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Ciencia y Tecnología

El ascenso de NVIDIA como referente en el campo de la robótica

Una versión de esta publicación apareció en el boletín de robótica de TechCrunch, Actuator. Suscríbete aquí.

La última vez que hablé con NVIDIA sobre robótica fue también la última vez que presentamos a Claire Delaunay en el escenario de nuestro evento Sessions. Eso fue hace un tiempo. Dejó la empresa en julio pasado para trabajar con nuevas empresas e invertir. De hecho, regresó al escenario de TechCrunch en Disrupt hace dos semanas para hablar sobre su trabajo como asesora de la junta directiva de la empresa de tecnología agrícola Farm-ng. No es que Nvidia esté desesperada por un refuerzo positivo después de sus últimos informes de ganancias, pero vale la pena señalar cuán bien ha dado sus frutos la estrategia de robótica de la compañía en los últimos años. Nvidia invirtió mucho en la categoría en un momento en que incorporar la robótica más allá de la fabricación todavía parecía una quimera para muchos. En abril se cumple una década desde el lanzamiento del TK1. NVIDIA describió así la ofrenda en ese momento “Jetson TK1 ofrece las capacidades de Tegra K1 a los desarrolladores en una plataforma compacta y de bajo consumo que hace que el desarrollo sea tan simple como hacerlo en una PC”. Este febrero, el empresa notada, “Un millón de desarrolladores en todo el mundo están utilizando ahora la plataforma Nvidia Jetson para IA y robótica de vanguardia para crear tecnologías innovadoras. Además, más de 6.000 empresas (un tercio de las cuales son startups) han integrado la plataforma con sus productos”. Sería difícil encontrar un desarrollador de robótica que no haya pasado tiempo con la plataforma y, francamente, es notable cómo los usuarios abarcan desde aficionados hasta corporaciones multinacionales. Ese es el tipo de difusión por la que empresas como Arduino matarían. La semana pasada visité las enormes oficinas de la empresa en Santa Clara. Es imposible pasar por alto los edificios, inaugurados en 2018, desde la autopista San Tomas. De hecho, hay un puente peatonal que cruza la carretera y conecta la antigua y nueva sede. El nuevo espacio se compone principalmente de dos edificios: Voyager y Endeavour, que comprenden 500.000 y 750.000 pies cuadrados, respectivamente. Entre los dos hay una pasarela al aire libre bordeada de árboles, debajo de grandes enrejados entrecruzados que sostienen paneles solares. La batalla de la sede de las Big Tech de South Bay se ha intensificado mucho en los últimos años, pero cuando se está imprimiendo dinero de manera efectiva, comprar terrenos y construir oficinas es probablemente el mejor lugar para dirigirla. Pregúntele a Apple, Google y Facebook. Créditos de imagen: Nvidia Mientras tanto, la entrada de Nvidia en la robótica se ha beneficiado de todo tipo de bendiciones. La empresa conoce el silicio tan bien como cualquiera en este momento, desde el diseño y la fabricación hasta la creación de sistemas de bajo consumo capaces de realizar tareas cada vez más complejas. Esto es fundamental para un mundo que invierte cada vez más en IA y ML. Mientras tanto, el amplio conocimiento de Nvidia en torno a los juegos ha demostrado ser un gran activo para Isaac Sim, su plataforma de simulación robótica. Es una tormenta un poco perfecta, de verdad. En su intervención en SIGGRAPH en agosto, el director ejecutivo Jensen Huang explicó: “Nos dimos cuenta de que la rasterización estaba llegando a sus límites. 2018 fue un momento de “apostar la empresa”. Requirió que reinventáramos el hardware, el software, los algoritmos. Y mientras reinventábamos el CG con IA, estábamos reinventando la GPU para la IA”. Después de algunas demostraciones, me senté con Deepu Talla, vicepresidente y director general de Embedded & Edge Computing de Nvidia. Cuando comenzamos a hablar, señaló un sistema de teleconferencia de Cisco en la pared del fondo que ejecuta la plataforma Jetson. Está muy lejos de los típicos AMR en los que tendemos a pensar cuando pensamos en Jetson. “La mayoría de la gente piensa que la robótica es algo físico que normalmente tiene brazos, piernas, alas o ruedas, lo que se considera percepción de adentro hacia afuera”, señaló en referencia al dispositivo de oficina. “Al igual que los humanos. Los humanos tenemos sensores para ver nuestro entorno y tomar conciencia de la situación. También existe algo llamado robótica de afuera hacia adentro. Esas cosas no se mueven. Imagine que tuviera cámaras y sensores en su edificio. Son capaces de ver lo que está pasando. Contamos con una plataforma llamada Nvidia Metropolis. Tiene análisis de vídeo y se adapta a intersecciones de tráfico, aeropuertos y entornos minoristas”. Créditos de imagen: TechCrunch ¿Cuál fue la reacción inicial cuando mostraste el sistema Jetson en 2015? Provenía de una empresa que la mayoría de la gente asocia con los juegos. Sí, aunque eso está cambiando. Pero estás en lo correcto. Esto es a lo que están acostumbrados la mayoría de los consumidores. La IA todavía era nueva, tenías que explicar qué caso de uso estabas comprendiendo. En noviembre de 2015, Jensen [Huang] y fui a San Francisco a presentar algunas cosas. El ejemplo que teníamos era un dron autónomo. Si quisieras hacer un dron autónomo, ¿qué haría falta? Necesitaría tener tantos sensores, necesita procesar tantos fotogramas, necesita identificar esto. Hicimos algunos cálculos aproximados para identificar cuántos cálculos necesitaríamos. Y si quieres hacerlo hoy, ¿cuál es tu opción? No había nada de eso en ese momento. ¿Cómo influyó la historia de los juegos de Nvidia en sus proyectos de robótica? Cuando fundamos la empresa, los juegos fueron lo que nos financió para construir las GPU. Luego agregamos CUDA a nuestras GPU para que pudiera usarse en aplicaciones no gráficas. CUDA es esencialmente lo que nos llevó a la IA. Ahora la IA está ayudando a los juegos, gracias al trazado de rayos, por ejemplo. Al fin y al cabo, estamos construyendo microprocesadores con GPU. Todo este middleware del que hablamos es igual. CUDA es lo mismo para la robótica, la informática de alto rendimiento y la IA en la nube. No todo el mundo necesita utilizar todas las partes de CUDA, pero es lo mismo. ¿Cómo se compara Isaac Sim con [Open Robotics’] ¿Kiosko? Gazebo es un buen simulador básico para realizar simulaciones limitadas. No estamos tratando de reemplazar a Gazebo. Gazebo es bueno para tareas básicas. Proporcionamos un puente ROS simple para conectar Gazebo con Isaac Sim. Pero Isaac puede hacer cosas que nadie más puede hacer. Está construido sobre Omniverse. Todas las cosas que tienes en Omniverse llegan a Isaac Sim. También está diseñado para conectar cualquier modo de IA, cualquier marco, todas las cosas que hacemos en el mundo real. Puedes enchufarlo para toda la autonomía. También tiene la fidelidad visual. No buscas competir con ROS. No no. Recuerde, estamos intentando construir una plataforma. Queremos conectarnos con todos y ayudar a otros a aprovechar nuestra plataforma tal como nosotros aprovechamos la de ellos. No tiene sentido competir. ¿Estás trabajando con universidades de investigación? Absolutamente. Dieter Fox es el jefe de investigación en robótica de Nvidia. También es profesor de robótica en la Universidad de Washington. Y muchos de los miembros de nuestra investigación también tienen afiliaciones duales. En muchos casos están afiliados a universidades. Publicamos. Cuando estás investigando, tiene que estar abierto. ¿Está trabajando con usuarios finales en aspectos como la implement

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