Innovationsbeschleunigung in angewandter Forschung

Nehmen Sie am NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm teil.

Fördern angewandter akademischer Forschung

Das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm unterstützt Forschungsprojekte, die das Potenzial haben, durch die Bereitstellung von NVIDIA-beschleunigten Anwendungen, die von kommerziellen und staatlichen Organisationen übernommen werden, einen realen Einfluss zu erzielen. Dieses Programm beschleunigt die Entwicklung und Einführung, indem es Zugang zu technischer Anleitung, Hardware und Finanzierung basierend auf Projektanforderungen, Reife und Auswirkungen bietet.

Programmvorteile

Zugriff auf die Hardware- und Softwarelösungen von NVIDIA

Von überall aus beschleunigen

  • Erhalten Sie Zugriff auf die Hardware- und Softwarelösungen von NVIDIA für Ihr Projekt.
  • Qualifizieren Sie sich für Zuschüsse, um Ihre angewandte Forschung zu beschleunigen.
Praxisschulungen mit NVIDIA DLI

Technisches Fachwissen von NVIDIA

  • Nehmen Sie mit NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) an Praxisschulungen teil.
  • Greifen Sie auf technischen Support und Know-how zu, um den Einsatz der NVIDIA-Technologie zu beschleunigen und zu optimieren.
Zuschussantragsunterstützung

Zuschussantragsunterstützung

  • Erhalten Sie Unterstützungsschreiben für Zuschussanträge in Zusammenhang mit Ihrem angewandten Forschungsprojekt.
Präsentieren bei GTC und Networking über globale Kanäle

Networking-Möglichkeiten

  • Sichern Sie sich die Möglichkeit auf ein Präsentieren bei GTC und auf Networking über die globalen Kanäle von NVIDIA.
  • Sie werden beim NVIDIA-Marketing-Support berücksichtigt.

Anforderungen des Programms

Um sich für das Applied Research Accelerator-Programm zu qualifizieren, müssen Bewerber alle unten aufgeführten Anforderungen erfüllen.

1. Bewerber

  • Der Prüfer ist Dozent oder Forscher an einer akademischen Einrichtung.

2. Forschung

  • Die Grundlagenforschung für das Projekt muss abgeschlossen und die Machbarkeit des Projekts demonstriert worden sein.

3. Projekt

  • Das Projekt führt zur Entwicklung einer neuen Anwendung oder zur Verbesserung einer bestehenden Anwendung mit GPU- oder DPU-Beschleunigung.
  • Die Problemstellung und der Anwendungsfall des Projekts müssen klar definiert sein.

4. Implementierung

  • Die Forschungsergebnisse des Projekts können innerhalb von drei Jahren bereitgestellt werden.
  • Das Projekt kann zusätzliche Hardware und/oder Drittmittel erhalten, wenn eine die Technologie übernehmende Organisation Ressourcen investiert.

Die Auszeichnungen werden einmal im Quartal in der ersten Woche im November, Februar, Mai und August bekannt gegeben. Bewerbungen müssen vier Wochen vor dem Auszeichnungstermin eingegangen sein, damit sie im aktuellen Überprüfungszeitraum berücksichtigt werden.

Programm-Spotlights

LiDAR-basierte semantische Kartografie von Innenräumen

LiDAR-basierte semantische Kartografie von Innenräumen

ARIBIC (Artificial Intelligence-Based Indoor Cartography), eine partnerschaftliche Initiative zwischen Kanada und Deutschland an der University of Toronto, erstellt ein auf Lichterkennungs- und Entfernungssensoren (LiDAR) basierendes Roboter-Kartografiesystem, das eine digitale Darstellung seiner Umgebung aufrechterhalten und eine Vielzahl von Objekten in einem Lager, einschließlich Inventar, Ausrüstung und Roboterfahrzeugen, identifizieren kann. Durch das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm ermöglichen sie eine bessere und schnellere Invetarverwaltung, Weiterleitung für den Versand und Planung der Wiederauffüllung.

FLAIROP: Föderales Lernen für die Roboterauswahl

FLAIROP: Föderales Lernen für die Roboterauswahl

Das Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und die Festo Corporation, ein weltweit führender Anbieter von Automatisierungstechnik und technischer Ausbildung, entwickeln in der Robotik ein System für föderales Lernen (FL) zum Auswählen und Platzieren unbekannter Objekte. Mit Unterstützung durch das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm wird das FL-Framework genutzt, um KI-Modelle in einer realen Umgebung für Festo zu trainieren.

Autonome Mobilität in einer Umgebung mit Fußgängern

Autonome Mobilität in einer Umgebung mit Fußgängern

Mithilfe des NVIDIA Applied Research Accelerator-Programms arbeiten das Advanced Robotics Center der National University of Singapore und die National Gallery Singapore zusammen an der Entwicklung eines autonomen Rollstuhls mit sozial akzeptierter Navigation, der das Seherlebnis eines Besuchers in der National Gallery verbessern kann. Der Rollstuhl benötigt nur minimale Unterstützung und Steuerung und ist für stark frequentierte Kreuzungen, Vorfahrtsszenarien und unerwartete menschliche Unterbrechungen gerüstet.

Weitere Ressourcen

Hardwarezuschussprogramm

Hardwarezuschussprogramm

Das NVIDIA-Hardwarezuschussprogramm fördert Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, einschließlich Forschung und Lehren in der Anfangsphase, durch Partnerschaften mit akademischen Institutionen auf der ganzen Welt, um Forscher und Pädagogen mit branchenführender Hard- und Software auszustatten.

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DLI Teaching Kits

DLI Teaching Kits

Die Teaching Kits des NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) senken die Barriere der Integration von KI und GPU-Computing in Kursarbeiten mit herunterladbaren Lehrmaterialien und Onlinekursen, die die Grundlage für das Verständnis und das Schaffen von praktischem Fachwissen in diesen kritischen Bereichen bilden. 

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Die Broschüre zum Applied Research Accelerator-Programm

Die Broschüre zum Applied Research Accelerator-Programm

Erhalten Sie mehr Details zum Applied Research Accelerator-Programm, um mehr über die verschiedenen Unterstützungsstufen, die damit verbundenen Kriterien, den Bewerbungsprozess und die verfügbaren Zuschüsse zu erfahren.

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Häufig gestellte Fragen

  • Welche Vorteile bietet das NVIDIA Applied Research Accelerator-Programm?

    Das Programm bietet abhängig vom Umfang und der Reife des Projekts sowie der technischen Ausrichtung verschiedene Unterstützungsstufen.

     

    Projekte, die alle Berechtigungsanforderungen erfüllen, können Hardware oder Cloud-Computing im Wert von bis zu 20.000 USD erhalten, was bis zu vier Workstation-GPUs entspricht.

     

    Wenn eine kommerzielle oder staatliche Organisation plant, die GPU-beschleunigte Anwendung in einem Produkt, einer Dienstleistung oder einer großen internen Bereitstellung einzusetzen, ist das Projekt für Hardware oder Cloud-Computing im Wert von bis zu 60.000 USD berechtigt. Dies entspricht bis zu acht Workstation-GPUs.

     

    Wenn eine kommerzielle oder staatliche Organisation Ressourcen investiert, ist das Projekt für Hardware, Cloud-Computing und/oder Bargeld im Wert von bis zu 160.000 USD berechtigt, um Forschungsingenieure bei der Umwandlung von Code aus der Forschung in die Produktion zu unterstützen und so bei der Einführung zu helfen.

  • Wie lange dauert der typische Überprüfungszyklus und die Benachrichtigungsfrist?

    Die Auszeichnungen werden einmal im Quartal in der ersten Woche im November, Februar, Mai und August bekannt gegeben. Bewerbungen müssen vier Wochen vor dem Auszeichnungstermin eingegangen sein, damit sie im aktuellen Überprüfungszeitraum berücksichtigt werden. Bewerbungen, die weniger als vier Wochen vor der Bekanntgabe der Auszeichnung eingehen, werden im nächsten Überprüfungszeitraum bewertet.

  • Benötigt NVIDIA irgendwelche geistigen Eigentumsrechte (IP) am Projekt?

    Nein. NVIDIA hat nicht die Absicht, Besitz über das geistige Eigentum zu erlangen, das im Rahmen des NVIDIA Applied Research Accelerator-Programms entwickelt wird. Ziel dieses Programms ist es, angewandte Forschungsprojekte zu unterstützen, die ein hohes Potenzial für den Einsatz von GPU-beschleunigten Anwendungen haben.

  • Was wird von Projekten verlangt, die am Programm teilnehmen?

    Die Bewerber stimmen zu, die Bestimmungen des NVIDIA Applied Research Accelerator-Programms einzuhalten. Die für das Programm ausgewählten Projekte verpflichten sich zu Folgendem:

     

    • Es muss alle sechs Monate über einen von NVIDIA bereitgestellten Follow-up-Fragebogen ein Update bereitgestellt werden.

    • NVIDIA muss über alle Veröffentlichungen, die gegebenenfalls eine Bestätigung der Unterstützung durch NVIDIA und der verwendeten NVIDIA-Technologien enthalten, benachrichtigt werden.

    • Reichen Sie Bewerbungen ein, um Forschungsergebnisse (falls vorhanden) auf der GTC oder bei anderen NVIDIA-Veranstaltungen zu präsentieren und das Projekt zu fördern.

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