Yapay zeka çözümleri, hayatımızı kolaylaştırmaya devam ediyor. Günümüzde pek çok iş dijital asistanlar ve daha gelişmiş sistemler üzerinden yapılabiliyor. Bu alanda en çok çalışan şirketlerin başında gelen NVIDIA, geliştirdiği teknolojiler sayesinde hem bireysel hem de kurumsal çözümler sunuyor.
Son olarak bugün düzenlenen etkinliğinde bu çözümlerin sunumunu yapan şirket, adeta gövde gösterisi yaptı. Birkaç şirketin yaptığı projeden örnek veren ABD‘li teknoloji devi, yapay zeka destekli Omniverse‘ün enerji üretim tesislerinde ya da koca bir şehrin 5G altyapısını planlamakta ne kadar önemli olduğunu gösterdi.
ARM şirketini geçen sene satın alan NVIDIA, Avrupa Birliği tarafından soruşturmaya tabi tutulacak. Ön inceleme bitiyor.
NVIDIA, Omniverse ile geleceği şekillendiriyor
Geçtiğimiz yıl hayatımıza giren Omniverse, şirketin gerçek zamanlı grafik simülasyon platformu. Proje sayesinde dijital ortamda gerçek hayata benzer ve fiziksel olarak oldukça doğru simülasyonlar oluşturulabiliyor. İşte NVIDIA Omniverse ile yapılan çalışmalar.
NVIDIA Physic-ML modülü ile bilimsel çalışmalar hızlanıyor
Çeşitli alanlarda kullanılacak çözümler üzerinde çalışan NVIDIA, mühendislere ve bilim insanlarına yardımcı olacak yeni fizik tabanlı araç setini tanıttı. İlaç çalışmalarını hızlandırmak için moleküler çalışmaları destekleyen şirket, iklim değişikliği gibi küresel zorlukları da bu projeyle ortadan kaldıracak.
Modül, çok çeşitli alanlarda karmaşık sistemlerin davranışını modellemek için fiziğin temel yasalarını kullanmak için sinir ağlarını eğitir. Daha sonra endüstriyel kullanım durumlarından iklim bilimine kadar çeşitli dijital ikiz uygulamalarında kullanır.
Çoğu AI tabanlı yaklaşımda olduğu gibi Physic-ML, gözlemlenen veya simüle edilen verilerin yönetilmesine yardımcı olan bir veri hazırlama modülü içerir. Ayrıca, modellediği sistemlerin geometrisini ve girdi geometrisi tarafından temsil edilen uzayın açık parametrelerini de açıklar. Olası kullanım alanları ise şu şekilde:
- Eğitimli modelin yakınsamasını ve doğruluğunu geliştirmek için kullanıcının yarı rastgele örnekleme veya önemli örnekleme gibi bir yaklaşım seçmesini sağlayan örnekleme planlayıcısı.
- Sembolik yönetim kısmi diferansiyel denklemleri almak ve fizik tabanlı sinir ağları oluşturmak için Python tabanlı API‘ler.
- Fizik tabanlı problemler için etkili olduğu kanıtlanmış küratörlü katmanlar ve ağ mimarileri.
- PyTorch ve TensorFlow kullanarak modeli eğitmek için bu girdileri alan Fizik-ML motoru, GPU hızlandırma için cuDNN ve çoklu GPU ve çok düğümlü ölçekleme için NVIDIA Magnum IO.
GPU hızlandırmalı araç takımı, geleneksel analizi tamamlayan hızlı geri dönüş sağlayarak daha hızlı içgörüler sağlar. Modül, kullanıcıların parametrelerini değiştirmenin etkisini değerlendirerek bir sistemin farklı konfigürasyonlarını ve senaryolarını keşfetmelerine olanak tanır.
Modüllü yüksek performanslı TensorFlow tabanlı uygulama, TensorFlow modellerini hızlandıran lineer cebir için alana özgü bir derleyici olan XLA‘dan yararlanarak performansı optimize eder. Çoklu GPU ölçeklendirme için Horovod dağıtılmış derin öğrenme eğitim çerçevesini kullanır.
Bunu kullanan son proje yeni nesil bir enerji reaktörü oldu. Reaktörü birebir olarak dijital olarak modelleyen araştırmacılar, olası sorunların tespiti için buradan yararlandı. Böylelikle yıllık bakımlardan için harcanan paradan 1.6 milyar dolar tasarruf edildi.
Ericsson, Omniverse kullanarak şehir inşa etti
Söz konusu mobil altayapı çalışmaları ise çözümleriyse ağaçların konumlarından binaların yüksekliğine ve bileşimine kadar her şey çok önemlidir, çünkü bunlar akıllı telefonlara, tabletlere ve internete bağlı milyonlarca başka cihaza hizmet veren ağlarda 5G kablosuz sinyallerini etkiler.
Stockholm merkezli şirket, onlarca yıllık altyapı ve ağ uzmanlığını, NVIDIA Omniverse Enterprise ile birleştirdi. 5G altyapısı için anlaştıkları bir şehrin dijital bir ölçeğini inşa eden Ericsson, arabalardan ağaçlara ve hatta binalarda kullanılan malzeme tipine kadar her şeyin hesaplandığı gerçekçi bir şehir simülasyonu oluşturdu.
Böylelikle şirket, çevre ve hareket etkenli sorunları öngörmek ve çözmek için denemeler yapmak zorunda kalmayacak. Bu durum verimliliği artırırken, ciddi bir tasarrufa neden olacak.
