Kawamura Akihiro
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Real-Time Response to Anomalies with Foundation Modeling - DRIVE Labs基礎モデリングによる異常へのリアルタイム対応
看板のストップサインで誤ってストップしない仕組み Observation（観察） Embedding Model（埋め込みモデル） Fast Detector（高速検出器）0.053秒（約20Hz） Anomaly Detected（異常検出） LLM（大規模言語モデル）のクエリ • タスクの説明 • シーンの説明 • 代替オプション Slow Reasoner: （低速推論器）：1.5秒（0.67Hz） 分析： 検出された停止標識は看板上の画像であり、車両の意思決定では無
NVIDIA News：omniverseリアルタイム物理学デジタルツインをSC24で発表インタラクティブなCAEブループリントにより計算時間を圧倒的に短縮
（2024年11月18日） NVIDIAは、航空宇宙、自動車、製造、エネルギーなどの分野で、コンピュータ支援エンジニアリング（CAE）顧客がリアルタイムでインタラクティブなデジタルツインを作成できるよう支援するためのOmniverse Blueprintを発表しました。 従来のエンジニアリングワークフローでは、物理シミュレーションから視覚化、設計最適化までに数週間から数ヶ月を要していましたが、このBlueprintを使用することで、シミュレーション速度が最大1,20
解説：ALCHEMI NIMマイクロサービス/電気自動車のバッテリーや太陽光パネルなどの再生可能エネルギー分野での新材料の発見を支援
NVIDIAは、持続可能な材料の研究を加速するために、ALCHEMI NIMマイクロサービスを発表しました。このサービスは、化学シミュレーションのAI推論を最適化し、電気自動車のバッテリーや太陽光パネルなどの再生可能エネルギー分野での新材料の発見を支援します。 どんなもの？ ALCHEMI NIMは、化学シミュレーションのAI推論を高速化するマイクロサービスであり、持続可能な材料の研究を支援します。 先行研究と比べてどこがすごい？ 従来の試行錯誤的な実験に比べ、仮想AIラ
