デザイナー、エンジニア、アナリストは、極めて短期間で革新、反復、そして問題解決ができるよう、大量のモデルを効率的に処理する必要があります。一方で、メーカーは、膨大な量のセンサーや運用データからインサイトを得て、作業の最適化、インサイトを得るまでの時間短縮、コスト削減を行う必要があります。NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング、AI モデル、そしてライブラリが、あらゆる場所から大規模に、その全てを可能にします。
産業部門向けの AI
新しいレベルの自動化、効率性、精度を実現します。
はじめに
産業デジタル化の推進
世界中の業界をリードする企業が NVIDIA のテクノロジを取り入れて、AI を活用した取り組みを大規模に実現しています。 NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング、AI モデル、およびライブラリによって、産業規模での AI 導入が可能になり、膨大なセンサー データや運用データを活用して、業務の最適化、インサイトを得るまでの時間の短縮、生産性の最大化、そしてコスト削減を実現できます。
分野
産業別に見る AI 活用事例
製造
設計から納品まで、製造を改革します。
半導体
サブナノメートル スケールでの進歩を実現します。
航空宇宙
次世代のパフォーマンス、生産性、効率性を実現します。
農業
AI で農業に革命を起こす。
自動車
エンドツーエンドのイノベーションを推進します。
化学物質、材料、産業バイオテクノロジ
発見を加速します。
ユース ケース
開発者の NVIDIA AI 活用方法
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設計とエンジニアリング
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合成データ生成
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強化学習
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産業用施設デジタル ツイン
設計とエンジニアリング
コンピューター支援エンジニアリング (CAE) シミュレーション ツールは、物理的な性能を迅速に評価する機能を提供します。 Cadence、Siemens、Synopsys、Dassault などの主要なソフトウェア プロバイダーは、NVIDIA CUDA-X ライブラリ、AI 物理モデル、自律型 AI エージェント、CUDA-X Python フレームワーク、そして最新の NVIDIA Blackwell GPU を活用して、ソルバーの処理速度を桁違いに加速させ、シュミレーション時間を数日から数時間に短縮し、より高精度なシミュレーションを実現しています。
McLaren
合成データ生成
開発者は、合成データを現実世界のデータと組み合わせて使用し、マルチモーダル フィジカル AI モデルのトレーニング用に慎重にラベル付けされたデータセットを作成することで、トレーニング時間を大幅に短縮しコストを大幅に削減することができます。 そして今では、NVIDIA Cosmos™ により、開発者は 3D-to-real ワークフローでさらに大きなデータセットを生成できるようになりました。
強化学習
シミュレーションにおける強化学習により、ロボットはあらゆる仮想環境で試行錯誤しながら訓練することができます。このアプローチにより、ロボットは新しい物体の把握、四足歩行、複雑な操作スキルの習得など、現実世界の自動化タスクに必要な高度な粗大運動技術と微細運動技術を身につけることが可能になります。
Agility, Apptronik, Fourier Intelligence, Unitree
産業用施設デジタル ツイン
Omniverse SDK と API を活用すれば、高度な産業施設デジタル ツイン ソリューションを開発し、データの相互運用性、物理ベースの可視化、生成 AI、リアルタイム コラボレーションをソフトウェアに組み込むことができます。
Delta Electronics
探索と構築
NVIDIA テクノロジでワークフローを高速化
事前構築された Omniverse Blueprints とワークフローを探索し、OpenUSD ベースのアプリケーションとサービスを迅速に開発し強化しましょう。
成功事例
活用事例をご覧ください。
AI を活用してプロセスを最適化し、リスクを軽減し、コストを削減している、業界の企業たちの導入事例からインサイトを得ましょう。
- 引用 1
- 引用 2
- 引用 3
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関連情報
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コミュニティ
Siemens
特集
産業用 AI の次なる展開とは?
産業用 AI は、次世代の設計と製造プロセスを推進しています。 Siemens、Mercedes-Benz、Pegatron などの業界リーダーが、エージェント型 AI とデジタル ツインが産業施設と製品の設計、構築、運用方法を変革している方法について語ります。
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