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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。

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

「マイクロソフトの研究者が提案するMAIRA-1：胸部X線写真（CXR）から放射線報告書を生成するための放射線学専用マルチモーダルモデル」

Microsoftの研究チームは、MAIRA-1と呼ばれる放射線学に特化したマルチモーダルモデルを開発することで、胸部X線画像（CXR）のための高品質なレポートの生成問題に取り組みました。このモデルは、CXRに特化した画像エンコーダと、Vicuna-7Bに基づく微調整されたLLMを利用し、Findingsセクションに焦点を当てたテキストベースのデータ増強を行います。この研究は、課題を認識し、将来のバージョンでは現在と過去の研究情報を取り入れて情報の錯覚を減らすことを提案しています。研究で探求されている既存の手法は、PaLMやVicuna-7Bなどのマルチモーダル機能を持つLLMを使用して、胸部X線写真から叙述的な放射線学のレポートを作成することです。評価プロセスには、ROUGE-LやBLEU-4といった従来のNLPメトリックや、臨床的に関連のある側面に焦点を当てた放射線学固有のメトリックが含まれます。この研究は、所見の詳細な説明を提供することの重要性を強調しています。現在の評価手法の制約にも対処しながら、機械学習が放射線学のレポート生成において持つ可能性を示しています。 MAIRA-1の方法は、ビジョンと言語モデルを組み合わせて、胸部X線写真から詳細な放射線学レポートを生成します。このアプローチは、臨床的なレポート生成の特定の課題に対応し、品質と臨床的な関連性を測定するメトリックを使用して評価されます。研究結果は、MAIRA-1の方法が放射線学レポートの正確さと臨床的な有用性を向上させることができることを示しており、医学画像の機械学習における進歩を表しています。提案されたMAIRA-1は、胸部X線写真のための放射線学に特化したマルチモーダルモデルです。このモデルは、CXR画像エンコーダ、学習可能なアダプタ、および微調整されたLLM（Vicuna-7B）を利用して、画像と言語を融合させ、レポートの品質と臨床的な有用性を向上させます。さらに、追加のレポートのためにGPT-3.5を使用したテキストベースのデータ増強を行います。評価メトリックには、従来のNLP指標（ROUGE-L、BLEU-4、METEOR）と放射線学固有の指標（RadGraph-F1、RGER、ChexBertベクトル）が含まれ、臨床的な関連性を評価します。 MAIRA-1は、胸部X線レポートの生成において、RadCliQメトリックや放射線科医に合致した語彙メトリックの向上を示しました。モデルの性能は所見のクラスによって異なり、成功と課題が観察されました。MAIRA-1は、通常の評価手法では捉えられない微妙な不具合モードを効果的に解明し、言語上と放射線学固有の側面をカバーする評価メトリックによって示されました。MAIRA-1は胸部X線レポートの包括的な評価を提供します。まとめると、MAIRA-1は、ドメイン固有の画像エンコーダと的確かつ正確に微妙な所見を特定する能力を備えた既存のモデルを上回る、胸部X線レポートの生成において非常に効果的なモデルです。ただし、既存の手法の制約と臨床的な文脈の重要性を評価することも重要です。モデルの改善のためには、多様なデータセットと複数の画像を考慮する必要があります。 MAIRA-1の将来の発展では、GPT-3.5と前回の作業で示されているように、現在のおよび以前の研究からの情報を取り入れてレポートの錯誤を軽減することができるようになるかもしれません。クリニカルエンティティの抽出における外部モデルへの依存に対処するために、将来の取り組みでは強化学習アプローチを検討することができます。より大規模かつ多様なデータセットでの強化トレーニングや複数の画像と視点の考慮を進め、MAIRA-1の性能をさらに高めることが推奨されます。

ゲームに飢える：GeForce NOWに参加する18の新しいゲーム

GeForce NOWは今週クラウドに18の新しいゲームをもたらし、感謝を込めたGFN Thursdayの一環です。 Chromebook Plus、CD PROJEKT RED、そしてGeForce NOWのコラボレーションによって、先週末にタイムズスクエアで没入型の3Dアクティベーションが行われ、Cyberpunk 2077のプレイヤーには隠されたイースターエッグが含まれていました。さらに、今年の休暇シーズンには、無料の3ヶ月のPC Game Passサブスクリプションが6ヶ月のGeForce NOW Ultimateメンバーシップに含まれて、高性能のクラウドゲームを贈りましょう。 Eye Spy Chromebook Plus、GeForce NOW、そして「Cyberpunk 2077」で今すぐコードを解読しましょう。タイムズスクエアは先週末、見事な3D Cyberpunk 2077アクティベーションによって未来のディストピアに変貌しました。この没入型ディスプレイはChromebook Plus上でGeForce…

「PythonのSet union() – 5分で完全ガイド」

「Pythonプログラマーには、2つのセットを結合するためのいくつかの方法がありますこのブログ記事では、セットのunion()メソッドを紹介し、その使用方法のいくつかの例も見ていきますさらに、set union()の利点についても話し合い、Pythonで人気のあるツールである理由についても見ていきます...」

「Amazon Bedrock と Amazon Location Service を使用したジオスペーシャル生成AI」

今日、ジオスペーシャルのワークフローは、通常、データの読み込み、変換、そしてマップ、テキスト、またはチャートなどの視覚的インサイトの生成から構成されます生成AIは、これらのタスクを自律エージェントを介して自動化することができますこの投稿では、Amazon Bedrockの基本モデルを使用して、ジオスペーシャルタスクを完了するためにエージェントにパワーを与える方法について説明しますこれらのエージェントはさまざまなタスクを実行することができます[...]

WindowsアプリケーションにおけるハードウェアアクセラレーテッドAIをONNX RTを使用して実現する

「クアルコムのAIスタックは、ONNX RTをサポートし、Snapdragonアプリ上でハードウェアアクセラレーションされたAIを利用することができますSnapdragon上のWindowsは、モバイルコンピューティングの進化を経て構築された次世代Windowsプラットフォームです」

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テキストデータの創造的で時折乱雑な世界’ (Tekisuto dēta no sōzōteki de tokiori ranzatsu na sekai)

数年にわたり、テキストとデータの交差点は（大体）自然言語処理（NLP）の領域内に留まっていました- テキストデータを活用する様々な機械学習タスクの広範囲…

「#30DayMapChallenge」の私の2週目」

2019年から、地理情報システム（GIS）と空間解析のコミュニティは、毎年11月に楽しいチャレンジ「#30DayMapChallenge」のおかげでとても忙しくなっています毎年、このチャレンジでは...

中国のこのAI論文は、ダイナミックなSLAM環境における革新的な時間変動NeRFアプローチを紹介しています：トラッキングとマッピングの精度を向上させる

コンピュータビジョンとロボット工学において、同時の位置推定と地図作成（SLAM）システムは、機械が周囲の環境をナビゲートし理解することを可能にします。ただし、動的環境の正確なマッピング、特に移動オブジェクトの再構築は、従来のSLAM手法にとって大きな課題でした。最近のブレイクスルーでは、研究チームがニューラルインプリシット表現を動的領域で活用する画期的なソリューション、TiV-NeRFフレームワークを導入し、密なSLAM技術を革新しています。事前学習モデルへの依存を軽減し、重複率に基づく革新的なキーフレーム選択戦略を取り入れることで、この手法は3D環境理解と再構築の重要な進歩となります。従来の手法の限界に取り組むため、中国の研究者チームは、3D空間位置を4Dの時空間位置に拡張する革新的な戦略を採用しました。この時間変動表現をSLAMシステムに統合することで、環境内の動的オブジェクトのより正確な再構築が可能になります。このイノベーションは、動的シーンの正確で包括的なマッピングのための新たな可能性を開拓する、この分野における大きな進歩です。提案手法の主なハイライトの一つは、重複率に基づくキーフレーム選択戦略の導入です。従来の手法とは異なり、この戦略により、より頑健で安定した再構築プロセスが可能となり、従来のSLAMシステムによく見られるゴーストトレイル効果やギャップの問題が軽減されます。現在のフレームとキーフレームデータベースとの重複率を正確に計算することで、システムはより包括的で正確な動的オブジェクトの再構築を実現し、SLAM分野における新たな基準を設定します。提案手法は合成データセットで有望なパフォーマンスを示していますが、研究チームはさらなる実世界のシーケンス評価の必要性を認識しています。高速な動的オブジェクトが存在する環境は、カメラ姿勢推定の正確さに影響を与える可能性があります。そのため、チームはシステムのパフォーマンスを改善し、これらの課題に効果的に対応するための継続的な研究の重要性を強調しています。この革新的な手法は、既存の手法がもたらす制限に対する有望な解決策を提供することにより、密なSLAMにおける注目すべき進展を示しています。ニューラルインプリシット表現を活用し、重複率に基づくキーフレーム選択戦略を実装することで、研究チームは動的シーンのより正確で包括的な再構築の道を切り拓きました。ただし、現在の限界を認識しつつも、より広範な実世界の評価と、高速移動するオブジェクトを持つ動的環境におけるカメラ姿勢推定の改善が求められるため、今後の発展と実際のシナリオへの適用の可能性には大いなる期待が寄せられます。まとめると、この研究は動的環境と包括的なオブジェクト再構築に重点を置いたSLAMシステムの進化において、大きな前進です。提案手法のニューラルインプリシット表現と効率的な重複率に基づくキーフレーム選択戦略は、動的シーンの取り扱いにおいてより頑健で安定したアプローチを提供し、SLAMシステムのパラダイムの転換を象徴しています。現在の制限はあるものの、実世界のシナリオにおける評価の拡充と、動的環境におけるカメラ姿勢推定の向上の可能性は、密なSLAM技術の将来において大きな期待を持っています。

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