Probabilmente non ti sorprenderà apprendere che l’intelligenza artificiale generativa è un tema caldo nel mondo della robotica. Circolano diverse idee sui modi migliori per adottare le nuove tecnologie, dai comandi in linguaggio naturale alla progettazione. Abbiamo chiesto a Deepa Talla, vicepresidente di Nvidia e direttore generale di Embedded & Edge Computing, della generazione dell’intelligenza artificiale durante una recente visita al quartier generale dell’azienda di South Bay.
“Penso che parli dei risultati. I guadagni di produttività sono già visibili”, ci ha detto il dirigente. “Potete scrivermi una mail. Non è giusto, ma non voglio ripartire da zero. Lui mi dà il 70%. Ci sono già cose chiare da vedere, e ovvio che la prestazione in campo è migliore di prima. Non è niente” perfetto per riassumere alcuni segni di miglioramento della produttività.
Si scopre che mancavano solo poche settimane a Nvidia per annunciare le sue novità relative alla questione. L’annuncio del ROSCon si affianca a numerose altre innovazioni relative a varie offerte di robotica, inclusa la disponibilità generale delle piattaforme Nvidia Isaac ROS 2.0 e Nvidia Isaac Sim 2023.
I sistemi stanno adottando l’intelligenza artificiale generazionale, che dovrebbe contribuire ad accelerarne l’adozione tra gli ingegneri robotici. Dopotutto, come sottolinea Nvidia, circa 1,2 milioni di sviluppatori si sono uniti alle piattaforme Nvidia AI e Jetson. Ciò include alcuni grandi clienti come AWS,Cisco e John Deere.
Una delle funzionalità più interessanti è Jetson Generative AI Lab, che offre agli sviluppatori l’accesso a straordinari modelli linguistici open source. L’azienda scrive:
NVIDIA Jetson Generative AI Lab fornisce agli sviluppatori l’accesso a strumenti e tutorial ottimizzati per implementare LLM open source, modelli di distribuzione di immagini cloud, modelli di linguaggio video (VLM) e trasformatori di visione (ViT) che combinano l’intelligenza artificiale visiva e l’elaborazione del linguaggio per fornire risultati naturali, comprensione globale del campo.
L’emergere di questi tipi di modelli può contribuire ad aiutare i sistemi a decidere azioni in situazioni in cui non erano stati precedentemente addestrati (la sola simulazione arriva solo fino a un certo punto). Dopotutto, anche se luoghi come magazzini e fabbriche sono più strutturati di, ad esempio, un’autostrada, ci sono ancora innumerevoli variabili con cui confrontarsi. L’idea è quella di essere in grado di adattarsi al volo e di offrire un’interfaccia con un linguaggio più naturale ai sistemi.
“L’intelligenza artificiale generativa accelererà notevolmente l’implementazione dell’intelligenza artificiale all’edge con maggiore generalizzabilità, facilità d’uso e precisione rispetto a quanto fosse possibile in precedenza”, ha affermato Talla in una dichiarazione allegata alle notizie di Today.
“La più grande estensione software di Metropolis e Isaac del nostro framework Jetson, combinata con la potenza della modellazione trasformazionale e dell’intelligenza artificiale generativa, risponde a questa esigenza.” Le ultime versioni dei sistemi offrono anche miglioramenti nella registrazione e nella simulazione.
Fonte: Finance.yahoo.com
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