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GTC 2021 : NVIDIA 宣布 Omniverse Replicator 合成资料生成引擎,可根据真实物理状况产生模拟合成资料供神经网路训练使用 #AI (168225)

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GTC 2021 : NVIDIA 宣布 Omniverse Replicator 合成资料生成引擎,可根据真实物理状况产生模拟合成资料供神经网路训练使用
GTC 2021 : NVIDIA 宣布 Omniverse Replicator 合成资料生成引擎,可根据真实物理状况产生模拟合成资料供神经网路训练使用

透过数位孪生技术,在虚拟世界建构类似真实环境并进行人工智慧的培训,是当前使用于机器人与自动驾驶相当热门的技术,不过毕竟真实世界资料取得不易,同时还需要人力进行注记,导致可用的培训资料不足,而 NVIDIA 在 2021 年秋季 GTC 大会宣布 Omniverse Replicator 合成资料生成引擎,即可在符合真实物理定律原则产生大量的合成资料。

Omniverse Replicator 首波将提供自动驾驶的 NVIDIA DRIVE Sim 与机器人训练的 NVIDIA Isaac Sim 使用,预计在 2022 年开放给开发人员使用。

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▲ Omniverse Replicator 借助 AI 技术,可产生符合真实世界物理原则且具备人类难以标记资讯的有效训练资料

▲透过 Omniverse Replicator ,不仅丰富训练素材还能建立真实世界难以重现的罕见情境


Omniverse Replicator 可使开发者透过 AI 模型创造与真实世界物理特性原则相甫的数位资料,还可标记人类无法正确标示的物件,诸如速度、深度、被遮蔽的物件(例如逆光影像后方的物体)、追踪物体在感测器之间的距离; Omniverse Replicator 除了可产生大量的训练资料外,亦可产生难以取得或是难以重现的资料,如危险环境、恶劣气候等,使自动驾驶训练与机器人 AI 训练可在更多元的条件进行 AI 模型训练与验证。


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