Nvidiaは、新しい3,499ドルのロボット「Brain」であるJetson Thorを発表しました。JetsonThorは、AIの意思決定を製造からヘルスケアに至るまでの産業に直接もたらすように設計されています。この発表は、AIの4番目の最終波である「物理AI」というCEOのビジョンのビジョンと一致しています。AIは、人間のようなロボットを含む現実世界のアプリケーションと高度な自動化システムに深く統合されています。
3月に開催されたNvidiaの年次GTC会議での基調講演で、Huangは4つの異なるフェーズを通じてAIの進行を概説しました。約10年前に始まった最初の波、知覚AIは、音声を認識して画像を分類する能力に焦点を当てていました。 ChatGptのような大規模な言語モデルを特徴とする2番目の波、生成AIは、過去5年間を支配し、予測パターンに基づいてテキストと画像を作成しました。現在の波であるエージェントAIにより、AIモデルはタスクを独立して推論および実行できます。 Huangは、物理的なAIがこれらの進歩の頂点を表し、AIを有形の実世界のアプリケーションに統合することを表していると仮定しています。
3,499ドルの価格のJetson Thor開発者キットは、来月出荷を開始する予定です。この発表では、Nvidiaの在庫がわずかに増加し、火曜日の朝にさらに上昇しました。 NvidiaのBlackwellチップを搭載したJetson Thorは、生成AIモデルの計算需要を処理するために「比類のないパフォーマンスとスケーラビリティ」を約束します。 Nvidiaによると、Jetson Thorは、前任者と比較して「最大7.5倍のAI計算と3.5倍の優れたエネルギー効率」を提供しています。このシステムは、ロボットが周囲の周囲をリアルタイムで認識し、応答できるように設計されています。これは、物理的な世界でのAI採用を拡大するための重要な能力です。
Jetson Thorは、ロボット内にインストールされることを目的としたコンパクトコンピューターであり、クラウド接続に依存することなく、知覚、理解、およびアクションのために複数のAIモデルを同時に実行できるようにします。 Nvidiaは、フォアマン、安全担当者、およびナビゲーターを単一のシステムに統合し、ロボットが危険を特定し、障害物の周りに再ルーティングし、運用効率を維持できるようにします。オンボードのパワーとソフトウェアの組み合わせにより、ロボットはミラーをチェックするドライバー、サイレンのリスニング、レーンの変更と同様に、複数のタスクを同時に管理できます。
Nvidiaは、チャットボットのトレーニングを超えてAI機能を積極的に拡大して、物理的な世界にアプリケーションを含めています。この拡大により、NVIDIAのターゲット市場が拡大し、物流、製造、ヘルスケア、建設、小売、自律システムなどのセクターが含まれ、すべてが稼働時間と安全性を優先します。 Nvidiaの発表は、電子商取引、産業、技術の早期採用者と評価者を強調し、より大きな注文につながる可能性のある潜在的な短期的なパイロットプログラムを提案しました。
ロボット工学エンジニアの場合、Jetson Thorはレイテンシーの減少とエラーの減少を提供します。ロボットはミリ秒単位で反応し、落下するオブジェクトを正常にキャッチしてドロップするか、衝突するのではなく障害物の周りをナビゲートすることとの違いを生むことができます。安全性のインシデントは費用がかかり、破壊的である一方で、2秒ごとに節約されると蓄積されるため、この応答性は非常に重要です。 Nvidiaは、システムの電力効率と複数のAIタスクを同時に処理する能力を強調し、ロボットごとに必要なコンピューターの数を減らし、システム設計を簡素化します。
現在、企業は、プロトタイピングと展開を加速するために、NvidiaのISAACツールを中心に構築された開発者エコシステムによってサポートされているJetson Thorを採用しています。ビジネスリーダーは、パイロットプログラムが改善された効率または安全性を示している場合、開発者キットを使用して試行を開始し、生産モジュールを介して拡大することができます。 Nvidiaの長期的な目標は、ロボットを他の資本機器と同じくらい一般的かつ信頼できるものにすることであり、AIは速度、能力、制御可能性を確保するためにローカルで処理されます。
Fortuneは、生成AIを利用して、記事の最初のドラフトを支援しました。これは、公開前に編集者によって正確さを検証しました。
