От теории к производству: Physical AI в Южной Корее
Южная Корея, опираясь на сильные стороны в производстве и инженерии, активно трансформирует свой промышленный ландшафт с помощью NVIDIA. Фокус смещается с простого использования ИИ на Physical AI — интеграцию ускоренных вычислений, симуляций и ИИ для решения физических задач. Это позволяет перенести технологии из стадии разработки в реальное производство, затрагивая такие сферы, как полупроводники, робототехника и беспилотный транспорт.
Samsung: Революция в проектировании чипов
Samsung Electronics расширяет сотрудничество с NVIDIA, применяя cuISS и cuDSS для ускорения вычислений разреженных линейных систем в CAD-системах. В области исследований материалов платформа sMOL совместно с cuEST показала ускорение квантово-химических расчетов до 5 раз.
Особого внимания заслуживает работа над тепловым и механическим анализом на уровне чипа с помощью PhysicsNeMo. Использование ИИ-гомогенизации, более грубых сеток и GPU-ускорения привело к колоссальному скачку производительности:
| Параметр | До (CPU, 32 ядра) | После (GPU, PhysicsNeMo) | Эффект |
|---|---|---|---|
| Время симуляции | ~18 часов | 41 секунда | Ускорение ~1600x |
| Метод | Точная сетка (fine-grid) | Грубая сетка (coarse-grid) + ИИ | — |
В будущем эти инструменты будут интегрированы через NVIDIA Agent Toolkit, что позволит инженерным агентам самостоятельно анализировать и сравнивать варианты дизайна.
Kakao Mobility: Автономное вождение уровня L4
Kakao Mobility планирует развернуть систему автономного вождения уровня L4, объединив свой опыт работы в районе Каннам (Сеул) с вычислительной платформой NVIDIA DRIVE AGX Thor. Ключевым элементом станет платформа NVIDIA Hyperion для сенсоров и вычислений, а также NVIDIA Halos для обеспечения безопасности на этапах разработки и валидации.
Первоначальные тесты будут проводиться на специально разработанных автомобилях Kia, что станет важным шагом к коммерческому внедрению услуг мобильности без водителя в Корее.
LG Electronics: Роботы с физическим интеллектом
LG Electronics и NVIDIA продемонстрировали успешное применение NVIDIA Isaac GR00T для управления манипуляторами роботов CLOiD в реальных производственных условиях. Создан «физический ИИ-флайуил» (data flywheel), который замыкает цикл: сбор данных в реальности → аугментация данных на базе NVIDIA Cosmos → обучение модели GR00T → вычисления на NVIDIA Jetson AGX Thor → оценка в симуляции.
Этот процесс создает повторяемый конвейер для постоянного улучшения навыков роботов в производстве, сокращая время на обучение и тестирование новых задач.
Источник: NVIDIA Blog ↗