जयपुर निवेश：NVIDIA CVPR पर सेट किए गए सबसे बड़े आंतरिक सिंथेटिक डेटा के माध्यम से भौतिक AI के विकास को बढ़ावा देता है

NVIDIA, इंटरनेशनल कंप्यूटर विजन और मॉडल मान्यता सम्मेलन (CVPR) में वार्षिक AI सिटी चैलेंज में सबसे बड़ा इनडोर सिंथेटिक डेटा प्रदान करता है ताकि शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को स्मार्ट शहरों और औद्योगिक स्वचालन समाधानों के विकास को बढ़ावा देने में मदद मिल सके।

इस चुनौती ने भाग लेने के लिए लगभग 50 देशों की 700 से अधिक टीमों को आकर्षित किया है।

भाग लेने वाली टीम ने NVIDIA Omniverse द्वारा उत्पन्न एक डेटासेट पर मॉडल का परीक्षण किया।NVIDIA OMNiverse एक ऐसा मंच है जिसमें एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (API) और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) शामिल है, जो डेवलपर्स को OpenUSD के आधार पर अनुप्रयोगों और वर्कफ़्लो का निर्माण करने में मदद कर सकता है।

कारखानों और गोदामों जैसे बड़े -स्केल इनडोर स्थानों में हर दिन निरंतर कर्मी और छोटे वाहन होंगे, और भविष्य में स्वायत्त रोबोट दिखाई देंगे।डेवलपर्स को जटिल बड़े वातावरण में गतिविधियों का निरीक्षण करने, ऑपरेटिंग दक्षता में सुधार करने और पहले स्थान पर कर्मियों की सुरक्षा रखने की आवश्यकता है।

शोधकर्ता कंप्यूटर विज़न मॉडल का उपयोग कर रहे हैं जो इस जरूरत को पूरा करने के लिए भौतिक दुनिया को देख और समझ सकते हैं।यह विधि मल्टी -कैमेरा ट्रैकिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है, जो एक विशिष्ट वातावरण में एक मॉडल द्वारा कई संस्थाओं को ट्रैक कर सकती है।

सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, मॉडल को विभिन्न यथार्थवादी परिदृश्यों के लिए बड़े वास्तविक डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए, लेकिन इन आंकड़ों की संग्रह प्रक्रिया बहुत कठिन हो सकती है, समय -कोंसुमिंग और लागत -प्रभावी।

इसलिए, एआई शोधकर्ताओं ने एआई सिमुलेशन और प्रशिक्षण को मजबूत करने के लिए शारीरिक सिमुलेशन (जैसे कि भौतिकी की दुनिया में डिजिटल जुड़वाँ, आदि) का उपयोग करना शुरू कर दिया है।इस तरह के आभासी वातावरण एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने में मदद करते हैं।

सिंथेटिक डेटा बनाने से स्केलेबल और एक्सपेंडेबल डेटा की एक बड़ी मात्रा प्राप्त हो सकती है, जो एआई प्रशिक्षण के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।टीम कई मापदंडों को बदल सकती है जैसे कि लाइटिंग, ऑब्जेक्ट लोकेशन, बनावट, रंग, आदि एक विविध प्रशिक्षण डेटा सेट उत्पन्न करने के लिए।

इस वर्ष की एआई सिटी चैलेंज पांच कंप्यूटर विजन प्रतियोगिताओं से बना है, जिसमें ट्रैफ़िक प्रबंधन और श्रमिकों की सुरक्षा के क्षेत्रों को शामिल किया गया है।

NVIDIA पहली प्रतियोगिता के लिए डेटा सेट प्रदान करता है- "मल्टी -कैमेल स्टाफ ट्रैकिंग"।इस प्रतियोगिता में उच्चतम भागीदारी है, जिसमें कुल 400 से अधिक टीमों में भाग लिया गया है।घटना एक संदर्भ डेटासेट और एक ही तरह में एक इनडोर सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करती है (212 घंटे के प्रति सेकंड 2080p के 1080p वीडियो सहित, 6 आभासी वातावरणों में 90 परिदृश्यों को कवर करती है। इन परिदृश्यों में वेयरहाउस, रिटेल स्टोर और अस्पताल आदि शामिल हैं।

ये परिदृश्य लगभग 1,000 कैमरों का अनुकरण करते हुए, और लगभग 2,500 डिजिटल वर्णों का उपयोग करते हुए, omniverse में बनाए गए हैं।यह प्रतियोगिता शोधकर्ताओं को यह जानने की अनुमति देती है कि आवश्यक परिणामों के आधार पर उचित आकार और प्रामाणिकता के साथ डेटा कैसे उत्पन्न किया जाए।

ये बेंचमार्क डेटा एनवीडिया आइजैक सिम में omniverse प्रतिकृति का उपयोग करके बनाया गया है।NVIDIA ISAAC सिम एक संदर्भ अनुप्रयोग है।

Omniverse रेप्लिकेटर सिंथेटिक डेटा जनरेटिंग पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक एसडीके है। , वगैरह।इस एआई सिटी चैलेंज में कुल दस संस्थान और संगठन एनवीडिया के साथ सहयोग करते हैं:

दुनिया भर के शोधकर्ता और उद्यम बुनियादी ढांचा स्वचालन प्रणाली और भौतिक एआई द्वारा सशक्त रोबोट विकसित कर रहे हैं।

आनुवंशिक शारीरिक एआई सीखने को मजबूत करने का उपयोग करता है।जयपुर निवेश

डेवलपर्स कारखानों, गोदामों और खुदरा सेवाओं में बढ़ी हुई धारणा कार्यों को जोड़ने के लिए डेवलपर्स एसडीके और एपीआई (जैसे एनवीडिया मेट्रोपोलिस डेवलपर स्टैक जैसे कई कैमरों सहित कई कैमरों सहित) का उपयोग कर सकते हैं।NVIDIA ISAAC सिम का नवीनतम संस्करण डेवलपर्स को वास्तविक तैनाती से पहले भौतिक अंतरिक्ष -आधारित वर्चुअल रिक्त स्थान में एआई रोबोटों को अनुकरण और प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है, जिससे रोबोट वर्कफ़्लो के लिए सुपर -हेल्प प्रदान करता है।

शोधकर्ताओं और डेवलपर्स ने सिमुलेशन प्रशिक्षण और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बीच अंतर को पाटने के लिए भौतिकी और उन्नत एआई के उच्च -निष्ठा सिमुलेशन को भी संयोजित किया।यह यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि सिंथेटिक प्रशिक्षण वातावरण वास्तविक स्थिति के अनुरूप है, ताकि रोबोट की तैनाती को अधिक मूल रूप से प्राप्त किया जा सके।

NVIDIA की NVIDIA Omniverse क्लाउड सेंसर RTX की हालिया रिलीज़ सटीकता और सिमुलेशन के पैमाने में सुधार करती है।Microservices का यह नया सेट भौतिक -ग्रेड सटीक सेंसर सिमुलेशन का एहसास कर सकता है, जिससे सभी स्वायत्त मशीनों के विकास में तेजी आती है।

इस तकनीक के साथ, स्वायत्त प्रणालियों जैसे कि कारखाने, वाहन, रोबोट, आदि वैध जागरूकता एकत्र करने, वास्तविक दुनिया के अनुकूल होने और इसके साथ बातचीत करने में सक्षम होंगे।डेवलपर्स एक यथार्थवादी आभासी वातावरण में सेंसर की धारणा क्षमताओं के बड़े -स्केल परीक्षण का संचालन करने के लिए इन माइक्रोसर्विस का उपयोग कर सकते हैं, जो वास्तविक विश्व परीक्षण से संबंधित समय और लागतों को बहुत कम कर देगा।नागपुर निवेश

Omniverse क्लाउड सेंसर RTX माइक्रो -सर्विस को इस साल के अंत में प्रदान किया जाएगा।आप पहले अनुभव के लिए आवेदन कर सकते हैं।

NVIDIA रिसर्च CVPR 2024 में 50 से अधिक पत्रों को प्रकाशित करेगा, जो भौतिक AI को उत्पन्न करने की सफलताओं के साथ -साथ स्वायत्त वाहनों और रोबोटों के क्षेत्र में संभावित अनुप्रयोगों को पेश करने के लिए होगा।

मॉडल सिमुलेशन, परीक्षण और सत्यापन के लिए NVIDIA Omniverse प्लेटफॉर्म का उपयोग करके सिंथेटिक डेटा या पर्यावरण डिजिटल जुड़वाँ उत्पन्न करने के लिए कागजात शामिल हैं: शामिल हैं:

एआई सिटी चैलेंज के बारे में अधिक जानने के लिए सीवीपीआर पर एनवीडिया रिसर्च के बारे में अधिक जानकारी पढ़ें।