Visit your regional NVIDIA website for local content, pricing, and where to buy partners specific to your country.
Alles, was sich bewegt, wird eines Tages autonom sein. Die Nachfrage nach autonomen Maschinen und KI-fähigen Robotern ist auf einem historischen Höchststand, da die Branchen versuchen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, den Arbeitskräftemangel zu bekämpfen, sich wiederholende Aufgaben zu optimieren und gefährliche Aufgaben oder Umgebungen zu kontrollieren.
Mit der Drei-Computer-Lösung von NVIDIA ermöglicht KI-Robotern, sich anzupassen, zu lernen und komplexe Aufgaben präzise auszuführen. Möglich wird dies durch Fortschritte in der KI, beschleunigtes Computing, physikalisch basierte Simulation und ein riesiges Angebot an Sensoren und Aktoren. .
Entwickler nutzen durchgehende, beschleunigte Cloud-to-Edge-Systeme von NVIDIA Robotics, Beschleunigungsbibliotheken und optimierte KI-Modelle zum Entwickeln, Trainieren, Simulieren, Bereitstellen, Betreiben und Optimieren ihrer Robotersysteme und Software.
NVIDIA GR00T N1 bringt humanoiden Robotern allgemeine Fähigkeiten und rationales Denken (Reasoning) bei.
Neue Simulationsplattform NVIDIA Isaac für das Gesundheitswesen für medizinische Geräte beschleunigt die Entwicklung von autonomen Bildgebungssystemen und Robotik
Beschleunigen Sie die Entwicklung fortschrittlicher KI-Robotik.
Humanoide Universalroboter sind so konzipiert, dass sie sich schnell an menschenorientierte urbane und industrielle Arbeitsbereiche anpassen und mühsame, sich wiederholende oder körperlich anstrengende Aufgaben bewältigen können. Sie werden zunehmend in Fabriken und Gesundheitseinrichtungen eingesetzt, um Menschen zu unterstützen und den Arbeitskräftemangel durch Automatisierung abzuschwächen.
Trainieren Sie Roboter-Richtlinien in der Simulation.
Vorprogrammierte Roboter haben Probleme mit unerwarteten Veränderungen, während KI-gesteuerte Roboter auf Simulation basierendes Lernen nutzen, um sich dynamischen Umgebungen anzupassen. Dadurch können sie Funktionen wie die Navigation und Manipulation verfeinern und die Leistungsfähigkeit in den verschiedensten Szenarien verbessern.
Entwickeln Sie physikalisch präzise Sensorsimulations-Pipelines für die Robotik.
Physische KI-gestützte Roboter müssen komplexe Aufgaben selbstständig in dynamischen Umgebungen ausführen. Ein „Sim-First“-Ansatz ist unerlässlich, damit die Entwickler diese Roboter vor der Bereitstellung in physikbasierten digitalen Umgebungen trainieren und validieren können.
Entwickeln Sie mit dieser Lerntechnik für Roboter anpassungsfähige und effiziente Roboteranwendungen.
Wenn Roboter komplexere Aufgaben bewältigen sollen, reichen herkömmliche Programmiermethoden nicht mehr aus. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) schließt diese Lücke durch das Trainieren von Robotern in virtuellen Umgebungen mit der Trial-and-Error-Methode, um deren Fähigkeiten in der Steuerung, Wegplanung und Manipulation zu verbessern.
Entwickeln Sie fortschrittliche, generative KI-gestützte Lösungen für virtuelle Einrichtungen (Virtual Facilities).
Virtuelle Einrichtungen – einschließlich Fabriken, Lagerhäuser, Verteilerzentren, Halbleiterfabriken und Rechenzentren – eröffnen neue Möglichkeiten für Schwerindustrien. Diese virtuellen Umgebungen ermöglichen das Design, die Simulation, den Betrieb und die Optimierung von Assets und Prozessen vollständig in einem digitalen Raum.
DGX Spark bringt die Leistungsfähigkeit von NVIDIA Grace Blackwell™ auf die Desktops von Entwicklern. Der GB10-Superchip in Kombination mit einem einheitlichen Systemspeicher von 128 GB ermöglicht KI-Forschern, Datenwissenschaftlern und Studierenden, mit KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal zu arbeiten.
Erfahren Sie mehr über die NVIDIA Robotics-Plattform für Robotik und Vision KI.
Die NVIDIA Isaac™ Robotik-Plattform beinhaltet ein umfassendes Sortiment von mit NVIDIA® CUDA® beschleunigten Systemen, Bibliotheken, Anwendungsframeworks und generativen KI-Modellen, die Sie dabei unterstützen, KI-basierte Wahrnehmung, Manipulation und Simulation zu verbessern.
NVIDIA Metropolis ist ein Anwendungs-Framework, ein Set von Entwickler-Tools und ein Partner-Ökosystem, das visuelle Daten und KI zusammenbringt. Dies trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Sicherheit in einer Reihe von Branchen bei.
Physikalisch genaue Simulationen und synthetische Datengenerierung beschleunigen die Entwicklung, das Testen und die Validierung von KI-Robotern. NVIDIA Isaac Sim ist ein vollständig anpassbares Anwendungs-Framework, das auf Omniverse basiert und mit dem Sie diese Tools einsetzen können, um die trainierten Fähigkeiten Ihrer KI-Roboter zu simulieren und zu testen.
Workflows für die Entwicklung von KI-Robotern sind komplex und erfordern die Orchestrierung vieler Workloads in mehreren Rechenumgebungen. Jetzt können Entwickler mit NVIDIA OSMO Workloads mit mehreren Containern auf heterogene, gemeinsam genutzte Rechenressourcen bereitstellen, ganz ohne Spezialkenntnisse.
NVIDIA Isaac ROS basiert auf dem Open-Source-Software-Framework ROS 2™ (Robot Operating System). Das bedeutet, dass Millionen von Entwicklern in der ROS-Community die Vorteile von NVIDIA-beschleunigten Bibliotheken und KI-Modellen nutzen können, um ihre Workflows zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Robotern zu beschleunigen.
Entdecken Sie eine große Community von Partnern, die Ihnen helfen können, Ihr komplettes Robotersystem mit Produkten zu entwickeln, die von spezialisierten Platinen über KI-Software bis hin zu Services für das Anwendungsdesign und Sensoren sowie Entwicklertools reichen.
Physische KI-Modelle können mit generativer KI die physische Welt wahrnehmen, verstehen, mit ihr interagieren und darin navigieren.
NVIDIA stellte eine Reihe von Dienstleistungen, Modellen und Computerplattformen vor, die die Entwicklung humanoider Roboter weltweit beschleunigen sollen.
Erfahren Sie, wie sich NVIDIA von der Entwicklung fortschrittlicher Hardware für autonome Fahrzeuge und Simulationstools zur Entwicklung modernster KI für humanoide Roboter entwickelt hat.
Das Training humanoider Roboter für den Einsatz in Bereichen mit einem hohen Maß an Interaktion und Anpassungsfähigkeit kann eine herausfordernde und ressourcenintensive Aufgabe sein.
Robotergeschicktes Greifen ermöglicht es Robotern, komplexe Aufgaben mit feinmotorischen Fähigkeiten zu bewältigen, was die Produktivität und Effizienz erheblich steigert.
Die erfolgreiche Programmierung von Robotern in der realen Welt beinhaltet, sie für den Umgang mit unvorhersehbaren Bedingungen und Objektvariationen zu trainieren. Genaue Simulationen sind für dieses Training entscheidend.
Schließen Sie sich Millionen von Entwicklerinnen und Entwicklern mit ähnlichen Interessen an und nutzen Sie im Rahmen des NVIDIA Developer Program den Zugang zu Hunderten von GPU-beschleunigten Containern, Modellen und SDKs – alles Tools, die zur erfolgreichen Entwicklung von Apps mit NVIDIA-Technologie erforderlich sind.
Entwickeln Sie Ihr Start-up durch Unterstützung bei der Markteinführung, technisches Fachwissen, Schulungen und Finanzierungsmöglichkeiten.
Erhalten Sie die neuesten Robotik-News von NVIDIA.
NVIDIA-Datenschutzrichtlinie