AI と 3D シミュレーションのワークフローを加速
AI モデルのトレーニングや大規模な 3D シミュレーションの実行には、慎重にラベル付けされた多様なデータセットが必要です。また、数千から数千万の要素を含むデータセットを収集してラベル付けするには、時間がかかり、多大なコストがかかります。
合成データとは、コンピューター アルゴリズムが現実世界のデータの代わりに生成する注釈付き情報のことで、AI モデルのトレーニングと 3D シミュレーションを自動で実行します。合成データ生成 (SDG: Synthetic Data Generation) は、時間を節約し、コストを削減します。
データ ギャップを解消し、AI モデルの学習に必要なデータの取得とラベル付けの全体的なコストを削減 します。
現実の世界を表現する多様なデータセットを生成することによって、プライバシーの問題に対処し、バイアスを減らします。
収集が不可能な、まれではあるが重大な ケースを含むデータを学習して、高精度で汎用的な AI モデルを作成します。
製造、自動車、ロボットなど、用途に合わせて拡張可能なデータを生成します。
合成データを使用して、AI モデルを学習させることで、製造過程の早期に欠陥を検出することができます。
画像提供: Siemens
合成データは、ペイロードを移動するロボットの訓練や、作業者の安全性を向上、作業の効率化などに利用できます。
3D 合成データは、シミュレーション環境で自動運転車ソリューションを開発およびテストするために使用でき、テストやトレーニングにかかる時間とコストを大幅に削減できます。
Omniverse Replicator は、正確な 3D 合成データ生成 (SDG) を可能にするオープンでモジュール式の SDK で、AI 認識ネットワークの学習と性能を加速します。
Omniverse 上に構築された Isaac Replicator は、NVIDIA Isaac Sim の合成データ生成機能です。Isaac Replicator は、AI ベースのロボットのトレーニングに特化した合成データの生成に使用することができます。
NVIDIA Drive Sim のツール群に不可欠な DRIVE Replicator は、自動運転車 (AV) 認識アルゴリズム用の合成データを生成します。
合成データ、ジェネレーティブ AI、コンピューター ビジョン、などその他の最新の出版物等の NVIDIA の研究についてご紹介します。 Sanja Fidler が率いる NVIDIA Artificial Intelligence Lab の最新のコンピューター ビジョン、機械学習、コンピューター グラフィックスに関する研究をご覧ください。
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