Prejšnji teden se je odvila najbolj pričakovana konferenca na temo umetne inteligence, NVIDIA GTC 2024. Poglejmo nekaj najbolj osupljivih razkritij.
Konferenca NVIDIA GTC 2024 je bila težko pričakovan dogodek na presečišču umetne inteligence in tehnologije, ki je pritegnila AI strokovnjake iz vsega sveta od 18. do 21. marca v San Jose v Kaliforniji. Na konferenci je potekalo več kot 900 predavanj, panelov, delavnic in usposabljanj, ki so pokrivali širok spekter tem, od robotike in generativne umetne inteligence do kibernetske varnosti in zdravstva. Glavna zvezda pa je bil seveda izvršni direktor NVIDIE, Jensen Huang.
Seje, kot sta “Robotika v dobi generativne umetne inteligence” in “Vloga generativne umetne inteligence v sodobni medicini”, so poudarile transformativni vpliv umetne inteligence na različnih področjih in nakazali, da se umetna inteligenca razvija hitreje, kot si morda mislimo.
Posebnost konference GTC 2024 je bil poudarek na interaktivnih in praktičnih izkušnjah. Udeleženci so imeli priložnost sodelovati z več kot 300 razstavljavci, se udeležiti praktičnih usposabljanj in raziskati najnovejše inovacije na področju umetne inteligence s pomočjo poglobljenih demonstracij. Med pomembnejšimi paviljoni so bili Auto, Gen AI, Healthcare, Inception, Robotics, in XR, vsak od njih pa je ponujal edinstven vpogled v to, kako umetna inteligenca revolucionarno spreminja ta področja.
Na konferenci seveda ni manjkalo zanimivih razkritij, ki vam jih predstavljamo spodaj:
1. Projekt GR00T
Projekt GR00T je splošni temeljni AI model, zasnovan posebej za revolucijo v učenju humanoidnih robotov, tako v simulacijskih okoljih kot v realnih aplikacijah. Izkorišča simulacijo, ki jo pospešujejo grafični procesorji NVIDIA, da bi robotom omogočil učenje iz omejenega nabora človeških predstavitev, pri čemer uporablja učenje s posnemanjem in okrepljeno učenje prek laboratorija NVIDIA Isaac Lab.
Ta model je usposobljen za interpretacijo multimodalnih navodil in prejšnjih interakcij, nato pa ustvari ustrezna dejanja, ki jih robot izvede. Vključitev GR00T v humanoidne robote pomeni velik korak k robotom, ki lahko razumejo naravni jezik in posnemajo človeške gibe z večjo usklajenostjo, spretnostjo in veščino. Pri tem napredku ne gre le za ustvarjanje učinkovitejših robotov, temveč za spodbujanje nove dobe robotike, ki se lahko brez težav vključi v vsakdanje življenje in nudi pomoč na nešteto načinov, ki so prej veljali za nedosegljive.
2. Blackwell AI super čip
Superčip Blackwell je superčip, poimenovan po pionirskem matematiku Davidu Haroldu Blackwellu, ki je zasnovan tako, da znatno poveča računsko moč, učinkovitost in zmogljivost aplikacij generativne umetne inteligence. Ponaša se z 2,5-krat večjo zmogljivostjo kot njegov predhodnik, čip Hopper, in ima povezovalni vmesnik NVLink pete generacije, ki podpira do 576 grafičnih procesorjev, zaradi česar je idealen za usposabljanje in sklepanje v kompleksnih modelih umetne inteligence.
Superčip GB200 Grace Blackwell, ključni sestavni del arhitekture Blackwell, združuje dva grafična procesorja B200 Tensor Core s procesorjem NVIDIA Grace, kar omogoča računalniške zmogljivosti brez primere.
3. Isaac Robotics Platform
Predstavitev projekta GR00T so dopolnile pomembne posodobitve platforme Isaac Robotics Platform, celovitega nabora orodij za razvoj robotskih aplikacij. Platforma zdaj vključuje nove temeljne modele za različne izvedbe robotov in okolja, ki jih omogočajo orodja, kot sta Isaac Lab za učenje z okrepitvijo in OSMO, storitev za orkestracijo računanja. Ti napredki so namenjeni optimizaciji učinkovitosti vzporednih simulacij za učenje robotov, kar omogoča skaliranje razvojnih delovnih obremenitev v različnih računalniških okoljih.
Isaac Manipulator in Isaac Perceptor, ki sta del posodobljene platforme, ponujata najsodobnejše zmogljivosti za robotske roke oziroma avtonomne mobilne robote. Te izboljšave obetajo znatno izboljšanje učinkovitosti, varnosti in stroškovne učinkovitosti proizvodnih operacij in operacij izpolnjevanja naročil.
4. Earth 2
Nvidia je tudi predstavila platformo digitalnih dvojčkov za simulacijo vremenskih in podnebnih razmer Earth 2, da bi spremljala in ublažila ekstremne vremenske spremembe, ki so posledica naraščajočih globalnih temperatur. Storitev uporablja simulacije z umetno inteligenco za napovedovanje in prikazovanje interaktivnih prikazov vremenskih razmer v visoki ločljivosti, kot sta oblačnost in ozračje, ter ekstremnih vremenskih dogodkov, kot so tajfuni in turbulence.
Earth-2 uporablja Nvidiin generativni model umetne inteligence CorrDiff, za katerega Nvidia pravi, da zagotavlja slike vremenskih napovedi z višjo ločljivostjo in večjo natančnostjo kot druge razpoložljive storitve. Z uporabo platforme lahko podjetja in vladne ustanove v realnem času pridobijo vpogled v vremenska opozorila in napovedi ter tako ponudijo hitrejšo storitev kot tradicionalno modeliranje, ki ga poganjajo procesorji.
Tajvanska osrednja vremenska uprava (CWA) je prva uporabnica platforme, saj je sporočila, da jo bo uporabljala za natančnejše napovedovanje lokacij tajfunov. Tajvan je namreč ključni del globalne dobavne verige, zato sta analiza tveganja poplav in pripravljenost na evakuacijo osnovnega pomena.
5. OpenUSD Omniverse Digital Twins
Napredek NVIDIA na področju digitalnih dvojčkov s platformo Omniverse revolucionarno spreminja način, kako industrija oblikuje, simulira in optimizira izdelke, procese in delovanje v realnem času. NVIDIA Omniverse Enterprise, ki temelji na OpenUSD, omogoča razvijalcem ustvarjanje obsežnih simulacij, ki temeljijo na fiziki. Ta preboj omogoča novo raven natančnosti in realizma v tehnologiji digitalnih dvojčkov, kar omogoča učinkovitejše in uspešnejše načrtovanje ter procese odločanja pred začetkom fizične proizvodnje.
Ta pobuda je del širših prizadevanj družbe NVIDIA za digitalizacijo industrije, s partnerstvi, kot je partnerstvo s podjetjem Siemens AG, za povezavo Siemens Xceleratorja z NVIDIA Omniverse, ki spodbuja potopitveno metaverse v realnem času, ki povezuje strojno in programsko opremo od roba do oblaka.
6. Bot z izgledom WALL-E iz podjetja Disney Research
Ekipa Disney Research je predstavila novega dvonožnega robota, ki je videti kot Wall-E in se lahko razgibava, pleše, gleda neposredno in sledi ljudem, kot da bi imel lastno glavo. Predstavitev je potekala na nedavni mednarodni konferenci o inteligentnih robotih in sistemih v Detroitu, ki je potekala od 1. do 5. oktobra 2023. Dvonožnega robota Wall-E je razvila ekipa pod vodstvom Moritza Bächerja iz podjetja Disney Research v Zürichu. Če se poglobimo v zasnovo robota, je ta večinoma sestavljen iz 3D-natisnjenih delov z modularno strojno opremo in aktuatorji, kar ekipi oblikovalcev olajša delo pri spremembah in nadaljnjem razvoju robota.
7. Inference Microservices (NIMs)
NVIDIA je predstavila mikrostoritve NVIDIA Inference Microservices (NIMs), revolucionaren pristop, namenjen poenostavitvi uvajanja modelov umetne inteligence v produkcijo. NIM poenostavlja zapleten postopek vključevanja lastnih in predhodno usposobljenih modelov umetne inteligence v aplikacije ter ga zgošča v lažje obvladljivo nalogo. S pakiranjem modelov z optimiziranim inferenčnim motorjem v vsebnike, dostopne kot mikrostoritve, želi NVIDIA bistveno skrajšati čas razvoja, in sicer s tednov ali celo mesecev na manjši del tega časa.
Ta inovacija izkorišča strojno opremo NVIDIA kot temeljni sloj, pri čemer kurirane mikrostoritve delujejo kot osrednji sloj programske opreme, kar olajša ekosistem, v katerem lahko podjetja pospešijo uvajanje umetne inteligence. NIM podpira modele iz različnih virov, vključno z lastnimi modeli družbe NVIDIA ter modeli družb Google, Hugging Face, Meta in drugih, kar kaže na jasen namen ustvariti širok in vključujoč ekosistem umetne inteligence.
8. Orodje za odkrivanje zdravil s pomočjo BioNeMo NIM
Še en vrhunec konference GTC 2024 je bila širitev platforme generativne umetne inteligence BioNeMo™ NVIDIA za odkrivanje zdravil. Ta razširitev uvaja temeljne modele, ki so sposobni opravljati različne naloge, ključne za odkrivanje zdravil, kot so analiza zaporedij DNK, napovedovanje strukturnih sprememb beljakovin kot odziv na molekule zdravil in določanje funkcij celic na podlagi zaporedij RNK.
Eden od pomembnih modelov, DNABERT, je bil usposobljen na zaporedjih DNK iz človeškega genoma za napovedovanje funkcije določenih regij genoma ter analizo genskih mutacij in različic. Poleg tega sta modela, kot sta scBERT in EquiDock, namenjena revoluciji v procesu odkrivanja zdravil z napovedovanjem vrst celic na podlagi enoceličnega zaporedja RNA oziroma 3D-strukture interakcij beljakovin. Ti modeli obljubljajo, da bodo poenostavili in pospešili postopek odkrivanja zdravil ter ga naredili učinkovitejšega in stroškovno uspešnejšega.
