Podczas targów CES 2016 Nvidia zaprezentowała nowy program związany z rzeczywistością rozszerzoną oraz komputer, który ma szansę stać się mózgiem autonomicznego pojazdu. Warto poznać te dwie nowości Nvidii.
O rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej słyszymy od lat, pojawia się wiele nowych urządzeń pozwalających się zanurzyć w wirtualny świat. Oculus Rift czy Samsung Gear VR mają spore możliwości, jednak z rzeczywistości rozszerzonej można korzystać za sprawą odpowiedniej karty graficznej.
Nvidia chce podnieść świadomość użytkowników w tym względzie i wprowadza w życie nowy standard o nazwie GeForce GTX VR Ready. Produkty oznaczone symbolem standardu mają być gotowe do pracy i zabawy z rzeczywistością rozszerzoną. Użytkownik widząc odpowiednie oznaczenie ma mieć pewność, że karta graficzna, komputer, laptop są przystosowane do nowego rodzaju interakcji, są odpowiednio wydajne i sprofilowane.
Na liście urządzeń spełniających normy standardu znalazły się karty Titan X, GeForce GTX 970, GTX 980, laptopy z układem GeForce GTX 980 i procesorem nie słabszym niż Intel Core i5-4590. Inne minimalne wymagania to: 8 GB pamięci RAM, dostępne łącze HDMI, dwa wolne porty USB 3.0, Windows 7/8/8.1/10.
Dzięki nowemu standardowi użytkownicy, którym zależy na możliwościach jakie daje VR będą łatwiej mogli wybrać odpowiedni sprzęt. Nvidia tworzy standard wraz z 57 partnerami, wśród których znaleźli się m.in. Alienware czy MSI. To dobra wiadomość dla użytkowników - rzeczywistość wirtualna stanie się łatwiej dostępna.
Fot. Nvidia
Podczas targów CES Nvidia zaprezentowała też specjalny komputer, który może zrewolucjonizować przemysł motoryzacyjny. Dlaczego? Może się stać "sztucznym mózgiem" samochodu opartym o najwydajniejsze procesory graficzne i algorytmy wspierane technikami głębokiego nauczania. Dzięki temu obserwowanie otoczenia samochodu w 360 stopniach, obliczanie trajektorii jazdy ma być niezwykle zaawansowane.
"Kierowcy muszą operować w niezwykle złożonym środowisku", twierdzi Jen-Hsun Huang, współzałożyciel oraz dyrektor generalny firmy NVIDIA. "Najnowsze osiągnięcia w dziedzinach sztucznej inteligencji oraz procesorów graficznych wpływają na rozwój autonomicznych samochodów".
Rewolucja, której chcą zarówno Google, Uber jak i Tesla miałyby zapewnić układy Nvidii. Autonomiczne pojazdy przyszłości będą nieustannie monitorować otoczenie, potrzebna jest więc efektywność, jakiej nie jest w stanie osiągnąć człowiek. Autonomiczne pojazdy muszą zapewnić kierowcom i pasażerom większe bezpieczeństwo, wygodę, a także dostęp do szeregu usług na przykład multimedialnych.
Wydajność i efektywność ma też zapewnić platforma do rozwoju systemów głębokiego nauczania DRIVE PX 2. Ma ogromną moc obliczeniową równą wydajności 150 komputerów MacBook Pro. Platforma oparta na dwóch procesorach Tegra nowej generacji oraz dwóch dedykowanych procesorach graficznych potrafi wykonać łącznie 24 biliony operacji głębokiego nauczania na sekundę. Dzięki temu przyśpieszają obliczenia używane podczas procesu uczenia się sieci neuronowych. To ponad dziesięciokrotnie więcej niż produkt poprzedniej generacji.
Fot. Nvidia
Nvidia stara się spojrzeć na problem autonomicznych pojazdów kompleksowych. Zauważa, że rozpoznają swoje otoczenie za pomocą szeregu czujników. Systemy Nvidia może przetworzyć jednocześnie sygnały z 12 czujników takich jak kamery wideo, lidary, radary, czujniki ultradźwiękowe. Bez efektywnej komunikacji z nimi pojazd nie jest w stanie wykrywać i rozpoznać obiekty na trasie, obliczyć ich położenie względem pojazdu oraz okolicznego terenu.
Jest to możliwe dzięki pakietowi narzędzi, bibliotek oraz modułów NVIDIA DriveWorks?, który przyśpiesza procesy testowania autonomicznych pojazdów. DriveWorks obsługuje kalibrację czujników, rejestrację i przetwarzanie danych z otoczenia (360 st) oraz synchronizację informacji, przetwarzając strumieniowane dane za pomocą złożonej sieci algorytmów zarówno przez wyspecjalizowane jak i ogólne procesory platformy DRIVE PX 2. Firma NVIDIA udostępnia moduły oprogramowania przeznaczone do obsługi każdego aspektu procesu autonomicznej jazdy, od wykrywania obiektów, przez klasyfikację i segmentację, po lokalizację pojazdu na mapie oraz planowanie trasy.
Nvidia rozwija swój system z wieloma parterami. Jednym z nich jest BMW
"BMW analizuje możliwość wykorzystania rozwiązań głębokiego nauczania w wielu aspektach, od autonomicznej jazdy po kontrolę jakości w procesach produkcji. Niezwykle ważną cechą jest możliwość szybkiego szkolenia sieci neuronowych za pomocą dużych ilości danych. Nasz klaster procesorów graficznych z pakietem NVIDIA DIGITS zapewnia nam wspaniałe efekty" - stwierdza dyrektor biura technologicznego grupy BMW w Stanach Zjednoczonych.
Pomysł Nvidii na autonomiczne pojazdy wydaje się być oparty na właściwych założeniach. Bez superwydajnego sprzętu i supermądrych algorytmów autonomiczne pojazdy nie będą odpowiednio bezpieczne. A tylko pojazdy, którym można zaufać mają szansę zdobyć zaufanie konsumentów. Innowacje Nvidii mają szansę przybliżyć nas do momentu, w którym samochód pomoże unikać wypadku, zadba o nasze bezpieczeństwo w sytuacjach krytycznych.