> Justin Taylor | VP of AI, Lockheed Martin
Across the enterprise, nearly every business function is benefiting from AI-driven automation—from HR for talent matching and IT for help tickets, to quality for optimized assessments and engineering for accelerated product testing. In production operations, Lockheed Martin has already shifted to AI-based scheduling as they further automate their factories. A great example of applying AI directly for mission execution can be seen in the collaboration with NVIDIA and Lockheed Martin on their Cognitive Mission Manager program to fight and reduce the frequency of wildfires.
政府と社会を変えるセッション
GTC では、AI が政府や社会にどのように利益をもたらすか、初期の導入から得られた学び、そして AI の未来について、業界や公共部門のリーダーによるセッションをご覧いただけます。
注目セッション
グローバル公共部門
このセッションでは、NVIDIA が国家的な AI 戦略をどのように実施するか、またサイバー セキュリティ、市民サービス、スマート シティ、公衆衛生などへのアプローチ方法をどのように再定義するかについて説明します。
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スマートで持続可能な都市化における AI の役割
> Shilpa Kolhatkar | NVIDIA、AI ネーション ビジネス開発グローバル責任者
> Amen Mashariki | NVIDIA、プリンシパル サイエンティスト
> Donnel Baird 氏 | Blocpower、CEO
都市化のスマート化と持続可能化において、AI が果たしている重要な役割について説明します。
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グローバル公共部門の気候行動
> Geoffrey Levene | NVIDIA、ワールドワイド AI イニシアチブ ディレクター
> Victor Ohuruogo 氏 | 国連財団、シニア アフリカ リージョナル マネージャー
> John Kamara 氏 | Adalabs、AI Center of Excellence、創業者
RTX 5000 モバイル データ サイエンス ワークステーション、Deep Learning Institute (DLI) クレジット、NVIDIA のソリューション アーキテクト チームのサポートを利用している科学者を紹介します。ワークフローを加速し、私たちの時代の最も緊急な気候変動問題の解決に役立てています。
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スマート シティの作り方
> Guy Elad 氏、CIO/業務ディレクター | テルアビブ市役所
> Ken Smith 氏、駐車場・モビリティ ディレクター | オマハ市
> Clayton Garner 氏 | サンノゼ市、CIO
> Michael Sherwood 氏 | ラスベガス市、CIO
> Asfand Siddiqui 氏 | CalTrans、シニア トランスポート エンジニア
> Brandy Stanley 氏 | ラスベガス市、駐車サービス マネージャー
NVIDIA Metropolis でどのようにスマート インフラストラクチャを管理しているかをご紹介します。
政府機関向け AI
Lockheed Martin、HPE、Marine AI など、世界クラスの企業のスピーカーやエキスパートの声を紹介します。AI と HPC を始めるのに必要なツールとリソースを入手しましょう。
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機械学習と Omniverse を利用して山火事の推移を把握する
> Lydia Carroll 氏 | Lockheed Martin、AI 研究エンジニア
> Jacob Sprague 氏 | Lockheed Martin、AI/ML ソフトウェアおよびシステム アーキテクト
山火事防止の研究者が NVIDIA Omniverse Enterprise を利用し、火災の推移を予測する環境を開発しています。
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サイバー セキュリティ: エッジ ネットワークのためのリアルタイム AI 対応の SOAR
> Vivian Richards 氏 | Splunk、シニア ソリューション エンジニア
> Jeffrey Winterich 氏 | HPE、DoD アカウント チーフ テクノロジスト
この講演では、Splunk の Cybersecurity と SOAR スイートを NVIDIA Morpheus と組み合わせ、HPE の Edgeline GPU 対応コンバージド エッジ プラットフォームで動作させるソリューションをデモします。このソリューションにより、AI を活用したリアルタイム監視とエッジ ネットワークの改善が可能になります。
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Pure Python の GPU 対応機能の抽出と画像の類似性
> Kevin Green 氏 | NGA、シニア リード テクノロジスト
> Matt Penn | NVIDIA、シニア データ サイエンティスト
この講演では、純粋な Python で自動化された GPU 対応コンピューター ビジョン アプリケーションについて紹介します。このアプリケーションでは、グレースケール、回転、アフィン不変性の特徴を動的に抽出し、画像の類似性を判別します。この機能を使用すると、画像ピクセル データのみから、大きな基準航空画像内の航空画像の位置を迅速に特定できます。
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高性能センサー アーキテクチャの実現
> Ben Luke 氏 | Lockheed Martin Rotary Mission Systems (RMS)、ソフトウェア エンジニアリング マネージャー
> Zoe Ryan | NVIDIA、ソリューション アーキテクト
ネットワーク デバイスに GPU を導入するための展開アーキテクチャの概要について説明します。このアーキテクチャは NVIDIA データ処理ユニットを使用して、データ センターに高性能で高いデータ レートの GPU 処理を実現します。
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自律航海と物体検出のための効果的な推論モデルの開発
> Don Scott 氏 | Marine AI、最高技術責任者
> Oliver Thompson 氏 | Marine AI、エンジニア
DeepStream SDK を使用して開発された NVIDIA Jetson エッジ デバイスにデプロイされた推論モデルを使用して、MarineAI チームが航海時の危険物体の検出と分類、最新の海洋研究を行う方法を紹介します。
気候科学のための AI
このセッションでは、気候変動に関連する課題に取り組む方法を AI で変革する方法を紹介します。
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気候科学と地球科学におけるビッグ データ: 機械学習の課題とチャンス
> Vipin Kumar 氏 | ミネソタ大学、指導教授
大量のデータセットの分析に関わる課題や、データセットにより機械学習と環境科学の両方を促進するチャンスについて紹介します。
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高い空間解像度と時間解像度によるデータを活用したスケーラブルな地球気象予測
> John Taylor 氏 | CSIRO、プログラム リーダー
現在、データを活用した手法により、天候と気候科学における新しいブレークスルーの波が生まれようとしています。
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異常気象および気候予測のためのフーリエ ニューラル演算子および変換子
> Anima Anandkumar | NVIDIA、機械学習研究ディレクター
> Karthik Kashinath | NVIDIA、AI-HPC、シニア AI 開発テクノロジスト
> Farah Hariri | NVIDIA、シニア ソリューション アーキテクト
> Thorsten Kurth | NVIDIA、シニア ソフトウェア エンジニア
> Morteza Mardani | NVIDIA、シニア AI 研究者
> Jaideep Pathak | NVIDIA、ディープラーニング エンジニア
AFNO と PINO を大規模に使用した異常気象予報の結果と、3 つの大型スーパーコンピューター システムでスケーリング、最適化、パフォーマンスの課題に対処した方法について紹介します。
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GPU を活用した分析で自然災害リスクを軽減
> Mike Flaxman 氏 | OmniSci、プロダクト マネージャー
> Abhishek Damera 氏 | OmniSci、データ サイエンティスト
機械学習モデルを使用して自然災害のリスクを減らす方法を紹介します。
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気象、気候、エネルギーのためのデジタル ツインの開発
> Karthik Kashinath | NVIDIA、AI-HPC、シニア AI 開発テクノロジスト
> Akshay Subramaniam | NVIDIA、シニア AI 開発技術エンジニア
忠実度の高いデジタル ツインによって、気候科学者、研究者、一般のユーザーは、気候シミュレーションや AI モデル予測から豊富な情報を得ることができます。