ono Pharmaceutical izmanto Nvidia bioloģijas rīkus, lai atbalstītu savas pētniecības darbplūsmas.
Zāļu atklāšana ir kļuvusi par vienu no rūpīgāk novērotajiem AI komerciālajiem lietojumiem. Farmācijas uzņēmumi tērē gadus un miljardus dolāru, lai tirgū laistu jaunas ārstēšanas metodes, un daudzi kandidāti pirms apstiprināšanas cieta neveiksmi. AI rīki var palīdzēt pētniekiem pārbaudīt savienojumus, modelēt olbaltumvielas, analizēt bioloģiskos datus un noteikt daudzsološus mērķus procesa sākumā.
Komerciālās iespējas joprojām ir neskaidras. AI var paātrināt atsevišķas izpētes procesa daļas, tomēr tas neizslēdz vajadzību pēc laboratorijas pārbaudēm, klīniskiem izmēģinājumiem, normatīvo aktu pārskatīšanas un ilgtermiņa drošības datiem. Nvidia loma ir mazāka par pašu zāļu izveidi, bet gan vairāk par skaitļošanas sistēmu un programmatūras piegādi, ko uzņēmumi izmanto, lai saīsinātu pētniecības ciklu.
Kawasaki partnerība ievieš AI rūpnieciskajās iekārtās
Nvidia veic līdzīgu virzību uz rūpniecisko automatizāciju, sadarbojoties ar Kawasaki Heavy Industries.
Kawasaki ražo robotus, kosmosa sistēmas, enerģijas iekārtas, kuģus, dzelzceļa transportlīdzekļus un smago tehniku. Tā iesaistīšanās nodrošina Nvidia piekļuvi rūpnieciskām vidēm, kur fizisko AI var pārbaudīt uz mašīnām, kas veic reālus uzdevumus.
Šī partnerība atbilst Nvidia plašākam plānam kļūt par robotikas skaitļošanas pamatu. Uzņēmums jau piegādā mikroshēmas un programmatūru, ko izmanto autonomos transportlīdzekļos, noliktavu sistēmās, humanoīdos robotos un rūpnieciskajos digitālajos dvīņos.
Pasaules modeļi, piemēram, Cosmos 3 Edge, varētu kļūt par šīs stratēģijas galveno sastāvdaļu. Robotiem ir nepieciešams vairāk nekā objektu atpazīšana. Viņiem jānovērtē attālums, jāparedz kustība, jāsaprot cēlonis un sekas un droši jāreaģē, kad apstākļi mainās.
Piemēram, robotam, kas pārvietojas pa rūpnīcu, var būt nepieciešams atpazīt cilvēku, kas stājas tā ceļā, atklāt nevietā novietotu objektu un pielāgot tā kustību, neapturot visu ražošanas līniju. Medicīniskajam robotam var būt nepieciešams interpretēt vizuālo informāciju ar daudz mazāku kļūdu iespēju.
Šīs sistēmas joprojām ir grūti izveidot un pārbaudīt. Uzticamība, drošība, apmācības dati un reālā veiktspēja joprojām ir galvenie šķēršļi. Modelis, kas labi darbojas simulācijā, pārpildītā noliktavā vai slimnīcā var darboties citādi.
Nvidia ir derības, ka Japānas ražošanas bāze un inženieru talants var palīdzēt novērst šo plaisu.
Uzņēmuma pārcelšanās uz Japānu atspoguļo plašākas pārmaiņas AI nozarē. Pirmais ģeneratīvā AI vilnis koncentrējās uz tērzēšanas robotiem un programmatūras rīkiem. Nākamais posms ir pāreja uz mašīnām, kas mijiedarbojas ar fizisko pasauli.
Nvidia šī pāreja varētu paplašināt tā darbības jomu daudz tālāk par mākoņdatošanu. Japānai tas piedāvā iespēju savienot savu industriālo vēsturi ar jaunas paaudzes viedajām mašīnām.
