이미 수백만 명의 사람들이 사용하고 있습니다 생성형 AI 쓰기와 학습을 돕기 위해. 이제 이 기술은 그들이 물리적 세계를 더 효과적으로 탐색하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
SIGGRAPH에서 NVIDIA가 발표 생성적 물리적 AI 다음을 포함한 발전 NVIDIA Metropolis 참조 워크플로 개발자가 물리적 기계를 훈련하고 복잡한 작업을 처리하는 방법을 개선하는 데 도움이 되는 대화형 시각적 AI 에이전트와 새로운 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 구축하기 위한 것입니다.
여기에는 다음이 포함됩니다 3개의 fVDB NIM 마이크로서비스 3D 세계를 위한 NVIDIA의 새로운 딥 러닝 프레임워크를 지원하고 USD 코드, USD 검색 및 USD NIM 마이크로서비스 검증 Universal Scene Description(일명) 작업을 위해 오픈USD).
NVIDIA OpenUSD NIM 마이크로서비스는 NVIDIA가 개발한 OpenUSD 개발을 위한 세계 최초의 생성 AI 모델과 함께 작동하여 개발자가 다음을 수행할 수 있도록 합니다. 생성형 AI 조종사 및 에이전트를 USD 워크플로에 통합 3차원 세계의 가능성을 넓히세요.
NVIDIA NIM 마이크로서비스, 물리적 AI 환경을 혁신하다
물리적 AI는 고급 시뮬레이션과 학습 방법을 사용하여 로봇과 기타 산업 자동화가 주변 환경을 보다 효과적으로 인식하고 추론하고 탐색할 수 있도록 돕습니다. 이 기술은 제조 및 의료와 같은 산업을 혁신하고 있으며, 로봇, 공장 및 창고 기술, 수술 AI 에이전트 및 보다 자율적이고 정확하게 작동할 수 있는 자동차로 스마트 공간을 발전시키고 있습니다.
NVIDIA는 광범위한 NIM 마이크로서비스 특정 모델 및 산업 도메인에 맞게 사용자 지정되었습니다. 물리적 AI에 맞게 조정된 NVIDIA의 NIM 마이크로서비스 제품군은 음성 및 번역, 비전 및 인텔리전스, 사실적인 애니메이션 및 동작에 대한 기능을 지원합니다.
NVIDIA NIM을 통해 Visual AI 에이전트를 비전가로 전환
Visual AI 에이전트 컴퓨터 비전 기능을 사용하여 물리적 세계를 인식하고 상호 작용하며 추론 작업을 수행합니다.
고도로 지각적이고 상호 작용적인 시각적 AI 에이전트는 생성 AI 모델이라고 하는 새로운 클래스로 구동됩니다. 시각 언어 모델(VLM)물리적 AI 워크로드에서 디지털 인식과 실제 상호작용을 연결하여 향상된 의사 결정, 정확성, 상호작용성 및 성능을 가능하게 합니다. VLM을 사용하면 개발자는 복잡한 환경에서도 어려운 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있는 비전 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
생성 AI 기반 시각적 AI 에이전트는 병원, 공장, 창고, 소매점, 공항, 교통 교차로 등 여러 곳에 빠르게 배치되고 있습니다.
물리적 AI 개발자가 고성능의 맞춤형 시각적 AI 에이전트를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 NVIDIA는 물리적 AI를 위한 NIM 마이크로서비스와 참조 워크플로를 제공합니다. NVIDIA Metropolis 참조 워크플로는 시각적 AI 에이전트를 사용자 지정, 빌드 및 배포하기 위한 간단하고 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 블로그.
NVIDIA NIM이 도움이 됩니다 K2K 팔레르모를 더욱 효율적이고 안전하며 보안적으로 만들어보세요
이탈리아 팔레르모의 도시 교통 관리자들은 NVIDIA NIM을 사용하는 시각적 AI 에이전트를 배포하여 도로를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 물리적 통찰력을 발견했습니다.
K2K, 엔비디아 메트로폴리스 파트너는 NVIDIA NIM 마이크로서비스와 VLM을 도시의 실시간 교통 카메라를 실시간으로 분석하는 AI 에이전트에 통합하여 노력을 주도하고 있습니다. 도시 공무원은 에이전트에게 자연어로 질문을 하고 거리 활동에 대한 빠르고 정확한 통찰력과 신호등 타이밍 조정과 같은 도시 운영을 개선하는 방법에 대한 제안을 받을 수 있습니다.
세계 전자업계의 선두주자 폭스콘 그리고 페가트론 대규모 제조 작업을 보다 효율적으로 설계하고 운영하기 위해 물리적 AI, NIM 마이크로서비스 및 Metropolis 참조 워크플로를 도입했습니다.
회사들은 건설 중입니다 가상 공장 시뮬레이션에서 상당한 시간과 비용을 절감합니다. 또한 실제 배포 전에 디지털 트윈에서 AI 멀티 카메라 및 시각적 AI 에이전트를 포함한 물리적 AI에 대한 보다 철저한 테스트와 개선을 실행하여 작업자 안전을 개선하고 운영 효율성을 높이고 있습니다.
합성 데이터 생성을 통한 시뮬레이션-현실 간 격차 해소
많은 AI 기반 비즈니스는 이제 실제 산업 자동화를 포함하는 생성적 물리적 AI 프로젝트에 대해 “시뮬레이션 우선” 접근 방식을 채택하고 있습니다.
제조, 공장 물류 및 로봇 회사는 복잡한 인간-근로자 상호작용, 고급 시설 및 값비싼 장비를 관리해야 합니다. NVIDIA 물리적 AI 소프트웨어, 도구 및 플랫폼(물리적 AI 및 VLM NIM 마이크로서비스, 참조 워크플로 및 fVDB — 실제 상황을 정확하게 모방하는 디지털 표현이나 가상 환경을 만드는 데 필요한 매우 복잡한 엔지니어링을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
VLM은 매우 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 능력 때문에 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 정확한 물리적 AI 모델을 만드는 데 필요한 엄청난 양의 데이터로 인해 훈련하기 어려울 수 있습니다.
합성 데이터 에서 생성됨 디지털 트윈 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하면 실제 데이터 세트를 대체할 수 있는 강력한 대안을 제공합니다. 실제 데이터 세트는 사용 사례에 따라 모델 교육을 위해 수집하는 데 비용이 많이 들거나 때로는 불가능할 수도 있습니다.
NVIDIA NIM 마이크로서비스와 같은 도구 옴니버스 레플리케이터 개발자에게 맡기다 생성형 AI 지원 합성 데이터 파이프라인 구축 물리적 AI를 훈련하기 위한 견고하고 다양한 데이터 세트 생성을 가속화합니다. 이를 통해 VLM과 같은 모델의 적응성과 성능이 향상되어 산업 및 사용 사례 전반에 걸쳐 보다 효과적으로 일반화할 수 있습니다.
유효성
개발자는 최신, 개방형 및 NVIDIA에서 구축한 기반 AI 모델과 NIM 마이크로서비스에 액세스할 수 있습니다. ai.엔비디아닷컴. Metropolis NIM 참조 워크플로는 다음에서 사용할 수 있습니다. GitHub 저장소및 Metropolis VIA 마이크로서비스는 다운로드할 수 있습니다. 개발자 미리보기.
OpenUSD NIM 마이크로서비스는 미리보기로 제공됩니다. NVIDIA API 카탈로그.
가속화된 컴퓨팅과 생성 AI가 어떻게 산업을 변화시키고 NVIDIA 설립자 겸 CEO인 Jensen Huang의 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 창출하는지 살펴보세요. 난로 옆 대화 SIGGRAPH에서.
보다 알아채다 소프트웨어 제품 정보에 관하여.
