生成 AI と基盤モデルにより、自律マシンはトレーニング済みの運用設計ドメインを超えて汎用化できます。トークン化、大規模言語や拡散モデルなどの新しい AI 技術を使用することで、開発者と研究者は自律化への長年の障害に対処できるようになりました。
これらの大規模なモデルでは、トレーニング、ファインチューニング、検証のために、膨大な量の多様なデータが必要です。しかし、夜間に歩行者が自動運転車 (AV) の前を横断したり、人間が溶接ロボットの作業セルに入ったりするなど、まれなエッジ ケースや潜在的に危険なシナリオからデータを収集することは、非常に困難でリソースを大量に消費する可能性があります。
よりスマートな自律マシンの構築: NVIDIA が Omniverse Sensor RTX の早期アクセスを発表（NVIDIA | Japan Blog）