KAIST e NVIDIA lançam centro conjunto de pesquisa em IA física

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Key Takeaways
  • A KAIST e a NVIDIA anunciaram no dia 26 a criação do centro conjunto de pesquisa Human Physical AI NVAITC.
  • O centro combina os dados de movimento humano e a tecnologia de controle de marcha da KAIST com a tecnologia de computação de IA da NVIDIA.
  • O objetivo da Fase 1 é construir um modelo base de movimento humano para robôs vestíveis e humanoides.

A KAIST e a NVIDIA anunciaram no dia 26 a criação de um centro conjunto de pesquisa para desenvolver modelos de inteligência artificial que entendam e prevejam os movimentos humanos. A Human Physical AI NVAITC (Human Physical AI NVAITC) combinará os dados de movimento humano da KAIST e a tecnologia de controle de marcha e de movimentos acumulada por pesquisas em robótica vestível com a tecnologia de computação de IA da NVIDIA e sua rede global de pesquisa. O centro operará com base no Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center da KAIST, tendo o professor Kong Kyung-chul (robótica vestível) e o professor Kim Jung (bio-robótica) como diretores adjuntos.

KAIST e NVIDIA criam centro de pesquisa em Human Physical AI

A KAIST anunciou no dia 26 a criação da Human Physical AI NVAITC em colaboração com a NVIDIA para pesquisa conjunta na área de Physical AI. O centro opera com base no Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center da KAIST. O professor Kong Kyung-chul, da área de robótica vestível, e o professor Kim Jung, da área de bio-robótica, atuam como diretores adjuntos.

Professor Kim Jung (left) and Professor Kong Kyung-chul (right), who serve as co-directors of the Human Physical Intelligence Technology Center

As duas instituições planejam combinar os dados de movimento humano da KAIST e a tecnologia de controle de marcha e de movimentos acumulada por pesquisas em robótica vestível com a tecnologia de computação de IA da NVIDIA e a rede global de pesquisa.

Centro se concentra no desenvolvimento de modelos-base de movimento humano

O principal objetivo de pesquisa da Fase 1 é construir um “modelo-base de movimento humano”. O modelo-base de movimento humano é um modelo de IA generativa que aprende grandes conjuntos de dados de movimento humano para entender e prever diversos movimentos humanos e gerar movimentos novos.

Os pesquisadores planejam permitir que robôs vestíveis e humanoides identifiquem com mais precisão as intenções e os movimentos do usuário e respondam de forma natural por meio desse modelo. Charles Chung, gerente sênior do NVIDIA AI Technology Center, participa pela NVIDIA para fornecer orientações técnicas e apoio ao desenvolvimento. Programas de pesquisa e educação usando as plataformas NVIDIA Omniverse e de gêmeo digital também serão realizados.

Operações conjuntas incluem programas para estudantes e avaliações semestrais

As duas instituições formarão um comitê diretor para revisar objetivos e resultados de pesquisa a cada seis meses e realizar um simpósio internacional anual. Um programa de embaixador de estudantes será executado, selecionando de 5 a 10 estudantes da KAIST para ministrar palestras e oferecer mentoria com especialistas da NVIDIA e em projetos conjuntos.

O presidente da KAIST, Bae Chung-sik, afirmou: “Vamos implementar uma Physical AI que entende melhor e ajuda os humanos ao combinar a pesquisa centrada no ser humano da KAIST com a infraestrutura de IA da NVIDIA. Vamos desenvolvê-la em um hub que liderará a pesquisa global em Physical AI e na indústria.”

FAQ

O que é a Human Physical AI NVAITC criada pela KAIST e pela NVIDIA?
A Human Physical AI NVAITC é um centro conjunto de pesquisa anunciado no dia 26 pela KAIST e pela NVIDIA para desenvolver modelos de IA que entendem e preveem os movimentos humanos. O centro opera com base no Mechanical Engineering Human Physical Intelligence Research Center da KAIST, com os professores Kong Kyung-chul e Kim Jung atuando como diretores adjuntos.

Qual é o objetivo de pesquisa da Fase 1 do centro?
O objetivo principal de pesquisa da Fase 1 é construir um “modelo-base de movimento humano”. Esse modelo de IA generativa aprende grandes conjuntos de dados de movimento humano para entender e prever diversos movimentos humanos e gerar movimentos novos, permitindo que robôs vestíveis e humanoides identifiquem com mais precisão as intenções e os movimentos do usuário.

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