英偉達(NVIDIA)最近的GTC主題演講展示了人工智慧技術的驚人進步,革新了各個行業。其中一個亮點是能夠數位模擬和優化整個工廠,提高工人效率高達50%。這些模擬可以與實際建設進行驗證,確保工廠建造正確。

另一個突破性的發展是創造了一個覆蓋整個地球的數位視頻遊戲版本,由人工智慧輔助的物理模擬驅動。這些模擬可以預測風暴和颱風,提供最佳情況、最壞情況和最可能的情景,實現更早和更有效的災害準備。

在藥物發現領域,人工智慧正在加速提出新藥物並進行虛擬篩選的過程。專家預測,首款完全由人工智慧設計的藥物可能在未來兩年內問世,這證明了這個領域的快速進步。

此外,英偉達的技術還能模擬包含互動機器人和工人的倉庫,允許測試潛在問題並開發適應性解決方案。這項技術也可應用於大型工程項目的可視化和模擬,能夠模擬多達700萬個部件之間的互動。

最後,將生成式人工智慧模型(如文字到圖像和文字到3D)與實時光線追蹤模擬相結合,已經創造出令人驚嘆的產品設計,可以流式傳輸到蘋果Vision Pro眼鏡等設備。

這些進步,由英偉達的硬件和軟件創新推動,正在改變行業,拯救生命,並推動人工智慧的可能性邊界。

英偉達最近的GTC主題演講展示了人工智慧驅動模擬的驚人進步。新的「黑金」芯片的引入使速度相比前代產品提高了2到5倍,根據市場宣傳。但是,仍需要針對特定任務進行基準測試,才能真正評估性能改進。

過去10年,人工智慧相關任務的速度提高了10,000倍,這得益於軟硬件的雙重進步。這一驚人的進步改變了格局,使我們不僅能夠識別圖像中的物體,還能夠從文字提示生成圖像和視頻。現有的計算能力使我們能夠模擬整個工廠,數位設計可以與實際建設進行驗證,從而實現高達50%的效率提升。

此外,這些模擬已經擴展到覆蓋整個地球,人工智慧輔助的物理模擬能夠預測風暴和颱風。研究人員現在不僅可以獲得單一預測,還可以同時獲得最佳情況、最壞情況和最可能的情景,從而實現更早和更有效的準備,拯救生命。

計算能力的進步也革新了藥物發現領域。人工智慧驅動的系統現在可以提出新藥物並進行虛擬篩選,可能在未來兩年內推出首款完全由人工智慧設計的藥物。

此外,這些模擬還延伸到機器人系統,可以模擬工人和機器人之間的互動並進行優化,從而適應意外情況。這些模擬的規模真的很驚人,有些包含700萬個單獨部件的互動。

視覺模擬能力也取得了顯著進步,實時光線追蹤和生成式人工智慧模型(如文字到圖像和文字到3D模型生成)的整合。這些進步使新產品的無縫設計和可視化成為可能,並可以流式傳輸到蘋果Vision Pro眼鏡等尖端設備。

總之,GTC主題演講展示了人工智慧驅動模擬的變革性力量,解鎖了前所未有的速度提升,實現了複雜系統的設計和驗證,並革新了藥物發現和機器人等領域。這些進步證明了人工智慧研究及其實際應用的驚人進步。

英偉達最新的人工智慧和模擬技術進步,使得創造了一個覆蓋整個地球的數位視頻遊戲版本成為可能。這一非凡的成就允許使用人工智慧輔助的物理模擬來預測風暴、颱風和其他自然災害,並達到前所未有的準確性。

關鍵創新在於,這些模擬不僅提供單一預測,還同時生成最佳情況、最壞情況和最可能的情景。這使得更好的準備和更早的應對成為可能,從而拯救無數生命。

目前,這個虛擬地球的版本已經針對台灣進行了優化,但目標是將其擴展到全球。與此同時,谷歌DeepMind的研究人員已經開發了類似的功能,甚至可以在移動設備上運行。

這在計算能力和模擬準確性方面的突破,證明了人工智慧研究的快速進步。通過利用這些虛擬環境,科學家現在可以探索和測試解決複雜現實問題的方案,為我們能夠更好地預測和減輕自然災害影響的未來鋪平道路。

英偉達GTC主題演講中展示的最令人興奮的進展之一,就是在計算機輔助藥物設計方面的進展。人工智慧驅動的系統現在能夠提出新型藥物並進行虛擬篩選,以識別有前景的藥物候選物。這代表了一個重大突破,因為這個複雜領域以前被認為需要數十年的開發時間。

根據與谷歌DeepMind首席執行官Demis Hassabis的採訪,首款完全由人工智慧設計的藥物可能在未來2年內出現。這是一個令人難以置信的成就,因為這些人工智慧驅動的藥物發現努力有望通過加快開發迫切需要的治療方法來拯救無數生命。

這些人工智慧系統能夠快速探索和評估巨大的化學空間,識別新的藥物候選物,這證明了計算能力和機器學習算法指數級進步。這項技術現在可以用來解決一些最具挑戰性和最緊迫的醫療問題,為受各種疾病影響的人帶來希望。

英偉達的GTC主題演講突出了模擬機器人倉庫的進展。這些模擬允許優化工人和機器人的互動,提高效率約50%。通過模擬整個倉庫,包括工人和機器人,可以識別潛在問題,並訓練系統適應意外情況。例如,如果發生意外,模擬可以幫助機器人找到替代路線並做出有效應對。

這些模擬的力量在於它們能夠模擬擁有數百萬個互動部件的複雜系統。這種細節程度使我們能夠全面了解倉庫運營,從而實現更高效和更具適應性的實際應用。這些模擬也可用於設計和可視化新產品,利用實時光線追蹤和生成式人工智慧技術的進步。

總的來說,機器人倉庫的模擬展示了人工智慧和高性能計算的變革性潛力。通過連接數位和實體世界,這些模擬使複雜系統的優化成為可能,最終提高實際應用中的生產力和適應性。

計算能力和模擬能力的進步,使得對大型工程項目的可視化和設計達到前所未有的細節程度。這些模擬現在可以模擬數百萬個單獨部件之間的互動,使工程師能夠在實際建設之前徹底測試和優化設計。

模擬整個工廠,包括工人和機器人之間的互動,使我們能夠在實際建設之前識別和解決潛在問題。這不僅提高了效率,還確保了設計佈局的正確實施。

此外,這些模擬可用於可視化和設計大型工程項目,如整個城市甚至整個地球。人工智慧輔助的物理模擬的整合,使得對風暴和颱風等事件的預測更加準確,從而提高了準備和應對的能力,潛在地拯救生命。

這些模擬的速度和準確性確實令人驚嘆,在過去10年中性能提高了10,000倍。這種計算能力,加上材料建模和實時光線追蹤的進步,使我們能夠創造出高度細節和視覺效果出色的產品設計,並與生成式人工智慧工具無縫整合。

將這些模擬和設計流式傳輸到蘋果Vision Pro眼鏡等尖端設備,進一步增強了沉浸式體驗,並為工程和產品設計領域的協作和創新帶來了更多可能性。

生成式人工智慧的進步徹底改變了我們的產品設計方式。通過利用文字到圖像和文字到3D模型生成的力量,設計師現在可以以前所未有的速度和創造力實現他們的想法。

這項技術的一大優勢是能夠快速迭代產品概念。設計師不再僅依賴傳統的草圖和建模技術,而是可以簡單地用自然語言描述他們的願景,人工智慧就會生成視覺表現。這允許快速探索多個設計理念,使設計師能夠快速識別最有前景的概念並進一步完善。

此外,將生成式人工智慧與實時渲染和模擬功能相結合,使設計師能夠在實體原型製作之前就以驚人的細節可視化他們的產品。這不僅節省了時間和資源,而且還允許在整個設計過程中做出更明智的決策。

將生成式人工智慧與CAD軟件和基於雲端的平台相結合,進一步增強了設計工作流程。設計師現在可以無縫地將人工智慧生成的資產納入他們的CAD模型中,簡化整個設計過程,並實現高度細節和視覺吸引力的產品渲染。

此外,將這些人工智慧驅動的可視化內容流式傳輸到蘋果Vision Pro眼鏡等尖端設備,為設計師和利益相關方提供了沉浸式、互動式的體驗。這使得在整個產品開發生命週期中進行更有效的協作、反饋和決策成為可能。

總之,將生成式人工智慧整合到產品設計過程中,開啟了創造力、效率和創新的新境界。通過利用這項變革性技術的力量,設計師能夠以前所未有的速度和精度實現他們的想法,最終交付令目標受眾著迷的產品。

英偉達的GTC主題演講展示了機器人和模擬技術的驚人進步。其中一個關鍵亮點是宣布了一個用於規劃人形和其他類型機器人行動的模型。這些機器人現在可以在模擬的視頻遊戲世界中進行訓練,利用大型語言模型來理解人類指令。

在虛擬環境中模擬機器人和人類之間的互動是一個重大突破。研究人員現在可以在模擬場景中測試和優化機器人行為,確保它們能夠適應意外情況並找到替代路線。這些包含多達700萬個互動部件的複雜系統的模擬,證明了令人難以置信的計算能力和人工智慧驅動模擬的進步。

此外,將生成式人工智慧模型(如文字到圖像和文字到3D)整合,使新產品和工程項目的無縫設計和可視化成為可能。這些模擬現在可以在個人電腦上實時運行,革新了我們處理產品開發和工程挑戰的方式。

機器人的前沿正在不斷擴展,能夠在虛擬世界中訓練人形和多樣化機器人,利用大型語言模型和人工智慧驅動的模擬。這項技術對於提高各行業的效率、安全性和創新具有巨大潛力。

NVIDIA的GTC活動主題演講展示了人工智慧和計算能力的驚人進步。從模擬整個工廠和在