La société technologique NVIDIA a annoncé qu'elle a dévoilé une vaste suite d'outils et de capacités d'IA physique open source conçus pour simplifier le développement d'applications de robotique, de véhicules autonomes, de vision par ordinateur et de jumeaux numériques industriels. L'initiative vise à réduire le coût, la complexité et le temps de développement associés aux projets d'IA physique à grande échelle en permettant aux Agents d'IA d'exécuter des tâches qui nécessitaient traditionnellement un effort manuel important.
Les nouvelles capacités introduites font partie du kit d'outils NVIDIA Agent Toolkit et permettent aux Agents d'IA d'accéder aux bibliothèques logicielles, aux modèles et aux frameworks de NVIDIA pour soutenir des activités telles que la génération de données, la simulation, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement. La société a déclaré que cette évolution reflète le rôle croissant des Agents d'IA dans la gestion de workflows de développement de plus en plus complexes, au-delà du simple codage logiciel.
Selon NVIDIA, son écosystème d'IA physique est adapté pour une exploitation basée sur des agents en convertissant des technologies clés en outils directement accessibles par les Agents d'IA. Ces technologies comprennent les modèles de fondation du monde Cosmos, les bibliothèques de simulation et de jumeaux numériques Omniverse, les plateformes de robotique Isaac, les technologies d'IA de vision Metropolis, les solutions de conduite autonome et la plateforme d'IA en périphérie Jetson.
Afin d'aider les développeurs, NVIDIA introduit également une collection de compétences d'agents qui fournissent des instructions structurées pour accomplir des tâches d'IA physique. Ces compétences définissent quels outils doivent être utilisés, les résultats attendus et les méthodes de validation des résultats. La société a déclaré que des agents autonomes peuvent être déployés à l'aide de technologies supplémentaires offrant des contrôles de sécurité, de confidentialité et de gouvernance dans les environnements locaux et Cloud computing.
Les outils sont destinés à soutenir un large éventail d'industries. En robotique, les développeurs peuvent automatiser des processus allant de la création de données d'entraînement synthétiques à l'apprentissage et au déploiement de robots. Les équipes de véhicules autonomes peuvent générer des scénarios de conduite réalistes, reconstruire des données de flotte pour la simulation et élargir la couverture d'entraînement grâce à des techniques d'apprentissage par renforcement. Les applications d'IA de vision peuvent bénéficier de l'étiquetage automatisé des données, de la création de données synthétiques, de l'optimisation des modèles et des capacités d'analyse vidéo. Les Développeurs de jeux de logiciels industriels peuvent rationaliser la création de jumeaux numériques et les simulations d'ingénierie, tandis que les organisations de santé peuvent créer et tester des représentations numériques d'environnements cliniques avant de déployer des systèmes d'automatisation.
Plusieurs entreprises ont déjà adopté les technologies d'IA physique de NVIDIA. Des entreprises manufacturières, dont TSMC, Pegatron, Delta Electronics, Inventec et Foxconn, ont signalé des améliorations en matière de précision d'inspection, de vitesse de développement et d'efficacité opérationnelle grâce à l'utilisation de systèmes de génération de données synthétiques et de contrôle qualité piloté par l'IA. Dans le domaine de la conduite autonome, des entreprises telles que Li Auto, Afari et DeepRoute.ai utilisent les technologies NVIDIA pour générer des environnements de simulation à grande échelle. Des fournisseurs de logiciels industriels, dont Cadence, Dassault Systèmes, Siemens et Synopsys, appliquent les outils NVIDIA aux workflows de jumeaux numériques et d'ingénierie.
NVIDIA a déclaré que ses outils d'IA physique et ses compétences d'agents sont désormais disponibles via des référentiels ouverts, permettant l'intégration avec une variété d'agents de codage. Les fournisseurs de Cloud computing, dont Microsoft, CoreWeave et Nebius, intègrent également ces technologies dans leurs services pour soutenir la génération de données synthétiques et le déploiement à grande échelle.
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