De acordo com pt.wedoany.com-A NVIDIA lançou habilidades e ferramentas de IA física, decompondo o desenvolvimento em áreas como robótica, veículos autônomos e gêmeos digitais industriais em tarefas de granularidade fina que podem ser executadas de forma autônoma por agentes de IA. Essas habilidades, lançadas como parte do NVIDIA Agent Toolkit, permitem que os agentes chamem diretamente as bibliotecas, modelos e estruturas da NVIDIA para acelerar a geração de dados, execução de simulações, treinamento de modelos, avaliação de resultados e implantação final.
Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, afirmou que os agentes de IA estão transformando o desenvolvimento de software, e essa transformação está se estendendo ao campo da IA física, aprofundando-se em sistemas de transporte, manufatura, saúde e robótica. Quando os agentes podem usar diretamente as bibliotecas, modelos e estruturas da NVIDIA, o desenvolvimento de IA física será acelerado.
A NVIDIA está reestruturando sua pilha de tecnologia de IA física com agentes como núcleo, transformando bibliotecas, modelos e estruturas em ferramentas que os agentes podem chamar diretamente, abrangendo o modelo de mundo base Cosmos, a biblioteca Omniverse, a simulação de robôs Isaac, a visão AI Metropolis, a direção autônoma Alpamayo e a plataforma de IA de borda Jetson. As novas habilidades lançadas no Agent Toolkit podem transformar o desenvolvimento de IA física em instruções repetíveis e passo a passo para agentes de codificação seguirem, especificando claramente as ferramentas a serem chamadas, as saídas geradas e a forma de verificar a confiabilidade dos resultados.
Em termos de segurança, os desenvolvedores podem construir e implantar agentes autônomos por meio do blueprint NVIDIA NemoClaw e do runtime NVIDIA OpenShell, aumentando a governança de segurança e privacidade com base em políticas.
Essas habilidades aceleram o desenvolvimento de agentes nas seguintes áreas: robótica e IA de borda, veículos autônomos, agentes de IA visual em tempo real, IA industrial e saúde. Desenvolvedores de robótica podem acelerar o processo desde a geração de dados de percepção até o treinamento de simulação, automação de navegação e implantação de sistemas de borda; desenvolvedores de veículos autônomos podem reconstruir dados de frota em ambientes de simulação, gerar cenários de direção realistas e executar aprendizado por reforço em malha fechada; equipes de IA visual podem gerar dados de treinamento sintéticos, ajustar modelos, anotar automaticamente e construir agentes de IA de vídeo; desenvolvedores de software industrial podem converter dados de engenharia em ativos CAD necessários para simulações de gêmeos digitais, otimizando grandes cenas OpenUSD; equipes de saúde podem criar gêmeos digitais de ambientes hospitalares, gerar dados de simulação para realidade e testar estratégias de software em malha antes da implantação clínica. Essas habilidades podem ser combinadas e integradas em sistemas de agentes maiores, apoiando os desenvolvedores na orquestração e automação de fluxos de trabalho complexos, incluindo geração de dados, simulação, otimização, ajuste de inferência e avaliação contínua.
As ferramentas e habilidades de agentes de IA física da NVIDIA agora são de código aberto via GitHub e skills.sh, disponíveis para qualquer agente de codificação usar.
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