ロボティクスとエッジ AI アプリケーション向けの開発者リソース | NVIDIA 開発者
ニュース、SDK、技術リソースなどのハブ。
アプリフレームワークと SDK
ロボティクスと自動化
NVIDIA Isaac™ Sim は、NVIDIA Omniverse™ を基盤として構築されており、仮想産業環境でのトレーニングとテスト向けの写真のようにリアルなロボット シミュレーションを行うために、NVIDIA PhysX と RTX レイ トレーシング テクノロジへのアクセスを提供します。強化された合成データ生成機能が含まれており、ROS/ROS2 アプリケーションをサポートします。
Isaac Sim を始める
NVIDIA Isaac SDK™ により、商用グレードの AI を活用したロボットを構築および導入ができます。このツールキットには、AI による高められた認識、ナビゲーション、操作機能を必要とするロボット開発を高速化するビルディング ブロックとツールが含まれています。
ISAAC SDK の詳細を見るエッジ AI と IoT
NVIDIA JetPack™ SDK は、エッジ AI アプリケーションを構築するための包括的なソリューションです。すべての NVIDIA® Jetson™ ハードウェア モジュールと開発者キットは、JetPack SDK によってサポートされています。Jetson は完全な System on Module (SOM) であり、ニーズに合わせて自律型やインテリジェントなマシンを構築できるよう、さまざまな電力、パフォーマンス、フォーム ファクターを備えています。
JETPACK を始める
NVIDIA Fleet Command は、エッジ環境で大規模な一元管理を行うハイブリッド クラウド プラットフォームです。ブラウザーとインターネット接続があれば誰でも、1 つの制御プレーンから、アプリケーションを導入したり、無線でソフトウェアを更新したり、場所の状態を監視したりできます。
Fleet Command の詳細を見る
AI を活用したコンピューター ビジョン
コンピューター ビジョン向けの事前学習済みモデルと TAO Toolkit は、ロボティクスや自律型マシンのユース ケース向けに、高精度な AI モデルの迅速な開発と適応を可能にします。
事前学習済みモデルにアクセスNVIDIA DeepStream により、幅広い自動化アプリケーションにわたる AI を活用したインテリジェント ビデオ分析アプリとサービスを構築およびデプロイできます。
DEEPSTREAM SDK
について学ぶ
TensorRT
NVIDIA® TensorRT™ は、高性能なディープラーニング推論向けのオープンソース プラットフォームであり、推論オプティマイザーとランタイムを備えており、ヘルスケア アプリケーションに低遅延と高スループットを実現します。
TensorRT の詳細を見るハイパフォーマンス コンピューティング
NVIDIA HPC ソフトウェア開発キット (SDK) には、開発者の生産性と、HPC アプリケーションのパフォーマンス、可搬性を最大化するために不可欠な、実績のあるコンパイラー、ライブラリ、ソフトウェア ツールが含まれています。
HPC SDK の詳細を見るNVIDIA® Triton 推論サーバー
量産段階における大規模な AI モデルのデプロイを簡素化します。これは、チームがあらゆる GPU または CPU ベースのインフラ (クラウド、データセンター、エッジ) 上で、あらゆるフレームワークからトレーニング済みの AI モデルをデプロイできるようにするオープンソースの推論サービング ソフトウェアです。
詳細を見るリアルタイム コラボレーション
NVIDIA Omniverse™ は、シミュレーションによるインタラクティブな単一環境でのリアルタイム コラボレーションを実現します。忠実度の極めて高い、レイ トレーシングおよびパス トレーシングのレンダリングをワンクリックで実行し、写真のようにリアルな画像を瞬時に出力できます。
Omniverse を始める対話型 AI、姿勢および視線推定
NVIDIA Riva は、視覚、音声、その他のセンサーを融合した AI アプリケーションを構築およびデプロイするための SDK です。コンテキスト内の音声を伴う、ジェスチャーや視線などの視覚的なキューを使用できる GPU アクセラレーテッド AI システムを構築、トレーニング、デプロイするための完全なワークフローを提供します。
Riva で使用される事前学習済みモデルとスクリプトは、NVIDIA® NGC™ カタログで無料で利用できます。
オンデマンド セッション
Isaac Sim の Sim-to-Real
Omniverse 上の Isaac Sim を使用して、仮想環境でロボットをトレーニングおよびテストし、その後、Jetson を搭載したフィジカルなロボットに移行します。GTC 2021 で発表されたこのウェビナーでは、Isaac Sim の最新機能を確認します。
今すぐ見るNVIDIA Isaac SDK を使用したロボティクス アプリケーションの構築
このセッションでは、NVIDIA Isaac SDK ロボティクス プラットフォームと、エンジン、認識 GEMS (高性能ロボティクス アルゴリズムを搭載したパッケージ)、ワークフローや次回のリリースで実現する内容など、開発者向けの利点について説明します。
今すぐ見るロボットとジェスチャーベースのインタラクションを作成する
独自のジェスチャー認識のディープラーニング パイプラインをトレーニングする方法をご覧ください。まず、事前学習済み検出モデルから始め、手検出向けに再利用し、特化型ジェスチャー認識モデルと組み合わせて使用します。
今すぐ見るNVIDIA TAO Toolkit と事前学習済みモデルを使用したビジョン AI アプリケーションの高速化
NVIDIA TAO Toolkit と事前学習済みモデルを使用して、ビジョン AI モデルを作成するプロセスをより迅速かつ容易にする方法をご覧ください。
今すぐ見るロボットをトレーニングする方法: シミュレーションを最優先するアプローチ
このセッションでは、BMW Group の最新のアプリケーションの 1 つ、スマート トランスポート ロボット (STR) に関する研究開発について説明します。シミュレーション環境と、STR の開発プロセスにどのように関与するかに焦点を当てます。
今すぐ見るNVIDIA Jetson でのエッジ AI 向けの最適化
NVIDIA Jetson を使用したエッジでの推論向けにディープラーニング モデルを最適化するワークフローに関する詳細セッション。
今すぐ見るNVIDIA Deep Learning Institute
NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) は、現実世界の課題を解決するために、AI とアクセラレーテッド コンピューティングのハンズオン トレーニングを提供しています。トレーニングは、自分のペースで進められるオンライン コース、またはインストラクター主導のワークショップとして受講いただけます。
AI を応用した予知保全
時系列データから異常や障害を特定し、対応する部品の残りの有用期間を推定し、この情報を使用して異常を障害状態にマッピングし、予期しないダウンタイムを最小限に抑える方法を学びましょう。
詳細を見るJetson Nano でのビデオ解析のための DeepStream の概要
このコースでは、 NVIDIA Jetson Nano™ 上の JupyterLab ノートブックを使用するディープラーニング ビデオ分析を通じて、ビデオ ストリームから意味のあるインサイトを抽出する方法を学びます。
詳細を見るディープラーニングによる産業用検査
コンピュータ ビジョンと自然言語処理を組み合せることで、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を融合し、画像や動画クリップ内のコンテンツに対して効果的な説明文を生成する方法を紹介します。複数のタイプのデータ入力を必要とするディープラーニングの問題を解決します。
詳細を見るロボティクスのためのディープラーニング
フォローして、組み込みアプリケーション向けの NVIDIA Jetson™ 上でロボティクス ソリューションを作成し、視覚的な入力に基づいて正しい出力を動作させるようにロボットをトレーニングしましょう。
詳細を見る
NVIDIA エンドツーエンドのディープラーニング プラットフォームを使用した自動欠陥検査
従来の品質検査に関する問題と、ディープラーニングがこれらの産業検査タスクにどのように対処し、解決できるかについてご覧ください。
ブログを読むMATLAB による NVIDIA Jetson プラットフォームにおけるラピッド プロトタイピング
NVIDIA Jetson Nano™ Developer Kit などのハードウェア上で、MATLAB を使用してプロトタイプを作成し、ディープラーニング アルゴリズムをデプロイします。
ブログを読むNVIDIA Jetson プラットフォーム上で AI 処理向けのマルチカメラ メディア サーバーの構築
NVIDIA Jetson™ プラットフォームで AI 処理向けのシンプルなリアルタイムのマルチカメラ メディア サーバーを構築します。GStreamer Daemon (GstD)、GstInterpipe、および NVIDIA DeepStream SDK を使用することで、いくつかの異なるソースから動画をキャプチャする、スケーラブルで堅牢なプロトタイプを開発できます。
ブログを読む自律システム向けの世界最小の AI スーパーコンピューター、Jetson Xavier NX の紹介
NVIDIA Jetson Xavier™ NX により、小規模で低消費電力のフットプリントにおいて、高性能な AI と複雑なディープニューラル ネットワーク (DNN) を必要とする次世代の自律システムとインテリジェントなエッジ デバイスをデプロイできる方法をご覧ください。これには、モバイル ロボット、ドローン、スマート カメラ、ポータブル医療機器、組み込み型モノのインターネット (IoT) システムなどが含まれます。
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