Nvidia, a technológiai óriás, amely az utóbbi évtizedekben jelentős fejlődésen ment keresztül, egy kicsi kutató laboratóriumból nőtte ki magát, amely 2009-ben mindössze néhány tucat munkavállalót foglalkoztatott. Bill Dally, aki ebben az évben csatlakozott a céghez, ma a vállalat fő tudósa, és meghatározó szerepet játszott abban, hogy az Nvidia a videójátékok grafikus feldolgozójának (GPU) kezdeti szakaszából egy 4 trillió dolláros vállalattá fejlődjön, amely az mesterséges intelligencia (AI) terén is úttörő szerepet játszik.
A kutatás és fejlesztés középpontjában
Amikor Dally belépett a laborba, a kutatási tevékenységek középpontjában a ray tracing, azaz a sugárkövetés technika állt, amely a számítógépes grafikák rendereléséhez kapcsolódik. Azóta a laboratórium létszáma 400 főre nőtt, és a kutatások terjedelme is jelentősen bővült. A kutatók ma már nemcsak a ray tracingre, hanem más, innovatív technológiákra is összpontosítanak, mint például a VLSI (nagyméretű integráció), amely lehetővé teszi, hogy több millió tranzisztort integráljanak egyetlen chipbe.
Dally érkezése óta a kutató labor célja folyamatosan az volt, hogy megtalálja azokat az új területeket, amelyek pozitív hatással lehetnek a vállalatra. A legfőbb célkitűzésük az volt, hogy olyan GPU-kat fejlesszenek, amelyek a mesterséges intelligencia igényeit szolgálják ki. Az Nvidia 2010 környékén kezdett el komolyan foglalkozni az AI GPU-k fejlesztésével, amelyek azóta a világ vezető technológiái közé emelkedtek.
A jövő technológiája: Fizikai AI és robotika
Ma, amikor az Nvidia dominál az AI GPU piacon, a vállalat új lehetőségeket keres a mesterséges intelligencián túli területeken, különös figyelmet fordítva a fizikai AI-ra és a robotikára. Dally véleménye szerint a robotok a jövőben kulcsszereplővé válhatnak, és az Nvidia célja, hogy a robotok „agyát” fejlessze. Ehhez azonban elengedhetetlen a megfelelő technológiák kifejlesztése.
Sanja Fidler, aki 2018-ban csatlakozott az Nvidia kutatócsoportjához, szintén jelentős szerepet játszik a cég robotikai fejlesztéseiben. Fidler már korábban is dolgozott robotok szimulációs modelljein az MIT-n, és amikor találkozott Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatójával, elmondta neki a projektjeit. Huang azonnal érdeklődött, és Fidler nem tudott ellenállni a lehetőségnek, hogy csatlakozzon a csapathoz.
Innováció a szimuláció terén
Fidler feladata az volt, hogy létrehozzon egy kutató laboratóriumot Torontóban, amely az Nvidia Omniverse platformját használva szimulációkat épít a fizikai AI számára. Az első kihívás a megfelelő 3D adatok beszerzése volt, amelyek szükségesek voltak a szimulációkhoz. Az Omniverse 2021-ben bemutatta az első modelljét, a GANverse3D-t, amely képeket alakít át 3D modellekké. Ezt követően a csapat a videók 3D modellekre történő átalakításán is dolgozott, amelyhez robotok és önvezető autók felvételeit használták fel.
A legújabb fejlesztések során az Nvidia célja, hogy a modellek reagálási idejét jelentősen csökkentse. A kutatók azon dolgoznak, hogy a robotok gyorsabban tudják érzékelni a környezetüket, mint ahogyan az valós időben történik. Fidler megjegyezte, hogy a robotok akár 100-szor gyorsabban is „láthatják” a világot, így ha sikerül gyorsítani a modellek működését, az hatalmas előny lehet a fizikai AI alkalmazások számára.
Reális jövőkép a robotikában
Bár az Nvidia számos ígéretes fejlesztést valósít meg, a kutatócsapat tisztában van azzal, hogy a humanoid robotok otthoni megjelenése még évek kérdése. Dally és Fidler egyaránt hangsúlyozták, hogy a technológia fejlődése rendkívül gyors, de a piacon való megjelenéshez még sok kihívást kell leküzdeni. Dally kiemelte, hogy a mesterséges intelligencia jelenleg kulcsszerepet játszik a robotok érzékelésében és a feladatok végrehajtásában.
Az Nvidia tehát nemcsak az AI területén, hanem a robotika jövőjének formálásában is fontos szerepet vállal. A cég folytatja a kutatásokat és fejlesztéseket, amelyek célja a robotok és a fizikai AI alkalmazások hatékonyságának növelése, ezzel is megerősítve pozícióját a technológiai piacon.
