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Boston Dynamics lanza una nueva variante spot para la investigación


En NVIDIA GTC la semana pasada, el CTO de Boston Dynamics, Aaron Saunders, dio una charla sobre la implementación de IA en robots del mundo real, es decir, cómo Spot está aprovechando el aprendizaje por refuerzo para mejorar la locomoción (hablamos con Saunders el año pasado sobre las caídas de los robots). Y Spot ha mejorado mucho: un robot Spot da una caída en promedio una vez cada 50 kilómetros, incluso cuando la flota de Spot camina colectivamente lo suficiente como para dar la vuelta a la Tierra cada tres meses. Esa flota consta de muchos despliegues comerciales, lo cual es impresionante. para cualquier robot móvil, pero parte de la razón es que la versión actual de Spot en realidad no está destinada a la investigación en robótica, a pesar de que más de 100 universidades albergan al menos un Spot. Boston Dynamics no ha proporcionado a los desarrolladores acceso a las articulaciones de Spot, lo que significa que cualquiera que haya querido explorar la movilidad cuadrúpeda ha tenido que encontrar otra plataforma que sea un poco más abierta y permita cierta experimentación. Boston Dynamics ahora anuncia una nueva variante de Spot que Incluye una interfaz de programación de aplicaciones (API) de bajo nivel que brinda control a nivel conjunto del robot. Esto le dará control (casi) total sobre cómo Spot mueve sus piernas, lo cual es una gran oportunidad para la comunidad de robótica, ya que ahora podremos descubrir exactamente de qué es capaz Spot. Por ejemplo, ya hemos escuchado De una fuente creíble, Spot es capaz de funcionar mucho, mucho más rápido de lo que Boston Dynamics ha demostrado públicamente, y es seguro asumir que un Spot más rápido es solo el comienzo. Un ejemplo de una nueva capacidad de Spot cuando se puede usar un controlador de locomoción personalizado. en el robot.Boston DynamicsCuando compras un robot Spot de Boston Dynamics, llega sabiendo caminar. Es muy, muy bueno para caminar. Boston Dynamics confía tanto en la capacidad de caminar de Spot que solo se le permite un control de alto nivel del robot: usted le dice adónde ir y él decide cómo llegar. Si desea realizar investigaciones sobre robótica utilizando Spot como plataforma de movilidad, está totalmente bien, pero si desea realizar investigaciones sobre locomoción cuadrúpeda, no ha sido posible con Spot. Pero eso está cambiando. El Spot RL Researcher Kit es una colaboración entre Boston Dynamics, Nvidia y el AI Institute. Incluye una API de control de nivel conjunto, una carga útil Nvidia Jetson AGX Orin y un entorno de simulación para Spot basado en Nvidia Isaac Lab. El kit se lanzará oficialmente a finales de este año, pero Boston Dynamics está comenzando una implementación lenta a través de un programa beta de adopción temprana. Desde cierta perspectiva, Boston Dynamics hizo todo esto con Spot al revés: primero creó un producto comercial y solo luego lo hizo. en una plataforma de investigación. «Al principio, sentimos que sería fantástico incluir esa capacidad de investigación, pero que no iba a impulsar la adopción de esta tecnología», nos dijo Saunders después de su sesión del GTC. En cambio, Boston Dynamics se centró primero en llevar muchos Spots al mundo de una manera útil, y solo ahora, cuando la compañía siente que han llegado allí, es el momento adecuado para lanzar una versión de investigación de Spot con todas las funciones. “En realidad, fue simplemente sentirnos cómodos con nuestro producto actual lo que nos permitió regresar y decir: ‘¿Cómo podemos brindarles a las personas el tipo de acceso que anhelan?’”. Llegar a este punto ha requerido un esfuerzo enorme. de trabajo para Boston Dynamics. Como era de esperar, Spot comenzó como una novedad para la mayoría de los primeros usuarios, convirtiéndose en un proyecto para diferentes tipos de grupos de innovación dentro de las empresas en lugar de un activo industrial. «Creo que ha habido un cambio allí», dice Saunders. «Trabajamos mucho más con clientes operativos y la compostura de nuestras ventas está dejando de estar dominadas por los primeros usuarios y estamos empezando a ver ventas repetidas e interés en flotas más grandes de robots». La flota de Spots es una de las cosas que permitió a Boston Dynamics sentirse cómodo ofreciendo una versión de investigación. Los investigadores no son particularmente amigables con sus robots, porque el objetivo de la investigación a menudo es ir más allá de lo que es posible. Y parte de ese proceso incluye familiarizarse con lo que resulta imposible, lo que resulta en robots que terminan en el suelo, a veces en pedazos. La versión de investigación de Spot incluirá un plan de servicio Spot Care obligatorio, que existe para atender a los clientes comerciales, pero que casi con seguridad proporcionará más valor a la comunidad de investigación que quiere ver qué tipo de locuras pueden hacer que Spot haga. ¡Exactamente qué locura! Esas locuras estarán aún por verse. Boston Dynamics está comenzando con un programa beta para los Spots de investigación en parte porque aún no están muy seguros de cuántas salvaguardas implementar dentro de la API. «Necesitamos ver dónde están los problemas», dice Saunders. «Todavía tenemos un poco de trabajo por hacer para perfeccionar realmente cómo lo van a utilizar nuestros clientes». Decidir cuánto debería arriesgarse Spot en nombre de la investigación puede ser una pregunta difícil de responder, pero estoy bastante seguro de que los participantes del programa beta harán todo lo posible para averiguar cuánta tolerancia tiene Boston Dynamics. tiene para Spot travesuras. Solo espero que, pase lo que pase, compartan tantos videos como sea posible. El programa Spot Early Adopter para el nuevo kit de investigación de RL está abierto para solicitudes aquí. Artículos de su sitio Artículos relacionados en la Web

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Predicciones del director ejecutivo Jensen Huang sobre la ingeniería rápida

Con el anuncio de NVIDIA de AI Enterprise 5.0 y NVIDIA Inference Microservices en la conferencia GTC, el CEO Jensen Huang planea comenzar una era para hacer que la implementación de AI empresarial sea más fácil y más aplicable que nunca, posiblemente mientras cambia la forma principal en que las personas interactúan con las computadoras. La idea de controlar y programar computadoras solo con indicaciones es similar a lo que Humane ha propuesto con su Ai Pin basado en indicaciones, pero Huang la extiende a los desarrolladores y TI, así como a los consumidores: “El trabajo de la computadora es no requerir C++ para será útil”, afirmó Huang durante la sesión de preguntas y respuestas de prensa de NVIDIA GTC celebrada el 19 de marzo en San José, California (Figura A). Figura A El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, habla durante una sesión de preguntas y respuestas con la prensa durante el NVIDIA GTC en San José, California, el 19 de marzo. Imagen: Megan Crouse/TechRepublic El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, habla durante una sesión de preguntas y respuestas con la prensa durante el NVIDIA GTC en San José, California, el 19 de marzo. Imagen: Megan Crouse/TechRepublic Huang: La ingeniería rápida está transformando la programación Cuando se le preguntó si la programación seguirá siendo una habilidad útil en la era de las indicaciones generativas de IA, Huang dijo: «Creo que la gente debería aprender todo tipo de habilidades» y comparó el código. hasta hacer malabares, tocar el piano o aprender cálculo. Sin embargo, Huang dijo: «La programación no será esencial para que usted sea una persona exitosa». VER: Huang anunció una amplia gama de productos NVIDIA para centros de datos, inteligencia artificial empresarial, criptografía y más durante el discurso de apertura de la conferencia GTC. (TechRepublic) La IA generativa, dijo Huang, está “cerrando la brecha tecnológica. No es necesario ser programador de C++ para tener éxito”, afirmó. “Solo hay que ser un ingeniero rápido. ¿Y quién no puede ser un ingeniero puntual? Cuando mi esposa me habla, rápidamente me manipula. … Todos necesitamos aprender a incitar a las IA, pero eso no es diferente a aprender a incitar a los compañeros de equipo”. Huang continuó diciendo: «Pero si alguien quiere aprender a hacerlo (programar), que lo haga porque estamos contratando programadores». PREMIUM: aprenda cómo convertirse en un ingeniero rápido en esta descarga Premium de TechRepublic La ingeniería rápida es una habilidad que cambia rápidamente. ¿La ingeniería rápida reemplazará la programación tradicional cuando se trata de crear IA generativa a partir de IA generativa como sugirió Huang? «No dejaría mi trabajo diario todavía para convertirme en un ingeniero rápido», dijo Chirag Dekate, analista de Gartner, en una llamada a TechRepublic el 19 de marzo. «Desafortunadamente, el mercado se está corrigiendo excesivamente». Y el mercado se está sobrecorregindo ante un aumento en la demanda de lo que solía ser la ingeniería rápida. En una industria que cambia rápidamente, optimizar las indicaciones para lograr que una IA genere el texto correcto puede que ya no sea la forma en que se realiza la ingeniería de indicaciones de IA; en cambio, las indicaciones pueden ser multimodales. Los NIM son notables, dijo Dekate, porque encajan perfectamente la IA generativa en el contexto de multinube híbrida en el que operan muchas empresas. «Lo que NVIDIA está construyendo ahora es una base para las empresas nativas de IA de próxima generación, donde donde quiera que vayan las empresas experimentarán NIM», dijo. Sin embargo, es posible que NVIDIA no sea la empresa que haga realidad la transformación. Dekate señaló a Cognition AI, que la semana pasada presentó a Devin, su “ingeniero de software de IA”, como una señal de que la forma en que se realiza la ingeniería de software puede cambiar en el futuro. Más cobertura de IA de lectura obligada No importa qué nombre termine en el software más común, Dekate dijo que la forma en que los desarrolladores interactúan con la IA generativa cambiará rápidamente. «El ritmo de innovación de la IA generativa continúa acelerándose», afirmó Dekate. “Lo más probable es que no interactuemos con ninguno de estos modelos utilizando nuestras percepciones heredadas. Me refiero a tecnología de hace tres o seis meses como legado. La IA generativa cambia así de rápido”. David Nicholson, director de investigación de The Futurum Group, dijo a TechRepublic por correo electrónico que en un futuro de IA generativa «una instalación con lenguaje humano se convierte en una habilidad informática importante». “Tu título en inglés (o) historia o derecho de repente te ayuda a convertirte en un ingeniero rápido, pero una especialización en ciencias de la computación nunca estará de más”, escribió Nicholson. “No es una exageración de NVIDIA. Es verdaderamente una revolución”. Descargo de responsabilidad: NVIDIA pagó mi pasaje aéreo, alojamiento y algunas comidas para el evento NVIDIA GTC que se llevó a cabo del 18 al 21 de marzo en San José, California.

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