NVIDIA’dan endüstriyel devrim!
NVIDIA’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, GTC açılış konuşmasında, geliştiricilerin büyük ölçekli gerçek zamanlı yapay zeka sistemlerini, sanayi altyapısında uygulamaya koymadan önce tamamen simülasyon ortamında nasıl geliştirebileceklerini, test edebileceklerini ve iyileştirebileceklerini gösterdi. Bu metodoloji, işlemleri optimize ederek ve iş akışlarını daha verimli hale getirerek önemli ölçüde zaman ve maliyet tasarrufu sağlıyor. Hem kısa hem de uzun vadede kaynakların daha akıllıca kullanılmasına olanak tanıyarak genel operasyonel verimliliğini artırıyor.
Gerçek zamanlı yapay zeka üretimi, fabrika lojistiği ve robotik alanlarda ağır iş yüklerinin üstesinden gelinmesine yardımcı oluyor. Bu sektörler genellikle büyük hacimli ürünler, maliyetli ekipmanlar ve lojistik açıdan karmaşık ortamlar içerdiklerinden dolayı simülasyon öncelikli yaklaşım otomasyonu bir sonraki aşamaya taşıyor. NVIDIA’nın Omniverse, Metropolis, Isaac ve cuOpt platformları, yapay zeka ajanlarını eğitmek ve karmaşık veya öngörülemeyen durumlarda robotların ve insanların yollarını bulmalarına yardımcı oluyor. Bu yapay zeka ajanları geliştiriciler tarafından, yapay zeka spor salonları olarak adlandırılan ortamlarda etkileşime girerek eğitiliyor. Bu araçlar, 100.000 metrekarelik bir depo, dijital çalışanlar ve otonom mobil robotlar için simülasyon ortamları sağlıyor.
İzlediğiniz videodaki demoda, OpenUSD uygulamalarını geliştirmek ve bağlamak için NVIDIA Omniverse platformu kullanılarak oluşturulan 100.000 metrekarelik bir deponun dijital ikizi, düzinelerce dijital çalışan ve çok sayıda otonom mobil robot (AMR), görsel yapay zeka ajanları ve sensörler için bir simülasyon ortamı olarak işlev görüyor.
NVIDIA’nın Isaac Perceptor’ü, her bir otonom mobil robotun altı farklı sensörden gelen verileri işlemesini sağlıyor. NVIDIA Metropolis platformu ise, çeşitli kamera akışlarından gelen verileri toplayarak depodaki faaliyetlerin merkezi bir haritasını oluşturuyor. NVIDIA cuOpt, karmaşık yönlendirme sorunlarını çözmek için optimum rotaları hesaplayarak koordine sağlıyor.
Isaac Mission Control, tüm robot filosunu koordine ederken, NVIDIA Visual Insight Agent, operasyon ekiplerinin sorularını yanıtlamak için yapay zeka ajanlarını kullanıyor. NVIDIA’nın bu yenilikçi yazılım paketi, endüstriyel otomasyonun geleceğini şekillendirerek ‘yapay zeka spor salonu’ olarak adlandırılan ortamlarda eğitim ve simülasyon aracılığıyla karmaşık endüstriyel süreçleri kolaylaştırıyor. Visual Insight Agent çerçevesine güç veren temel modelleri ile, operasyon ekiplerinin “Fabrikanın üçüncü koridorunda hangi durum meydana geldi?” gibi soruları yanıtlamasına yardımcı olmak için yapay zeka destekli ajanlar oluşturarak problemi çözmeye çalışıyor. Üretken yapay zeka destekli ajan, “Saat 15.30’da raflardan düşen kutular koridoru kapattı” gibi cevaplar vererek anında problemin kaynağını tespit etme ve bu verileri operasyon ekiplerine sunabilme yeteneklerine de sahip.
Endüstriyel Dijitalleşme için Yapay Zeka Spor Salonu
Yapay zeka spor salonları, büyük ölçekli endüstriyel ortamlarda, örneğin fabrikalarda veya tedarik zinciri dağıtım merkezlerinde, robot filolarının yönetilmesi veya insan-robot işbirliğinin kolaylaştırılması gibi karmaşık görevlerde geliştiricilere destek oluyor. Bu ortamlar, yapay zeka ajanlarının ve otonom mobil robotların gerçek dünya öngörülemezliğine uyum sağlamasına olanak tanıyan simülasyonlar sunuyor.
NVIDIA’nın simülasyon tabanlı yaklaşımı, büyük ölçekli, gerçek zamanlı yapay zeka sistemlerinin endüstriyel tesislerin fiziksel altyapısında kullanıma sunulmadan önce tamamen bir simülasyon ortamında tasarlanmasını, test edilmesini ve iyileştirilmesini sağlıyor. Bu, endüstriyel otomasyon stratejilerinin uygulanmasındaki zaman ve maliyetleri önemli ölçüde azaltıyor.
Sonuç olarak geliştiriciler, uç cihazlarda veya bulut ortamlarında yer alıp almadıklarına bakılmaksızın, VIA (Visual Insight Agent) çerçevesini kullanarak, canlı veya kaydedilmiş geniş video ve görüntü veritabanlarını görüntü işleme modelleri aracılığıyla analiz edebilen yapay zeka bazlı araçlar geliştirebiliyor. Bu ileri düzey görsel yapay zeka araçları, hemen hemen her alanda kullanılabilir olup doğal dil işleme yetenekleri sayesinde videolardan özetler çıkarma, içerik araştırma ve eyleme geçirilebilir bilgiler elde etme gibi işlemleri kolaylaştırma konusunda yardımcı oluyor. Tüm bu yapay zeka işlevleri sürekli, simülasyon tabanlı eğitimlerle iyileştirilebilir olmakla beraber NVIDIA NIM’in modüler analizler mikro hizmetler aracılığıyla parça parça da dağıtılabiliyor.
