NVIDIA Cosmos: fizinis DI mokysis pasaulio prieš išeidamas į jį
·
Fizinis DI yra ta vieta, kur dirbtinis intelektas nustoja būti tekstu ekrane ir pradeda judėti pasaulyje. NVIDIA Cosmos skirtas būtent tam – pasaulio modeliams, kurie padeda autonominiams automobiliams, robotams ir vizijos sistemoms mokytis saugiau.
Čia jau nebe „parašyk man LinkedIn postą“.
Čia klausimas, ar robotas supras aplinką, ar automobilis teisingai įvertins situaciją, ar sistema nesumaišys teorijos su realybe.
KAS YRA NVIDIA COSMOS
NVIDIA Cosmos pristatomas kaip pasaulio modelių platforma fiziniam DI. Tokie modeliai padeda sistemoms mokytis iš vaizdų, simuliacijų ir scenarijų, kuriuos realiame pasaulyje būtų brangu arba pavojinga kartoti.
Paprastai tariant: prieš leisdami robotui veikti sandėlyje ar kelyje, galime jį treniruoti virtualioje aplinkoje.
Kaip sportininkas prieš varžybas. Pirma daug kartų kartoja judesį treniruotėje. Tik tada eina į startą.
KODĖL TAI SVARBU ROBOTIKAI
Robotika ilgai buvo užstrigusi tarp dviejų pasaulių. Laboratorijoje veikia gražiai, realybėje – lentyna ne ten, apšvietimas kitoks, žmogus eina per arti, dėžė pasisukusi ne taip.
Fizinis DI bando šią problemą mažinti. Jeigu modelis matė tūkstančius scenarijų simuliacijoje, jis turi daugiau šansų susitvarkyti su netvarkingu pasauliu.
Žinoma, „daugiau šansų“ nėra tas pats, kas garantija. Todėl saugumas čia svarbesnis už gražų demo.
VERSLO PRITAIKYMAS
Lietuvoje ši tema gali atrodyti tolima. Bet pažiūrėkime ūkiškai: logistika, gamyba, sandėliai, žemės ūkis, apsauga, kokybės kontrolė. Visur, kur yra kameros, judėjimas ir pasikartojantys fiziniai veiksmai, atsiranda vietos fiziniam DI.
Ne rytoj kiekviena įmonė turės humanoidinį robotą. Bet vaizdo analizė, defektų aptikimas, maršrutų optimizavimas ir saugos stebėjimas ateis daug greičiau.
KO NEREIKIA PRALEISTI
Didieji DI pokalbiai dažnai sukasi apie tekstinius modelius. ChatGPT, Claude, Gemini. Suprantama – mes juos matome kasdien.
Bet fizinis DI gali būti tas sluoksnis, kuris pakeis pramonę tyliau. Be fejerverkų. Tiesiog vieną dieną sandėlis veiks su mažiau klaidų, gamybos linija sustos rečiau, o kokybės patikra bus greitesnė.
Ir tada suprasime, kad DI seniai išlipo iš pokalbių lango.
Šaltinis: NVIDIA.
DUK
Kas yra fizinis DI?
Tai DI sistemos, kurios veikia su realiu pasauliu: robotais, kameromis, transportu ar gamyba.
Kam reikalingi pasaulio modeliai?
Jie padeda sistemoms mokytis scenarijų prieš veikiant realioje aplinkoje.
Ar tai aktualu mažesnėms įmonėms?
Taip, ypač ten, kur yra vaizdo analizė, logistika, gamyba ar pasikartojantys fiziniai procesai.
Jei dirbate gamyboje ar logistikoje, pradėkite nuo vieno matavimo taško. Kur klaidos kainuoja daugiausiai? Ten DI gali būti prasmingiausias.
