NVIDIA revoluciona la predicción del clima y anuncia avances en inteligencia artificial
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, inauguró el discurso principal de la conferencia GTC 2022 hablando sobre el clima. Los investigadores de NVIDIA están colaborando con universidades de Estados Unidos en un nuevo sistema que puede rastrear ríos atmosféricos y predecir tormentas de lluvia catastróficas con hasta una semana de anticipación.
Los investigadores están construyendo este modelo de pronóstico con Earth-2, un superordenador de gemelos digitales, y FourCastNet, un modelo de aprendizaje profundo informado por la física que se entrenó con 40 años de datos climáticos.
"Por primera vez, un modelo de aprendizaje profundo ha logrado una mayor precisión y habilidad en la predicción de la precipitación que los modelos numéricos de última generación", dijo Huang. "Realiza predicciones de cuatro a cinco órdenes de magnitud más rápido".
Gartner: NVIDIA asume liderazgo en IA
Chirag Dekate, vicepresidente y analista de infraestructura de IA, I+D digital y tecnologías emergentes de Gartner, dijo que los anuncios de NVIDIA en el GTC2022 refuerzan su liderazgo en IA, al mismo tiempo que sientan las bases para un crecimiento sostenible impulsado por una estrategia integral.
"La estrategia integral realmente posiciona a NVIDIA a la cabeza en el desarrollo de mundos virtuales con un potencial de impacto empresarial transformador", dijo Dekate. "NVIDIA ha elevado el estándar de lo que se necesita para ser líder en IA".
El auge del oro de la inteligencia artificial: inversión en IA se duplica en 2021Dekate destacó los avances de NVIDIA en robótica y almacenes, vehículos autónomos y software de mapeo, gemelos digitales y software de colaboración en omniverso. La compañía también está desarrollando productos de redes y nuevos chips para alimentar todos estos productos.
"El efecto acumulativo de esta estrategia resulta en una brecha de capacidad y captura de valor entre NVIDIA y sus competidores", dijo Dekate. "Esta brecha nunca ha sido tan grande".
Un sistema informático para alimentar los gemelos digitales
Huang anunció muchas noticias de productos durante el discurso principal, pero también explicó cómo todos los componentes trabajan juntos para permitir los gemelos digitales. NVIDIA OVX ejecuta simulaciones de gemelos digitales dentro de NVIDIA Omniverse, una plataforma de colaboración en diseño 3D y simulación en tiempo real del mundo.
Según la compañía, diseñadores, ingenieros y planificadores pueden utilizar OVX para construir gemelos digitales físicamente precisos de edificios o crear entornos simulados masivos, fieles a la realidad y con una sincronización precisa del tiempo en los mundos físicos y virtuales. Esta plataforma incluye Beyond Avatar, Holoscan, Drive, Issac y Metropolis.
Dekate ve a OVX como una plataforma transformadora que las empresas pueden utilizar para obtener valor de los gemelos digitales industriales.
"Omniverse hace por los gemelos digitales industriales lo que CUDA hizo por la IA", dijo. "Ampliando los conectores de omniverso compatibles en casi 10 veces, y creando una plataforma de robótica convincente, NVIDIA ha diseñado una estrategia de ecosistema persuasiva que catalizará su próxima fase de crecimiento".
El problema con el Machine Learning y cómo simplificarloLa construcción de un mapa digital de las carreteras del mundo
Además de predecir el clima mundial, NVIDIA está utilizando su software de vehículos autónomos y mapeo para crear un gemelo digital de las carreteras del mundo.
"Para fines de 2024, esperamos mapear y crear un gemelo digital de todas las principales carreteras de América del Norte, Europa Occidental y Asia, aproximadamente 500,000 kilómetros", dijo Huang.
Huang dijo que el mapa se expandirá y actualizará con millones de automóviles de pasajeros. La compañía también está construyendo un gemelo digital a escala mundial para entrenar su flota de vehículos autónomos y probar nuevos algoritmos.
Este mapa se generará a partir de datos recopilados a través de las plataformas de vehículos autónomos de NVIDIA, incluidos DRIVE Map, Hyperion y Orin. Durante el discurso principal, Huang presentó DRIVE Map, una plataforma de mapeo que recopila datos de múltiples fuentes para mejorar la redundancia y la seguridad en la conducción autónoma. DRIVE Map recopila datos de tres capas de localización: cámara, lidar y radar. El algoritmo que impulsa un automóvil autónomo utiliza información de cada capa individual para analizar una situación de conducción en particular o confirmar datos de otra fuente. Las cámaras recopilan información del mapa, como separadores de carril, marcas viales, semáforos y señales. Los radares son útiles en condiciones de poca luz y mal tiempo. Los lidares crean una representación en 3D del mundo real con una resolución de 5 centímetros.
Todos estos datos de los sensores se envían a Hyperion, la plataforma abierta de NVIDIA para vehículos automatizados y autónomos. La plataforma incluye la arquitectura informática, el conjunto de sensores y las aplicaciones completas NVIDIA DRIVE Chauffeur y Concierge. Es modular, por lo que los clientes pueden seleccionar las características que necesiten.
Hyperion 8 se lanzará en automóviles de Mercedes Benz en 2024 y en Jaguars y Landrovers en 2025. Hyperion 9 estará disponible para automóviles que se lancen en 2026 e incluirá 14 cámaras, nueve radares, tres lidares y 20 sensores ultrasónicos. Los sensores ultrasónicos utilizan ondas de sonido de alta frecuencia para medir la distancia entre objetos cercanos a un automóvil. La plataforma procesará el doble de la cantidad de datos de sensor en comparación con la versión anterior y utilizará dos motores para recopilar y analizar datos: mapeo de encuesta de verdad en el terreno y mapeo de flota de crowdsourcing.
Título: Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático y satisfacer la creciente demandaHardware para alimentar todos estos gemelos
NVIDIA no ha olvidado sus raíces en hardware en medio de toda esta conversación sobre gemelos digitales y mundos virtuales. Huang anunció varios nuevos productos de hardware para completar el cuarto pilar de su estrategia de IA. Estas noticias incluyeron:
- NVIDIA Spectrum-4: plataforma de redes de 400 Gbps con un rendimiento de 51,2 terabits/segundo
- Siete nuevas GPU de la arquitectura Ampere para computadoras portátiles y de escritorio
- GPU H100: construida con 80 mil millones de transistores y que incluye casi cinco terabytes por segundo de conectividad externa
- Arquitectura Hopper: una plataforma de cálculo acelerado de próxima generación
"Los centros de datos se están convirtiendo en fábricas de IA, procesando y refinando montañas de datos para producir inteligencia", dijo Huang.
Actualizaciones del SDK para desarrolladores de IA
Los desarrolladores son una parte esencial de cualquier ecosistema tecnológico y NVIDIA también tiene cubierta esa parte de su plan de dominación mundial. Huang anunció Omniverse for Developers para apoyar el desarrollo colaborativo de juegos. Las nuevas características para los desarrolladores de juegos incluyen actualizaciones de Audio2Face, Núcleo Cloud, Búsqueda Profunda y el Conector de Unreal Engine 5 para Omniverse.
La compañía también anunció 60 actualizaciones para muchas de sus bibliotecas, herramientas y tecnologías CUDA-X, que incluyen:
- cuQuantum, para acelerar la simulación de circuitos cuánticos, ahora disponible en general y en el nuevo dispositivo cuQuantum DGX por primera vez
- Sionna, para la investigación de la capa física 6G, es una nueva biblioteca de código abierto acelerada por GPU con soporte nativo para la integración de redes neuronales y aprendizaje automático
- Morpheus, para aplicaciones de ciberseguridad para analizar datos en tiempo real, para una detección más precisa y una remedición más rápida de amenazas
- DGL container, para el entrenamiento de redes neuronales gráficas, que agrega mejoras en los algoritmos y ofrece flujos de trabajo de extracción, transformación y carga y entrenamiento de extremo a extremo 4 veces más rápidos que las CPUs en áreas como el descubrimiento de medicamentos y la detección de fraudes
- Nsight Systems, para la visualización de rendimiento de una aplicación en todo el sistema
- MONAI para imágenes médicas
- NVIDIA FLARE para el aprendizaje federado
- Maxine para reinventar las comunicaciones
- Riva para la IA del habla
- Merlin para sistemas de recomendación
- Isaac para la robótica
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