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「オムニバースへ：マーモセットがレンダリングの突破をもたらし、OpenUSDのサポートを拡張して3Dアート制作を向上させます」

Editor’s note: この記事は「Into the Omniverse」シリーズの一部であり、スタートアップから企業までのアーティストや開発者が最新のOpenUSDやNVIDIA Omniverseを使用してワークフローを変革する方法に焦点を当てたものです。リアルタイムレンダリング、アニメーション、およびテクスチャーベイキングは、3Dアート制作における重要なワークフローです。Marmoset Toolbagソフトウェアを使用することで、3Dアーティストは創造的なワークフローを向上させ、生産性に影響を与えることなく複雑な3Dモデルを作成することができます。 Marmoset Toolbagの最新バージョンであるバージョン4.06では、Universal Scene Description（OpenUSD）へのサポートが強化され、NVIDIA Omniverseとのシームレスな互換性が実現されています。これにより、Marmosetを使用する3Dクリエイターやテクニカルアーティストは、シームレスな相互運用性、高速レンダリング、リアルタイムの可視化、効率的なパフォーマンスを楽しむことができます。彼らの創造的なワークフローの可能性が再定義されます。 OpenUSDでクロスプラットフォームの創造性を向上させるクリエイターたちは、OpenUSDを活用してワークフローを次のレベルに引き上げています。ベルリンを拠点にするArmin Halačは、Woogaというモバイルゲーム開発スタジオで主任アニメーターとして働いており、June’s JourneyやGhost Detectiveなどのプロジェクトで知られています。彼の仕事の性質上、Halačは3Dワークフローに詳しいです-彼はアニメーションやキャラクターリギングに取り組んでいます。テクスチャリングや高品質のレンダリングのために、HalačはMarmosetが好んで使用しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能により、彼のワークフローが簡素化されます。最近、HalačはMarmosetを使用して、彼の本『Blenderを使用したゲーム向けキャラクターリギングの完全ガイド』の魅力的なカバーイメージを作成しました。 USDへの追加サポートを使用することで、HalačはBlenderからMarmosetに3Dアセットをシームレスに送信することができ、コラボレーションの新たな可能性と視覚効果の向上を実現します。 Halačの本のカバーイメージ。 Nkoro Anselem…

「7つの新興量子テクノロジーの探求（2024）」

「2024年を形作る7つの量子テクノロジーを発見する：量子機械学習、クラウドコンピューティング、AI、暗号化、イメージング、気候モデリング」

Tech

「NVIDIAは創造的AIの台頭に対応するため、ロボティクスプラットフォームを拡大する」

強力な生成型AIモデルとクラウドネイティブのAPIおよびマイクロサービスがエッジに導入されています。生成型AIは、トランスフォーマーモデルと大規模な言語モデルの力をほぼすべての業界にもたらしています。その範囲は、エッジ、ロボット、物流システムなどの領域にも及んでおり、欠陥検出、リアルタイム資産追跡、自律計画とナビゲーション、人間とロボットの相互作用などに活用されています。 NVIDIAは本日、エッジAIとロボティクスのためのNVIDIA Jetsonプラットフォーム上の2つのフレームワークを大幅に拡張しました。NVIDIA Isaac ROSロボティクスフレームワークが一般提供開始され、次にJetson上でのNVIDIA Metropolisの拡張が控えています。 AIアプリケーションの開発と展開をエッジで加速するために、NVIDIAは最新のオープンソース生成型AIモデルを利用するためのJetson生成型AIラボを開設しました。 Amazon Web Services、Cisco、John Deere、Medtronic、Pepsico、Siemensなど、120万人以上の開発者と1万以上の顧客がNVIDIA AIとJetsonプラットフォームを選んでいます。急速に進化するAIの世界では、ますます複雑なシナリオに対応するため、開発者はエッジ向けのAIアプリケーションを構築するために長い開発サイクルに直面しています。環境、製造ライン、お客様の自動化ニーズの変化に対応するために、ロボットとAIシステムを素早く再プログラムすることは時間がかかり、専門的なスキルが必要です。生成型AIは、トレーニング中に明示的に見たことのないものを特定するモデルのゼロショット学習を提供し、自然言語インターフェースによってエッジでのAIの開発、展開、管理を簡素化します。 AIの景色を変える生成型AIは、ヒトの言語プロンプトを理解してモデルの変更を行うことで使いやすさを大幅に向上させます。これらのAIモデルは、検出、セグメンテーション、トラッキング、検索、さらには再プログラムなどにおいて、従来の畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを上回る柔軟性を持っています。 ABI Researchによると、生成型AIは2033年までに世界の製造業の収益に105億ドルを追加すると予測されています。「生成型AIは、従来の方法では実現不可能であったよりも優れた汎化能力、使いやすさ、高い精度により、エッジでのAIの展開を大幅に加速させます」とNVIDIAのエンベデッド・エッジコンピューティング担当バイスプレジデントのDeepu Talla氏は述べています。「これはJetson上でMetropolisとIsaacのフレームワークの最大拡張ですが、トランスフォーマーモデルと生成型AIの力を組み合わせることで、このニーズに対応しています。」エッジでの生成型AI開発 Jetson生成型AIラボでは、最適化されたツールとチュートリアルにアクセスして、オープンソースのLLMs、ディフュージョンモデルを展開するための支援を開発者に提供しています。それには、インタラクティブな見事な画像を生成するためのビジョン言語モデル（VLM）やビジョントランスフォーマー（ViTs）も含まれ、ビジョンAIと自然言語処理を組み合わせてシーンの包括的な理解が可能です。開発者は、ViTやビジョン基盤モデルなどの基礎的なモデルのカスタマイズや微調整を行い、非常に少量のデータで高精度なビジョンAIモデルを作成することができる、NVIDIA…

「バイオニックハンドが女性の神経、骨、筋肉と統合する」

国際的な研究チームが、2017年にスウェーデンの女性に取り付けられたロボットの手が手術以来、彼女の神経、骨、筋肉と完全に統合したと報告しました

「マイクロソフトが7TBの『プロジェクト・シリカ』ガラスメディアをクラウドストレージソリューションとして再位置付け」

「マイクロソフトは、プロジェクトシリカのガラスメディアストレージ技術によって、手のひらサイズのガラスシートにおよそ175万曲または約3,500本の映画を、10,000年間保存することができると述べました」

科学者は、脅かされている氷河にセンサーを着陸させるためにドローンを使用しています

イギリスのサウサンプトン大学の科学者たちは、ドローンで氷河に航空輸送される気候変動モニタリングセンサーを開発しましたこのセンサーは、地球温暖化の影響を測定するために使用されます

「あなたの成功のために必要な、注目のSAS認定資格」

「ゴールに一歩近づけるために、注目のSAS認定資格のトップ3をチェックしてみてください」

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「AutoGen：次世代の大規模言語モデルアプリケーションの動力源」

「大型言語モデル（LLM）は現在、主流のAI分野で最も話題とされています世界中の開発者たちは、LLMの潜在的な応用可能性を探求していますこれらのモデルは、ディープラーニングの技術と膨大な量のトレーニングデータを利用して、テキスト、音声、画像など、さまざまなコンテンツを理解、要約、予測、生成するAIアルゴリズムです」

『責任ある生成AIの基準の確立』

AIの急速な発展に伴い、責任あるAIは意思決定者やデータサイエンティストにとって注目のトピックとなっていますしかし、手軽に利用できる生成AIの登場により、ますます重要性が増しています技術の進歩に伴い、責任あるAIがなぜ重要なのかにはいくつかの理由があります...

Responsible AI

巧妙な科学：データダグリングが暴露される

最近のニューヨーカーの見出しは、「彼らは不正を研究しました彼らの仕事は嘘だったのでしょうか？」とありますその背後にあるストーリーは何でしょうか？行動経済学者ダン・アリエリと行動科学者フランチェスカ・ジノ、両者...

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