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Avance en investigación académica aplicada

El programa NVIDIA Applied Research Accelerator apoya proyectos de investigación con el potencial de tener un impacto real a través de la implementación de aplicaciones aceleradas por NVIDIA adoptadas por organizaciones comerciales y gubernamentales. Este programa acelera el desarrollo y la adopción proporcionando acceso a orientación técnica, hardware y financiación en función de los requisitos, la madurez y el impacto del proyecto.

Ventajas del programa

Accede a las soluciones de hardware y software de NVIDIA

Acelera en cualquier lugar

  • Accede a las soluciones de hardware y software de NVIDIA para el proyecto.
  • Cumple los requisitos para recibir subvenciones que aceleren tu investigación aplicada.
Realiza un curso práctico a través del DLI de NVIDIA

Experiencia técnica de NVIDIA

  • Realiza un curso práctico a través del Deep Learning Institute (DLI) de NVIDIA.
  • Accede al soporte técnico y a la experiencia para acelerar y optimizar el uso de la tecnología de NVIDIA.
Apoyo para solicitud de subvenciones

Apoyo para solicitud de subvenciones

  • Recibe cartas de apoyo para solicitudes de subvenciones relacionadas con tu proyecto de investigación aplicada.
Presentar en GTC y en la red a través de canales globales

Oportunidades de contactos

  • Ten la oportunidad de presentar en GTC y en la red a través de los canales globales de NVIDIA.
  • Recibe consideración para el apoyo de marketing de NVIDIA.

Requisitos del programa

Para optar al programa acelerador de investigación aplicada, los solicitantes deben cumplir con todos los requisitos que se indican a continuación.

1. Solicitante

  • El investigador principal es profesor o investigador de una institución académica.

2. Investigación

  • Se ha completado la investigación básica para el proyecto y se ha demostrado su viabilidad.

3. Proyecto

  • El proyecto da lugar al desarrollo de una nueva aplicación o mejora de una aplicación existente mediante aceleración por GPU o DPU.
  • La declaración del problema y el caso de uso del proyecto deben estar claramente definidos.

4. Implementación

  • Los resultados de la investigación del proyecto pueden implementarse en un plazo de tres años.
  • El proyecto puede optar a hardware o fondos adicionales si una organización adoptante está invirtiendo recursos.

Destacados del programa

Mapeo semántico basado en LiDAR de ambientes interiores

Mapeo semántico basado en LiDAR de ambientes interiores

ARIBIC (Artificial Intelligence-Based Indoor Cartography), una iniciativa de colaboración entre Canadá y Alemania en la Universidad de Toronto, está creando un sistema de mapeo robótico basado en sensores de detección y alcance de luz (Light Detection And Ranging, LiDAR) que puede mantener una representación digital de su entorno e identificar diversos objetos en un almacén, incluido el inventario, el equipo y los vehículos robóticos. A través del programa NVIDIA Applied Research Accelerator, permitirán una mejor y más rápida gestión del inventario, la ruta del envío y la planificación de la reposición de existencias.

FLAIROP: Federated Learning for Robot Picking, aprendizaje federado en robótica para recoger

FLAIROP: Federated Learning for Robot Picking, aprendizaje federado en robótica para recoger

El Instituto de Sistemas de Manipulación de Materiales y Logística (IFL) del Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT), en Alemania, y Festo Corporation, el proveedor líder mundial de tecnología de automatización y educación técnica, están desarrollando un sistema de aprendizaje federado (FL) en robótica para recoger y colocar objetos desconocidos. Con la ayuda del Programa NVIDIA Applied Research Accelerator, el marco FL se utilizará para entrenar modelos de IA en un entorno de mundo real para Festo.

Movilidad autónoma en un entorno peatonal

Movilidad autónoma en un entorno peatonal

Con la ayuda del Programa NVIDIA Applied Research Accelerator, el Centro de robótica avanzada de la Universidad Nacional de Singapur y la Galería Nacional de Singapur están colaborando para desarrollar una silla de ruedas con navegación autónoma y socialmente aceptable que pueda aumentar la experiencia de visualización de un visitante en la Galería Nacional. La silla de ruedas requerirá asistencia y supervisión mínimas, y estará equipada para manejar intersecciones concurridas, situaciones de ceda el paso e interrupciones humanas inesperadas.

Otros recursos

Programa de subvenciones de hardware

Programa de subvenciones de hardware

El programa de subvenciones de hardware de NVIDIA promueve los avances en inteligencia artificial y ciencia de datos, incluidos la investigación y el aprendizaje tempranos, al asociarse con instituciones académicas de todo el mundo para hacer posible que los investigadores y educadores tengan hardware y software líderes del sector. 

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Kits de enseñanza de DLI

Kits de enseñanza de DLI

Los kits de enseñanza de NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) reducen los obstáculos a la hora de incorporar IA y computación de GPU en cursos con materiales de enseñanza descargables y cursos en línea que proporcionan la base para comprender y desarrollar una experiencia práctica en estas áreas esenciales. 

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El folleto del Programa Acelerador de investigación aplicada

El folleto del Programa Acelerador de investigación aplicada

Descubre más detalles sobre el Programa Acelerador de investigación aplicada para conocer los diferentes niveles de soporte, los criterios relacionados, el proceso de solicitud y las subvenciones disponibles.

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Preguntas frecuentes

  •

    ¿Qué ventajas están disponibles a través del programa NVIDIA Applied Research Accelerator?

    El programa ofrece diferentes niveles de soporte, dependiendo del alcance y la madurez del proyecto, así como alineación técnica.

     

    Los proyectos que cumplen con todos los requisitos de elegibilidad pueden recibir hasta 20 000 USD en hardware o computación en la nube, el equivalente a hasta cuatro GPU de estación de trabajo.

     

    Si una organización comercial o gubernamental planea adoptar la aplicación acelerada por GPU en un producto, servicio o implementación interna a gran escala, el proyecto puede optar a hasta 60 000 USD en hardware o computación en la nube. Esto equivale a hasta ocho GPU de estación de trabajo.

     

    Si una organización comercial o gubernamental está invirtiendo recursos, el proyecto puede optar a hasta 160 000 USD en hardware, computación en la nube o efectivo para apoyar a los ingenieros de investigación que convierten el código de la investigación en producción en la fase de adopción.

  •

    ¿Cuánto dura el ciclo de revisión típico y el período de aviso?

    Las candidaturas se aceptan durante todo el año, que cuenta con cuatro ciclos de revisión.

    Las candidaturas enviadas del 1 de enero al 31 de marzo recibirán una respuesta en junio.

    Las candidaturas enviadas del 1 de abril al 30 de junio recibirán una respuesta en setiembre.

    Las candidaturas enviadas del 1 de julio al 30 de setiembre recibirán una respuesta en diciembre.

    Las candidaturas enviadas del 1 de octubre al 30 de diciembre recibirán una respuesta en marzo. 

  •

    ¿NVIDIA requiere algún derecho de propiedad intelectual (PI) en el proyecto?

    No. NVIDIA no tiene intención de poseer la propiedad intelectual desarrollada bajo el programa NVIDIA Applied Research Accelerator. El objetivo de este programa es apoyar proyectos de investigación aplicada que tienen un alto potencial de dar como resultado aplicaciones implementadas aceleradas por GPU.

  •

    ¿Qué se requiere de los proyectos que participan en el programa?

    Los candidatos se comprometen a cumplir con el Acuerdo del Programa NVIDIA Applied Research Accelerator. Los proyectos seleccionados para el programa deben:

     

    • Proporcionar una actualización cada seis meses a través de un cuestionario de seguimiento proporcionado por NVIDIA

    • Notificar a NVIDIA cualquier publicación que incluya el reconocimiento del soporte de NVIDIA y las tecnologías de NVIDIA utilizadas, cuando corresponda.

    • Enviar solicitudes para presentar los resultados de la investigación (si los hay) en GTC u otros eventos de NVIDIA para promover el proyecto.

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