Когда Билл Даллі присоединился к исследовательской лаборатории Nvidia в 2009 году, команда насчитывала всего около десятка сотрудников и сосредоточивалась преимущественно на трассировке лучей — технологии рендеринга для компьютерной графики. С тех пор лаборатория выросла до более чем 400 специалистов, которые стали движущими силами трансформации Nvidia из разработчика графических процессоров для игр в девяностых годах в гиганта с оценкой более 4 трлн долларов, который сегодня определяет темпы развития искусственного интеллекта.
Об этом сообщает ProIT
От трассировки лучей до искусственного интеллекта и робототехники
После того, как Даллі стал главным научным сотрудником Nvidia, расширение лаборатории стало приоритетом. Исследователи начали разрабатывать технологии не только для трассировки лучей, но и изучать схемотехнику, очень большие интегральные схемы (VLSI) и другие направления. Лаборатория непрерывно росла, привлекая новых специалистов и охватывая все более широкие сферы исследований, включая искусственный интеллект и робототехнику.
«Мы пытаемся определить, что может принести наибольшую пользу компании, ведь постоянно появляются новые захватывающие направления, но не всегда понятно, добьемся ли мы в них успеха» — отмечает Даллі.
Еще в 2010 году Nvidia начала работать над графическими процессорами, оптимизированными под задачи искусственного интеллекта — задолго до современного бума ИИ. Сегодня компания является безусловным лидером на рынке AI-GPU, а ее лаборатория нацелена на новые сферы, включая физический ИИ и робототехнику. Даллі убежден, что в будущем роботы станут неотъемлемой частью мира, и Nvidia намерена создавать «мозг» для этих машин.
Omniverse и технологии моделирования мира
Важную роль в работе лаборатории играет Саня Фидлер, вице-президент по исследованиям в области ИИ, которая присоединилась к Nvidia в 2018 году. Она создала в Торонто исследовательскую лабораторию Omniverse, специализирующуюся на создании симуляций для физического искусственного интеллекта. Одной из главных проблем было получение качественных 3D-данных и разработка технологии, которая позволяет преобразовывать изображения в 3D-модели для симуляторов. Фидлер и ее команда инвестировали в разработку дифференцированного рендеринга, что открывает новые возможности для применения ИИ в создании 3D-сцен.
В 2021 году платформа Omniverse представила первую версию модели GANverse3D, которая позволяет преобразовывать изображения в трехмерные модели. Впоследствии были разработаны инструменты для видеоанализа, которые позволили создавать 3D-сцены на основе видео с роботов и автономных автомобилей благодаря нейронному движку Neuric Neural Reconstruction Engine, анонсированному в 2022 году. Эти технологии стали основой для семейства моделей Cosmos, которые были представлены на CES в январе 2025 года.
В настоящее время лаборатория работает над ускорением работы своих моделей, чтобы их можно было эффективнее использовать для обучения роботов в реальном времени. Во время конференции SIGGRAPH Nvidia представила новый набор мировых ИИ-моделей для создания синтетических данных и программные библиотеки для разработчиков робототехники.
Несмотря на значительные достижения, команда лаборатории реалистично оценивает перспективы появления полноценных гуманоидных роботов в быту. Даллі и Фидлер считают, что до этого еще несколько лет, сравнивая текущий прогресс с развитием автономного транспорта.
По словам Даллі, именно искусственный интеллект позволил достичь прорывов в машинном восприятии, а генеративные модели становятся все более важными для планирования действий роботов. С увеличением объема данных и совершенствованием моделей возможности роботов также будут расширяться.
