耐德威亚最近的 GTC 主题演讲展示了人工智能技术的显著进步,革新了各个行业。其中一个亮点是能够数字化模拟和优化整个工厂,将工人效率提高高达 50%。这些模拟可以与实际建设进行验证,确保工厂建造正确。

另一个突破性进展是创建了整个地球的数字视频游戏版本,由人工智能辅助的物理模拟驱动。这些模拟可以预测风暴和台风,提供最佳情况、最坏情况和最可能的情况,从而实现更早和更有效的灾难准备。

在药物发现领域,人工智能正在加速提出新药物并进行虚拟筛选的过程。专家预测,第一种完全由人工智能设计的药物可能会在未来两年内出现,这证明了这个领域的快速进步。

此外,耐德威亚的技术还可以模拟包含互动机器人和工人的仓库,允许测试潜在问题并开发自适应解决方案。这项技术也可以应用于大型工程项目的可视化和模拟,能够模拟多达 700 万个部件之间的相互作用。

最后,将生成式人工智能模型(如文本到图像和文本到 3D)与实时光线追踪模拟相结合,已经创造出令人惊叹的产品设计,可以流式传输到苹果 Vision Pro 眼镜等设备。

这些进步,由耐德威亚的硬件和软件创新驱动,正在改变行业,拯救生命,并推动人工智能的边界。

耐德威亚最近的 GTC 主题演讲展示了人工智能驱动模拟的显著进步。新的"黑油"芯片的引入使速度相比前代产品提高了 2 到 5 倍,据市场宣传。但是,为了真正评估性能改进,需要验证针对特定任务的基准测试。

过去十年,人工智能相关任务的速度提高了 10,000 倍,这归功于软件和硬件的进步。这一惊人的进步改变了格局,使我们不仅能识别图像中的物体,还能从文本提示生成图像和视频。现有的计算能力使我们能够模拟整个工厂,数字设计可以与实际建设进行验证,从而提高效率高达 50%。

此外,这些模拟已扩展到覆盖整个地球,人工智能辅助的物理模拟能够预测风暴和台风。研究人员现在不仅可以获得单一预测,还可以同时获得最佳情况、最坏情况和最可能的情况,从而实现更早和更有针对性的准备,拯救生命。

计算能力的进步也彻底改变了药物发现领域。人工智能驱动的系统现在可以提出新药物并进行虚拟筛选,可能会在未来两年内推出第一种完全由人工智能设计的药物。

此外,这些模拟还扩展到机器人系统,可以模拟工人和机器人之间的互动并进行优化,从而适应意外情况。这些模拟的规模确实令人惊叹,有些包含 700 万个单独部件的相互作用。

视觉模拟功能也取得了显著进步,实时光线追踪和生成式人工智能模型(如文本到图像和文本到 3D 模型生成)的集成,使新产品的无缝设计和可视化成为可能,并可以流式传输到苹果 Vision Pro 眼镜等尖端设备。

总之,GTC 主题演讲展示了人工智能驱动模拟的变革性力量,解锁了前所未有的速度提升,实现了复杂系统的设计和验证,并彻底改变了药物发现和机器人等领域。这些进步证明了人工智能研究及其实际应用的显著进步。

耐德威亚最新的人工智能和模拟技术进步,使得创造了一个覆盖整个地球的数字视频游戏版本成为可能。这一非凡成就允许使用人工智能辅助的物理模拟来预测风暴、台风和其他自然灾害,准确程度前所未有。

关键创新在于,这些模拟不仅提供单一预测,还同时生成最佳情况、最坏情况和最可能的情况。这使得更好的准备和更早的响应成为可能,从而拯救无数生命。

这个虚拟地球的当前版本针对台湾进行了优化,但目标是将其扩展到全球。与此同时,谷歌 DeepMind 的研究人员已经开发了一种类似的功能,甚至可以在移动设备上运行。

这在计算能力和模拟准确性方面的突破,证明了人工智能研究的快速进步。通过利用这些虚拟环境,科学家现在可以探索和测试解决复杂现实问题的方案,为我们更好地预测和减轻自然灾害影响的未来铺平道路。

耐德威亚 GTC 主题演讲中展示的最令人兴奋的进展之一是在计算机辅助药物设计方面的进展。人工智能驱动的系统现在能够提出新型药物并进行虚拟筛选,以识别有前景的药物候选物。这代表了一个重大突破,因为这个复杂领域以前被认为需要数十年的开发。

根据与 Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 的采访,首批完全由人工智能设计的药物可能会在未来 2 年内出现。这是一个了不起的成就,因为这些人工智能驱动的药物发现工作有潜力通过加快开发迫切需要的治疗方法来拯救无数生命。

这些人工智能系统能够快速探索和评估广泛的化学空间,识别新颖的药物候选物,这证明了计算能力和机器学习算法指数级进步。现在可以利用这项技术来解决一些最具挑战性和紧迫的医疗问题,为受各种疾病影响的人们带来希望。

耐德威亚的 GTC 主题演讲突出了模拟机器人仓库的进展。这些模拟允许优化工人和机器人的互动,提高效率约 50%。通过模拟整个仓库,包括工人和机器人,可以识别潜在问题,并训练系统适应意外情况。例如,如果发生意外情况,模拟可以帮助机器人找到替代路线并做出有效响应。

这些模拟的力量在于它们能够模拟包含数百万个相互作用部件的复杂系统。这种细节水平允许全面了解仓库运营,从而实现更高效和自适应的实际应用。这些模拟也可用于设计和可视化新产品,利用实时光线追踪和生成式人工智能技术的进步。

总的来说,机器人仓库的模拟展示了人工智能和高性能计算的变革性潜力。通过连接数字和物理世界,这些模拟实现了复杂系统的优化,最终提高了实际场景中的生产力和适应性。

计算能力和模拟能力的进步,使得可以以前所未有的细节对大型工程项目进行可视化和设计。这些模拟现在可以模拟数百万个单独部件之间的相互作用,使工程师能够在实际建设之前彻底测试和优化他们的设计。

模拟整个工厂,包括工人和机器人之间的互动,可以在实际建设之前识别和解决潜在问题。这不仅提高了效率,还确保了设计布局的正确实施。

此外,这些模拟可用于可视化和设计大型工程项目,如整个城市甚至整个地球。人工智能辅助的物理模拟的集成允许准确预测风暴和台风等事件,从而实现更好的准备,潜在地拯救生命。

这些模拟的速度和准确性确实令人惊叹,在过去十年中性能提高了 10,000 倍。这种计算能力,再加上材料建模和实时光线追踪方面的进步,使得创造出高度细节和视觉效果出色的产品设计成为可能,并可以与生成式人工智能工具无缝集成。

将这些模拟和设计流式传输到苹果 Vision Pro 眼镜等尖端设备,进一步增强了沉浸式体验,并为工程和产品设计领域的协作和创新带来了更多可能。

生成式人工智能的进步彻底改变了我们的产品设计方式。通过利用文本到图像和文本到 3D 模型生成的力量,设计师现在可以以前所未有的速度和创造力实现他们的想法。

这项技术的一大优势是能够快速迭代产品概念。设计师不再仅依赖于传统的草图和建模技术,而是可以简单地用自然语言描述他们的愿景,人工智能就会生成视觉表现。这允许快速探索多个设计理念,使设计师能够快速识别最有前景的概念并进一步完善。

此外,将生成式人工智能与实时渲染和模拟功能相结合,使设计师能够在实体原型制作之前以惊人的细节可视化他们的产品。这不仅节省了时间和资源,还允许在整个设计过程中做出更明智的决策。

将生成式人工智能与 CAD 软件和基于云的平台相集成,进一步增强了设计工作流程。设计师现在可以无缝地将人工智能生成的资产纳入他们的 CAD 模型中,简化了整体设计过程,并实现了高度细节和视觉吸引力的产品渲染。

此外,将这些人工智能驱动的可视化流式传输到苹果 Vision Pro 眼镜等尖端设备,为设计师和利益相关方提供了沉浸式、交互式的体验。这允许在整个产品开发生命周期中进行更有效的协作、反馈和决策。

总之,将生成式人工智能整合到产品设计过程中,开启了创造力、效率和创新的新纪元。通过利用这项变革性技术的力量,设计师可以以前所未有的速度和精度实现他们的想法,最终交付令目标受众着迷的产品。

耐德威亚的 GTC 主题演讲展示了机器人和模拟方面的显著进步。其中一个关键亮点是宣布了一种用于规划人形和其他类型机器人行动的模型。这些机器人现在可以在模拟的视频游戏世界中进行训练,利用大型语言模型来理解人类指令。

在虚拟环境中模拟机器人和人类之间的互动是一个游戏规则的改变者。研究人员现在可以在模拟场景中测试和优化机器人行为,确保它们能够适应意外情况并找到替代路线。这些包含多达 700 万个相互作用部件的复杂系统的模拟,证明了令人难以置信的计算能力和人工智能驱动模拟的进步。

此外,将生成式人工智能模型(如文本到图像和文本到 3D)集成,使新产品和工程项目的无缝设计和可视化成为可能。这些模拟现在可以在个人电脑上实时运行,彻底改变了我们处理产品开发和工程挑战的方式。

机器人技术的前沿正在不断扩展,能够在虚拟世界中训练人形和多样化机器人,利用大型语言模型和人工智能驱动的模拟。这项技术为提高各行业的效率、安全性和创新带来了巨大潜力。

耐德威亚 GTC 活动的主题演讲展示了人工智能和计算能力的显著进步。从模拟整个工厂和在虚拟世界中设计新产品,到发现新药物和预测自然灾害,这些技术的能力确实令人惊叹。

这些人工智能驱动的模拟和应用在过去 10 年中进步的速度令人难以置信,提高了 10,000 倍