NVIDIA ha presentado nuevas tecnologías y marcos de seguridad que están revolucionando la forma en que los desarrolladores construyen sistemas de inteligencia artificial física seguros. Con el auge de los vehículos autónomos, como los robotaxis, es crucial que estos dispositivos puedan sensar, razonar y actuar de manera confiable en condiciones impredecibles.
Para escalar estos sistemas de manera segura, es necesario contar con flujos de trabajo que conecten datos del mundo real, simulaciones de alta fidelidad y modelos de IA robustos, todo ello sobre la base común proporcionada por el marco OpenUSD.
La reciente publicación de la Especificación Central OpenUSD 1.0, también conocida como Descripción Universal de Escenas, establece tipos de datos estándar, formatos de archivo y comportamientos de composición. Esto permite a los desarrolladores contar con tuberías USD predecibles e interoperables mientras escalan sus sistemas autónomos.
Nuevas Tecnologías para una IA Física Segura
Impulsadas por OpenUSD, las bibliotecas NVIDIA Omniverse combinan renderizado RTX, simulación física y tiempos de ejecución eficientes para crear gemelos digitales y activos listos para simulación que reflejan con precisión los entornos del mundo real. Esto es fundamental para la generación y prueba de datos sintéticos.
Además, los modelos fundacionales del NVIDIA Cosmos pueden ejecutarse sobre estas simulaciones para amplificar la variación de datos, generando nuevas condiciones climáticas, de iluminación y terreno a partir de las mismas escenas. Esto permite a los equipos cubrir casos extremos raros y desafiantes con seguridad.
Los avances en la generación de datos sintéticos, conjuntos de datos multimodales y flujos de trabajo SimReady ahora convergen con el marco NVIDIA Halos, creando un camino basado en estándares hacia el despliegue más seguro, rápido y rentable de máquinas autónomas de próxima generación.
Cimientos para una IA Física Segura
La especificación central OpenUSD establece modelos y comportamientos estándar que sustentan activos SimReady, permitiendo a los desarrolladores construir tuberías de simulación interoperables para fábricas de IA y robótica. Estos activos 3D SimReady pueden reutilizarse entre herramientas y equipos, cargándose directamente en NVIDIA Isaac Sim.
A través del aprendizaje abierto, el currículum Learn OpenUSD está ahora disponible como código abierto en GitHub. Esto permite a los colaboradores adaptar plantillas y ejercicios para diferentes audiencias e idiomas, facilitando así la incorporación al flujo de trabajo centrado en OpenUSD.
Técnicas como el Gaussian splatting están acelerando las tuberías de simulación para pruebas seguras en robótica. En SIGGRAPH Asia, el equipo de investigación de NVIDIA presentó Play4D, un pipeline que permite renderizar escenas dinámicas con alta fidelidad.
Acelerando la Seguridad en Vehículos Autónomos
Los avances en seguridad vehicular están siendo impulsados por investigaciones recientes y nuevos marcos abiertos que hacen que la validación sea más rigurosa y escalable. Recientemente se introdujo el marco Sim2Val, diseñado para combinar estadísticamente resultados reales y simulados.
NVIDIA ha colaborado con universidades como Harvard y Stanford para demostrar cómo los robotaxis pueden operar con seguridad en escenarios críticos poco comunes. Estas innovaciones son complementadas por un nuevo modelo basado en Cosmos que mejora la calidad de los activos SimReady eliminando artefactos en reconstrucciones neuronales.
Líderes del Ecosistema AV Implementan Seguridad Física AI
Empresas como Bosch, Nuro y Wayve son algunos de los primeros participantes en el laboratorio de inspección AI Systems Inspection Lab de NVIDIA Halos. Este laboratorio busca acelerar el despliegue seguro a gran escala de flotas robotaxi.
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