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NVIDIAとHexagonが、産業のデジタル化を加速するためのソリューションスイートを提供します

産業企業がデジタル化の次のレベルに到達するためには、物理システムの正確なバーチャルな表現を作成する必要があります。 NVIDIAは、ストックホルムに拠点を置くデジタルリアリティソリューションのグローバルリーダーであるHexagonと協力し、AI対応のデジタルツインを構築するために必要なツールとソリューションを企業に提供しています。これにより、物理的に正確で完全に同期されたデジタルツインを作成し、組織を変革することができます。 Hexagonは、HxDRリアリティキャプチャとNexus製造プラットフォームからNVIDIA Omniverseに統合を構築しています。Omniverseは、Universal Scene Description（「OpenUSD」）プラグインを介して産業メタバースアプリケーションを開発および運用するためのオープンプラットフォームです。NVIDIA AIテクノロジーによって駆動される接続されたプラットフォームは、農業、自律移動、建物、都市、防衛、インフラ、製造、鉱業を含むHexagonの主要なエコシステム全体に利益をもたらします。これらのソリューションにより、統一されたビューを通じてシームレスなコラボレーションプランニングが実現し、産業顧客はワークフローを最適化し、スケールを拡大することができます。プロフェッショナルや開発者は、リアリティキャプチャ、デジタルツイン、AI、シミュレーション、可視化の高度な機能を利用して、仮想プロトタイピングからデジタル工場まで最も複雑なグラフィックスワークフローを強化することができます。物理世界とデジタル世界を融合した現実製造業は、新製品を設計・開発する数百万の工場を世界中に有している46兆ドルの産業です。デジタル化により、製造業者はより効率的かつ生産的な方法で最も複雑なエンジニアリング問題に取り組むことができます。また、産業企業はワークフローを自動化し、ソフトウェアによってサービスを変革することで、オペレーショナル効率を向上させ、ソフトウェア定義化に近づくことができます。 HxGN LIVE Globalイベントでは、HexagonとNVIDIAが統合提供を通じてデジタル化の旅を加速する方法を紹介しました。下のデモを見て、設計者、エンジニア、その他の人々がOmniverseプラットフォームを使用して、HexagonのHxDRおよびNexusプラットフォームから超複雑なデータを迅速に集約およびシミュレーションする方法をご覧ください。 Hexagonは、OmniverseをベースにしたAI対応のWebアプリケーションを開発しており、デジタルツインと物理世界のリアルタイム比較ができるようになります。これにより、意思決定を加速し、計画とオペレーションを最適化することができます。このソリューションにより、エンタープライズは、チーム全体で迅速な反復を実現し、より協力的なワークフローを実現することができます。この発表により、Omniverseエコシステムは、Hexagonのジオスペーシャルリアリティキャプチャ、センサー、ソフトウェア、自律技術の専門知識を活用することができ、企業はこれまで以上に迅速かつ正確に仮想世界を構築、シミュレーション、運用、最適化することができます。 NVIDIA Omniverseについて詳しくはこちらをご覧ください。Hexagonの最新発表を読んで、HxGN LIVE Global 2023での最新のデモや展示を見てください。

Rendered.aiは、合成データの生成にNVIDIA Omniverseを統合します

Rendered.aiは、プラットフォームとして提供される合成データ生成（SDG）により、開発者、データサイエンティスト、その他の人々のAIトレーニングを簡素化しています。コンピュータビジョンAIモデルのトレーニングには、膨大で高品質で多様で偏りのないデータセットが必要です。これらを入手することは困難でコストがかかるため、AIの需要と供給の双方が増大する中で特に課題になります。 Rendered.aiのプラットフォームは、3Dシミュレーションから作成された物理的に正確な合成データを生成することにより、コンピュータビジョンモデルのトレーニングに役立ちます。「実世界のデータは、AIモデルを一般化するために必要なすべてのシナリオとエッジケースをキャプチャできないことがあり、それがAIおよび機械学習エンジニアにとってキーとなるSDGの場所です」と、シアトルの郊外であるベルビューに拠点を置くRendered.aiの創設者兼CEOであるNathan Kundtzは述べています。 NVIDIA Inceptionプログラムの一員であるRendered.aiは、オンライントレーニング、ロボティクス、自律走行などの多くのアプリケーションにラベル付き合成データを生成することができるOmniverse Replicatorをプラットフォームに統合しました。 Omniverse Replicatorは、Universal Scene Description（「OpenUSD」）、Material Definition Language（MDL）、およびPhysXを含む3Dワークフローのオープンスタンダードに基づいて構築され、仮想世界の風景と植生のモデリング、衛星画像のオブジェクト検出、さらには人間の卵細胞の生存可能性のテストに使用されています。 Omniverse Replicatorを使用して生成された合成画像。Rendered.ai提供。 Rendered.aiは、Omniverse ReplicatorのRTXアクセラレーション機能を活用することで、レイトレーシング、ドメインランダム化、マルチセンサーシミュレーションなどの機能を利用することができます。コンピュータビジョンエンジニア、データサイエンティスト、およびその他のユーザーは、クラウド上の簡単なウェブインターフェイスを介して合成データを迅速かつ簡単に生成することができます。「AIをトレーニングするために持つ必要があるデータは、実際にAIのパフォーマンスを支配する要因です」とKundtzは述べています。「Omniverse ReplicatorをRendered.aiに統合することで、さまざまな産業分野でより大きく、より優れたAIモデルをトレーニングするために合成データを利用するユーザーにとって、新しいレベルの簡単さと効率が実現されます。」 Rendered.aiは、カナダのバンクーバーで6月18日から22日まで開催されるコンピュータビジョンとパターン認識のカンファレンス（CVPR）で、Omniverse Replicatorとのプラットフォーム統合をデモンストレーションします。クラウドでの合成データ生成 AWS…

映像作家のサラ・ディーチシーが今週の「NVIDIA Studio」でAIについて話します

編集部注：この投稿は、推薦されたアーティストを紹介し、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブワークフローを改善する方法を示す当社の週刊In the NVIDIA Studioシリーズの一部です。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソース、およびコンテンツ作成を劇的に加速する方法について、深く掘り下げています。自身のYouTubeチャンネルで9万人以上の購読者を持つ編集者兼映像作家のSara Dietschyは、テクノロジーとクリエイティブの交差点を探求するドキュメンタリーシリーズ、レビューやブログを制作しています。LA拠点のクリエイターは、今週In the NVIDIA Studioで彼女のAIパワードワークフローを紹介し、彼女の苗字に韻を踏む「peachy（素晴らしい）」と表現しました。 Dietschyは最近のビデオで、5つのAIツールがNVIDIA Studioテクノロジーによって可能になり、100時間以上の作業時間を節約できたことを説明しました。「外出先で3Dレンダリングを行う場合、専用のNVIDIA RTX GPUは必須です。」- Sara Dietschy 彼女は、GeForce RTX 40シリーズGPUによって駆動されるノートパソコン上で実行されるこれらのツールが、非線形編集を煩雑にする手動作業を解決する実用的なアプローチを示しています。DaVinci Resolveソフトウェア内のAI Relighting、Video…

焼け落ちた炎：スタートアップが生成AI、コンピュータビジョンを融合して山火事と戦う

カリフォルニアの大規模な山火事によって空がオレンジ色に変わったとき、あるスタートアップはコンピュータビジョンと生成AIを融合して対抗した。「2020年の山火事では、非常に個人的な問題になったため、我々は消防当局にどのように支援できるか尋ねました」と、コンピュータビジョンのシリコンバレーのリーダーであるChoochのトルコ生まれのCEOであるエムラー・グルテキンは語った。カリフォルニアの公益事業および消防サービスによると、既存の山火事検出システムから週に最大2,000件の誤検知が発生していた。誤った予測は、霧、雨、レンズの汚れなどから来ていた。そこで、Choochはパイロットプロジェクトで、消防用のカメラネットワークに火災検出ソフトウェアをリンクさせた。15分ごとにスナップショットを分析して、煙や火災の兆候を探した。生成AIがコンピュータビジョンを強化するその後、ChoochのCTOであるエムラーの兄でありソフトウェアの達人でもあるハカン・グルテキン率いるチームがアイデアを出した。彼らは、各画像の説明を自動的に作成する生成AIツールを作成しました。これにより、レビュアーが煙が存在するかどうかを識別できるようになりました。誤検知は、週に2,000件から8件に減少しました。 Choochは、悪天候や汚れたカメラレンズでも煙や火災を検出できます。「消防署長たちは、モニタリングセンターでこの技術を導入し、何ができるかに興奮していました」と、Choochの社長であるマイケル・リュウは、最近のウェビナーでこのプロジェクトについて説明しました。 Choochの生成AIツールにより、カリフォルニアのカーン郡の消防士たちは、リアルタイムでアラートが表示されるスマートフォンやPCのダッシュボードを使用して山火事を素早く検出できます。 2020年、カリフォルニアでは9,900件の山火事が発生し、4.3百万エーカーの森林を焼失し、190億ドルの損失を被りました。1つの火災を制御下におさめることで、50年間の山火事検出システムの費用が回収できると、同社は推定しています。ジェンAIのビジョン ChoochのCEOは、これが今後の展開になると語っています。エムラー・グルテキン「大規模言語モデルとコンピュータビジョンの融合により、よりパワフルで正確な製品を容易に展開できるようになります」とグルテキンは語りました。たとえば、公益事業は、ソフトウェアをドローンや固定カメラに接続して、コンデンサの腐食や電力線に侵入する植生を検出することができます。この技術は、Choochが山火事の検出と戦闘に関する1100万ドルのXprizeチャレンジに参加することでさらに検証される可能性があります。スポンサーには、PG&EやNVIDIAと別の協力関係で山火事を予測し対応するAIラボを構築しているロッキード・マーティンが含まれています。 PCやスマートフォンのダッシュボードでは、Choochのソフトウェアからのリアルタイムアラートが更新されます。 Choochは、製造業、小売業、セキュリティなどの様々な課題にその技術を適用しています。例えば、あるメーカーは、製品が出荷される前に欠陥を検出するためにChoochのモデルを使用しています。欠陥を20%削減するだけで、システムの費用が何倍にもなります。パートナーシップの始まり 2019年に、米国政府の潜在的な顧客が、NVIDIA GPU上で計画しているエッジ展開に対するサポートを求めました。Choochは、先進的なスタートアップを育成する無料のプログラムであるNVIDIA Inceptionに参加しました。…

進め、GOを通過し、もっと多くのゲームを収集：Xbox Game PassがGeForce NOWにやってくる

Xbox Game PassのサポートがGeForce NOWにやってきます。メンバーは間もなく、NVIDIAのクラウドゲームサーバーを通じてXbox Game PassカタログからサポートされたPCゲームをプレイできるようになります。Game PassおよびMicrosoft Storeのサポートが今後数ヶ月で展開される方法について詳しくはこちら。さらに、Age of Empires IV：Anniversary Editionは、世界で最も人気のあるリアルタイムストラテジーフランチャイズの最初のタイトルとしてGeForce NOWに登場します。 Game Pass-tic Partnership 先週末発表されたところによると、Game Passメンバーは間もなく、GeForce NOWでGame PassカタログのサポートされたPCゲームをプレイできるようになります。来る数ヶ月で、@XboxGamePassPCのゲームをNVIDIA GeForce…

NVIDIAリサーチがCVPRで自律走行チャレンジとイノベーション賞を受賞

NVIDIAは、カナダのバンクーバーで開催されるComputer Vision and Pattern Recognition Conference（CVPR）において、自律走行開発の3D占有予測チャレンジで激戦を制し、優勝者として紹介されます。この競技には、10地域にまたがる約150チームから400以上の投稿がありました。 3D占有予測とは、シーン内の各ボクセルの状態を予測するプロセスであり、つまり3Dバードアイビューグリッド上の各データポイントを指します。ボクセルは、フリー、占有、または不明として識別することができます。安全で堅牢な自動運転システムの開発に不可欠な3D占有グリッド予測は、NVIDIA DRIVEプラットフォームによって可能になる最新の畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーモデルを使用して、自律車両（AV）の計画および制御スタックに情報を提供します。「NVIDIAの優勝ソリューションには、2つの重要なAVの進歩があります」と、NVIDIAの学習と知覚のシニアリサーチサイエンティストであるZhiding Yu氏は述べています。「優れたバードアイビュー認識を生み出す最新のモデル設計を実証することができます。さらに、3D占有予測での10億パラメーターまでのビジュアルファウンデーションモデルの効果と大規模な事前学習の有効性を示しています。」自動運転の知覚は、画像内のオブジェクトや空きスペースなどの2Dタスクの処理から、複数の入力画像を使用して3Dで世界を理解することに進化しています。これにより、複雑な交通シーン内のオブジェクトについて柔軟で精密な細かい表現が提供されるようになり、これはNVIDIAのAV応用研究および著名な科学者であるJose Alvarez氏によれば、「自律走行の安全感知要件を達成するために重要です。」 Yu氏は、NVIDIA Researchチームの受賞作品を、6月18日（日）10:20 a.m. PTに開催されるCVPRのEnd-to-End Autonomous Driving Workshopおよび6月19日（月）4:00 p.m. PTに開催されるVision-Centric…