Lina Flat || 👩🏻‍💻 Software Developer

איך מלמדים רובוט ללכת, בלי שהוא יצטרך ליפול מיליון פעם?
בשבוע שעבר NVIDIA הזמינה אותי לכנס GTC בברלין, ואחד התחומים שבלטו שם היה Physical AI.

אחת הבעיות הגדולות ברובוטיקה היא שאימון בעולם האמיתי יקר, איטי, ולפעמים גם מסוכן. רובוט שעולה מאות אלפי דולרים לא יכול להרשות לעצמו ליפול שוב ושוב.
אז NVIDIA מנסה לפתור את הבעיה הזאת בכמה דרכים:

🌐קודם כל Isaac Sim ו־Isaac Lab מאפשרים לאמן רובוטים בסימולציות פיזיקליות, עם אלפי ניסויים במקביל, בלי לסכן חומרה אמיתית.

🌍 מודל ה-Cosmos מאפשר לייצר נתונים ותרחישים סינתטיים, כדי לחשוף את המודלים למגוון רחב יותר של מצבים.

🧠 ו-Jetson Thor מספק את כוח החישוב להרצת מודלי AI על הרובוט עצמו, כדי שיוכל לעבד מידע מחיישנים ולהגיב בזמן אמת.

וחברות כמו Agile Robots ו־NEURA Robotics כבר מפתחות רובוטים באמצעות טכנולוגיות של NVIDIA.

אבל מה שמעניין אותי כאן במיוחד הוא המודל העסקי של NVIDIA. היא לא צריכה לבנות רובוטים בעצמה. היא בונה את התשתיות שמאפשרות לחברות אחרות לפתח אותם. וככל שהיא מקלה על פיתוח רובוטים ומערכות אוטונומיות, כך גדל גם השוק לשבבים ולתשתיות שלה. NVIDIA לא רק מספקת את כוח החישוב לתעשייה הזאת. היא עוזרת ליצור את הביקוש אליו.

ותודה לערן רוזנברג מאנבידיה שלקח חלק בסרטון הזה 🥳🤩
עדן הוא Head of Physical AI and Robotics באזור EMEA במסגרת NVIDIA for Startups.