fr.wedoany.com Rapport : NVIDIA a lancé des compétences et des outils d’IA physique, décomposant le développement dans des domaines tels que la robotique, les véhicules autonomes et les jumeaux numériques industriels en tâches fines que les agents IA peuvent exécuter de manière autonome. Ces compétences, proposées dans le cadre du NVIDIA Agent Toolkit, permettent aux agents d’appeler directement les bibliothèques, modèles et frameworks de NVIDIA pour accélérer la génération de données, l’exécution de simulations, l’entraînement de modèles, l’évaluation des résultats et le déploiement final.
Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a déclaré que les agents IA transforment le développement logiciel, et que cette évolution s’étend désormais au domaine de l’IA physique, touchant les systèmes de transport, de fabrication, de santé et de robotique. Lorsque les agents peuvent utiliser directement les bibliothèques, modèles et frameworks de NVIDIA, le développement de l’IA physique s’accélère.
NVIDIA restructure sa pile technologique d’IA physique autour des agents, transformant les bibliothèques, modèles et frameworks en outils directement exploitables par les agents, couvrant le modèle de base mondial Cosmos, les bibliothèques Omniverse, la simulation robotique Isaac, l’IA visuelle Metropolis, la conduite autonome Alpamayo et la plateforme IA périphérique Jetson. Les nouvelles compétences introduites dans l’Agent Toolkit convertissent le développement de l’IA physique en instructions reproductibles et étape par étape que les agents de codage peuvent suivre, précisant les outils à appeler, les sorties à générer et les méthodes pour vérifier la fiabilité des résultats.
En matière de sécurité, les développeurs peuvent construire et déployer des agents autonomes via le plan NVIDIA NemoClaw et le runtime NVIDIA OpenShell, renforçant la gouvernance de la sécurité et de la vie privée en fonction des politiques.
Ces compétences accélèrent le développement d’agents dans les domaines suivants : robotique et IA périphérique, véhicules autonomes, agents IA visuels en temps réel, IA industrielle et soins de santé. Les développeurs en robotique peuvent accélérer le processus allant de la génération de données de perception à la simulation d’entraînement, en passant par l’automatisation de la navigation et le déploiement sur systèmes périphériques ; les développeurs en conduite autonome peuvent reconstruire les données de flotte en environnements de simulation, générer des scénarios de conduite réalistes et exécuter un apprentissage par renforcement en boucle fermée ; les équipes d’IA visuelle peuvent générer des données d’entraînement synthétiques, affiner des modèles, annoter automatiquement et construire des agents IA vidéo ; les développeurs de logiciels industriels peuvent convertir des données d’ingénierie en actifs CAO nécessaires aux simulations de jumeaux numériques, optimisant de grandes scènes OpenUSD ; les équipes médicales peuvent, avant le déploiement clinique, réaliser la création de jumeaux numériques d’environnements hospitaliers, la génération de données de simulation à la réalité, et les tests de stratégies logicielles en boucle. Ces compétences peuvent être combinées et intégrées dans des systèmes d’agents plus vastes, permettant aux développeurs d’orchestrer et d’automatiser des flux de travail complexes, incluant la génération de données, la simulation, l’optimisation, l’ajustement du raisonnement et l’évaluation continue.
Les outils et compétences d’agents IA physiques de NVIDIA sont désormais disponibles en open source via GitHub et skills.sh, accessibles à tout agent de codage.
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