NVIDIAは、Jetsonプラットフォームを、現実世界でAIおよびロボットアプリケーションを構築するための組み込み環境として紹介した。同プラットフォームには、持ち運びが可能で、教室や研究室、イノベーションスペースで利用できるモジュールと開発キットが用意されている。この紹介は動画で行われ、ベンチャーキャピタル企業Convictionの創業者であり、AIポッドキャスト「No Priors」の共同ホストでもあるサラ・グオが、同プラットフォームがコンピューティング能力と携帯性をどのように両立させているかを説明した。
NVIDIAによると、Jetsonモジュールと開発キットは、ロボット、自律型マシン、エッジAIプロジェクトを動作させるためのもので、先進的なオープンモデルにも対応している。また、Jetson Device SkillsとJetson BSP Skillsにより、学生、研究者、開発者はソフトウェアエージェントを利用して、コードの作成と最適化、エッジへのアプリケーションのデプロイを支援させることができる。
初期プロジェクト向けJetson Orin Nano Super
NVIDIAは、Jetson Orin Nano Superをロボット分野の初心者向けの実用的な道筋として提供している。小型の開発キットに、生成AI、コンピュータービジョン、エージェント構築、プロトタイピングのための機能を備えている。AI処理性能は毎秒67兆回（TOPS）に達する。
投稿では、その利用例が複数紹介されている。その中には、子ども向けに設計された電気自動車で自律的に走行操作を行うSidewalkPilotモデルや、Reachy Mini Liteロボット上でクラウド、APIキー、動作中のインターネット接続なしにローカルで動作する、音声・視覚対応のReachy Mini Jetson Assistantが含まれる。別の例では、オープンウェイトのMistralモデルを使用してAI搭載ロボットを構築する方法も示されている。
より複雑な作業向けJetson AGX Orin
Jetson AGX OrinのAI処理性能は毎秒275兆回に達し、高度なロボット、自律型マシン、応用研究のプロジェクトを対象としている。NVIDIAによると、コンピュータービジョン、生成AI、自律航法、産業オートメーションに利用できる。
同社が挙げた例には、カメラ映像を通じて視覚・言語モデルの推論結果をリアルタイムにストリーミングするウェブインターフェースがある。さらに、カーネギーメロン大学のロボットチームが開発したSMoResシステムも紹介されており、時間的制約のある救助シナリオで環境の3Dマップを作成し、生存者を捜索する。
より大規模なワークロード向けJetson AGX Thor
Jetson AGX Thorは、エッジ上で高度なリアルタイム推論を必要とする次世代のヒューマノイドロボットや自律システムを対象としている。このモジュールは、FP4形式で最大2070テラフロップスのAI性能を提供し、128ギガバイトのメモリも備えている。
NVIDIAは、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のSIGRoboticsチームが実施したMatcha Botの実験を紹介している。この実験では、2本のロボットアームがNVIDIA Isaac GR00T N1.5モデルを動作させ、マッチャを自律的に調製する。また、Multimodal AI Studioの実験では、視覚、音声、言語の入力を組み合わせ、Jetson上でエッジのマルチモーダルAI実験を行う開発環境を提供している。
同社は、生成AIの実行、アーム制御エージェントの構築、Jetson上のフィジカルAIアプリケーションで視覚・言語モデルおよび視覚・言語・行動モデルを使用するための、3つの教育モジュールからなるライブ配信シリーズにも言及している。