NVIDIA, Jetson platformunu gerçek dünyada yapay zekâ ve robotik uygulamaları geliştirmek için birleşik bir ortam olarak tanıttı. Platform; sınıflarda, laboratuvarlarda ve inovasyon alanlarında taşınabilen ve kullanılabilen modüller ile geliştirme kitlerinden oluşuyor. Tanıtım, NVIDIA’nın bilgi işlem gücü ile taşınabilirliği nasıl bir araya getirdiğini açıklamak üzere Conviction girişim sermayesi şirketinin kurucusu ve No Priors yapay zekâ podcast’inin ortak sunucusu Sarah Guo’nun yer aldığı bir videoda yapıldı.
NVIDIA, Jetson modülleri ve geliştirme kitlerinin gelişmiş açık modelleri destekleyerek robotları, otonom makineleri ve uç yapay zekâ projelerini çalıştırmak üzere tasarlandığını belirtiyor. Ayrıca Jetson Device Skills ve Jetson BSP Skills araçları; öğrencilerin, araştırmacıların ve geliştiricilerin kod yazma ve iyileştirme ile uygulamaları uçta dağıtma süreçlerinde yardımcı olması için yazılım ajanlarından yararlanmasına olanak tanıyor.
İlk projeler için Jetson Orin Nano Super
NVIDIA, Jetson Orin Nano Super modülünü robotik alanına yeni başlayan geliştiriciler için pratik bir yol olarak sunuyor. Modül, küçük bir geliştirme kitinde üretken yapay zekâ, bilgisayarlı görü, ajan oluşturma ve prototip geliştirme yeteneklerini bir araya getiriyor. Yapay zekâ performansı saniyede 67 trilyon işlem (TOPS) seviyesine ulaşıyor.
Paylaşımda kullanımına ilişkin çeşitli örnekler yer alıyor. Bunlar arasında, çocuklar için tasarlanmış elektrikli bir araçta otonom manevralar gerçekleştiren SidewalkPilot modeli ve Reachy Mini Lite robotunda bulut, API anahtarları veya çalışma sırasında internet bağlantısı olmadan yerel olarak çalışan görsel ve sesli Reachy Mini Jetson Assistant bulunuyor. Başka bir örnek ise açık ağırlıklara sahip Mistral modeli kullanılarak yapay zekâ destekli bir robotun nasıl geliştirileceğini gösteriyor.
Daha karmaşık işler için Jetson AGX Orin
Jetson AGX Orin saniyede 275 trilyon yapay zekâ işlemine ulaşan performansıyla gelişmiş robotik projelerini, otonom makineleri ve uygulamalı araştırmaları hedefliyor. NVIDIA’ya göre bilgisayarlı görü, üretken yapay zekâ, otonom navigasyon ve endüstriyel otomasyon alanlarında kullanılabiliyor.
Şirketin sunduğu örnekler arasında, kamera görüntüsü üzerinden bir görsel-dil modelinin çıkarımını gerçek zamanlı olarak yayınlayan bir web arayüzü ve Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki bir robotik ekibi tarafından geliştirilen SMoRes sistemi yer alıyor. SMoRes, zamana duyarlı kurtarma senaryolarında çevrenin üç boyutlu haritasını oluşturmak ve hayatta kalanları aramak için kullanılıyor.
Daha büyük iş yükleri için Jetson AGX Thor
Jetson AGX Thor, uçta gelişmiş gerçek zamanlı çıkarıma ihtiyaç duyan yeni nesil insansı robotları ve otonom sistemleri hedefliyor. Modül, FP4 standardına göre 2070 teraflop’a kadar yapay zekâ performansının yanı sıra 128 gigabayt kapasiteye sahip bellek sunuyor.
NVIDIA, Illinois Urbana-Champaign Üniversitesi SIGRobotics ekibi tarafından gerçekleştirilen Matcha Bot deneyini de tanıtıyor. Deneyde iki robot kolu, matcha hazırlamak için NVIDIA Isaac GR00T N1.5 modelini çalıştırıyor. Ayrıca Multimodal AI Studio deneyi; uçta çok modlu yapay zekâ deneyleri gerçekleştirmek üzere görsel, sesli ve dilsel girdileri bir araya getiren bir geliştirme ortamı sunuyor.
Şirket ayrıca Jetson üzerinde üretken yapay zekâyı çalıştırma, kolları kontrol eden ajanlar oluşturma ve fiziksel yapay zekâ uygulamalarında görsel-dil ile görsel-dil-eylem modellerini kullanma konularını ele alan üç eğitim modülünden oluşan bir canlı yayın serisine işaret ediyor.