كيف ساعد مختبر الأبحاث ذات مرة في Nvidia أن تصبح شركة بقيمة 4 تريليونات دولار

عندما انضم بيل دالي إلى مختبر الأبحاث في NVIDIA في عام 2009 ، لم توظف سوى حوالي عشرة أشخاص وتركز على تتبع الشعاع ، وهي تقنية عرض تستخدم في رسومات الكمبيوتر.

يوظف مختبر الأبحاث الذي كان في يوم من الأيام أكثر من 400 شخص ، وساعدوا في تحويل Nvidia من بدء تشغيل GPU في لعبة الفيديو في التسعينات إلى شركة 4 تريليونات الدولارات التي تغذي طفرة الذكاء الاصطناعي.

الآن ، لدى مختبر أبحاث الشركة أنظارها على تطوير التكنولوجيا اللازمة لسلطة الروبوتات و AI. وبعض أعمال المختبر هذه تظهر بالفعل في المنتجات. كشفت الشركة عن الاثنين يوم الاثنين مجموعة جديدة من النماذج والمكتبات والبنية التحتية الأخرى لمطوري الروبوتات.

بدأ دالي ، الآن كبير العلماء في Nvidia ، الاستشارات لـ Nvidia في عام 2003 أثناء عمله في ستانفورد. عندما كان على استعداد للتنحي من كونه رئيس قسم علوم الكمبيوتر في ستانفورد بعد بضع سنوات ، كان يعتزم إجراء إجازة. كان لدى نفيديا فكرة مختلفة.

كان ديفيد كيرك ، الذي كان يدير مختبر الأبحاث في ذلك الوقت ، والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia ، Jensen Huang ، يعتقد أن موقعًا أكثر دائمة في مختبر الأبحاث كان فكرة أفضل. أخبرت Dally TechCrunch أن الزوج وضع “مطبعة كاملة المحاكم” حول سبب انضمامه إلى مختبر الأبحاث في NVIDIA وأقنعه في النهاية.

قال دالي: “لقد انتهى الأمر بكونه ملاءمة مثالية لمصالحي ومواهبي”. “أعتقد أن الجميع يبحثون دائمًا عن المكان في الحياة حيث يمكنهم جعل أكبر ، كما تعلمون ، مساهمة في العالم. وأعتقد بالنسبة لي ، إنها بالتأكيد nvidia.”

عندما استولت Dally على المختبر في عام 2009 ، كان التوسع أولاً وقبل كل شيء. بدأ الباحثون العمل في مجالات خارج تتبع الأشعة على الفور ، بما في ذلك تصميم الدوائر و VLSI ، أو التكامل على نطاق واسع للغاية ، وهي عملية تجمع بين ملايين الترانزستورات على شريحة واحدة.

لم يتوقف مختبر الأبحاث عن التوسع منذ ذلك الحين.

وقال دالي: “نحاول معرفة ما الذي سيحدث فرقًا إيجابيًا للشركة لأننا نرى باستمرار مناطق جديدة مثيرة ، لكن بعضها ، كما تعلمون ، يقومون بعمل رائع ، لكن لدينا مشكلة في القول إذا كنا سنكون ناجحًا بشكل كبير في هذا”.

لفترة من الوقت كان هذا بناء وحدات معالجة الرسومات أفضل للذكاء الاصطناعي. كانت Nvidia مبكرة لطفرة الذكاء الاصطناعى في المستقبل وبدأت في العبث بفكرة منظمة العفو الدولية في عام 2010 – قبل أكثر من عقد من الزمان قبل جنون الذكاء الاصطناعي الحالي.

قال دالي: “قلنا أن هذا أمر مدهش ، هذا سيغير العالم تمامًا”. “علينا أن نبدأ في مضاعفة هذا ، واعتقد جنسن أنه عندما أخبرته بذلك. بدأنا متخصصين في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بنا وتطوير الكثير من البرامج لدعمها ، والمشاركة مع الباحثين في جميع أنحاء العالم الذين كانوا يفعلون ذلك ، قبل وقت طويل من صلة بوضوح.”

تركيز الذكاء الاصطناعي المادي

الآن ، نظرًا لأن NVIDIA يحتل تقدمًا قياديًا في سوق GPU AI ، بدأت شركة التكنولوجيا في البحث عن مجالات جديدة للطلب بعد مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. أدى هذا البحث إلى Nvidia إلى الذكاء الاصطناعي والروبوتات الجسدية.

وقال دالي: “أعتقد في النهاية أن الروبوتات ستكون لاعبًا ضخمًا في العالم ونريد أن نكون في الأساس أدمغة جميع الروبوتات”. “للقيام بذلك ، نحتاج إلى البدء ، كما تعلمون ، تطوير التقنيات الرئيسية.”

هذا هو المكان الذي تأتي فيه سانجا فيدلر ، نائبة رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي في Nvidia. انضمت فيدلر إلى مختبر الأبحاث في Nvidia في عام 2018. في ذلك الوقت ، كانت تعمل بالفعل على نماذج محاكاة للروبوتات مع فريق من الطلاب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. عندما أخبرت هوانغ بما كانوا يعملون عليه في حفل استقبال الباحثين ، كان مهتمًا.

“لم أستطع مقاومة الانضمام” ، قال فيدلر لـ TechCrunch في مقابلة. “إنه مجرد مثل هذا ، إنه مجرد موضوع رائع ، وفي الوقت نفسه كان أيضًا مثل هذا الثقافة الرائعة. كما تعلمون ، أخبرني Jensen ، تعال معي ، وليس معنا ، وليس لنا ، هل تعلم؟”

انضمت إلى NVIDIA وحصلت على العمل في إنشاء مختبر أبحاث في تورنتو يسمى Omniverse ، وهي منصة NVIDIA ، التي ركزت على بناء عمليات المحاكاة ل AI المادية.

وقال فيدلر إن التحدي الأول لبناء هذه العوالم المحاكاة هو العثور على البيانات ثلاثية الأبعاد اللازمة. وشمل ذلك العثور على الحجم المناسب للصور المحتملة لاستخدام وبناء التكنولوجيا اللازمة لتحويل هذه الصور إلى عمليات ترحيل ثلاثية الأبعاد يمكن أن تستخدمها المحاكاة.

“لقد استثمرنا في هذه التكنولوجيا التي تسمى التقديم المتفكك ، مما يجعل تقديم تعديل بشكل أساسي مع الذكاء الاصطناعي ، أليس كذلك؟” قال فيدلر. “تذهب (من) تقديم الوسائل من ثلاثية الأبعاد إلى الصورة أو الفيديو ، أليس كذلك؟ ونريد أن تسير في الاتجاه الآخر.”

نماذج العالم

أصدرت Omniverse الإصدار الأول من نموذجه الذي يحول الصور إلى نماذج ثلاثية الأبعاد ، Ganverse3d، في عام 2021. ثم حصلت على العمل على اكتشاف نفس العملية للفيديو. قال فيدلر إنهم استخدموا مقاطع فيديو من الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة لإنشاء هذه النماذج والمحاكاة ثلاثية الأبعاد من خلال محرك إعادة الإعمار العصبي العصبيالتي أعلنتها الشركة لأول مرة في عام 2022.

وأضافت أن هذه التقنيات كانت العمود الفقري لعائلة Cosmos عائلة Cosmos التابعة للشركة التي تم الإعلان عنها في CES في يناير.

الآن ، يركز المختبر على جعل هذه النماذج أسرع. عندما تلعب لعبة فيديو أو محاكاة ، فأنت تريد أن تكون التقنية قادرة على الرد في الوقت الفعلي ، على الرغم من أن الروبوتات تعمل على جعل وقت رد الفعل بشكل أسرع.

وقال فيدلر: “لا يحتاج الروبوت إلى مشاهدة العالم في نفس الوقت ، بنفس الطريقة التي يعمل بها العالم”. “يمكن أن يشاهده مثل 100x أسرع. لذا إذا تمكنا من جعل هذا النموذج أسرع بكثير مما هو عليه اليوم ، فسيكونون مفيدين للغاية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الآلي أو المادي.”

تواصل الشركة إحراز تقدم في هذا الهدف. أعلنت NVIDIA عن أسطول من نماذج AI World الجديدة المصممة لإنشاء بيانات اصطناعية يمكن استخدامها لتدريب الروبوتات في مؤتمر SIGGRAPH Computer Graphics يوم الاثنين. أعلنت NVIDIA أيضًا عن مكتبات جديدة وبرامج البنية التحتية التي تهدف إلى مطوري الروبوتات أيضًا.

على الرغم من التقدم – والضجيج الحالي حول الروبوتات ، وخاصة الإنسان – لا يزال فريق أبحاث Nvidia واقعيًا.

قال كل من Dally و Fidler إن الصناعة لا تزال على الأقل بضع سنوات من وجود بشري في منزلك ، حيث قام Fidler بمقارنتها بالضجيج والجدول الزمني فيما يتعلق بالمركبات المستقلة.

قال دالي: “إننا نحرز تقدماً هائلاً وأعتقد أنك تعلم أن الذكاء الاصطناعى كان حقًا العامل التمكين هنا”. “بدءًا من الذكاء الاصطناعي المرئي لتصور الروبوت ، ثم تعرف الذكاء الاصطناعى التوليدي ، فإن هذا هو القيمة بشكل كبير للتخطيط والتلاعب بالمهمة والحركة. ونحن نحل كل من هذه المشكلات الصغيرة الفردية وبما مقدار البيانات التي يتعين علينا تدريب شبكاتنا ، فإن هذه الروبوتات ستنمو.”