में एक सफलता उद्योग: NVIDIA सिखाया ऐ संभाल करने के लिए खेल ग्राफिक्स

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2018-12-04 20:00:13

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NVIDIA के एक लंबे समय के लिए एक असली "इंजन के लिए प्रगति" के विकास में ग्राफिक समाधान है । इसके ग्राफिक्स अभी भी कर रहे हैं सबसे अच्छा समाधान के कुछ बाजार पर. लेकिन अनन्तता करने के लिए "को बढ़ाने के लिए गीगाबाइट के VRAM" काम नहीं करेगा और उद्योग की जरूरत है नए सिरे से विचार । और यह है कि यह तैयार है देने के लिए NVIDIA के साथ दुनिया बनाता है कि नई तकनीक प्रसंस्करण 3 डी ग्राफिक्स लागू नहीं किया जा सकता ग्राफिक्स प्रोसेसर द्वारा, और उन्नत कृत्रिम बुद्धि ।

प्रेस सेवा के रूप में कंपनी NVIDIA बनाया है ऐ एल्गोरिथ्म बनाता है, जो आभासी वस्तुओं पर आधारित रियल सिनेमा, के विपरीत है, लेकिन सबसे अधिक इसी तरह के समाधान यह काम नहीं करता है के साथ अलग-अलग फ्रेम के साथ, लेकिन पूरे स्ट्रीम में एक बार. अनुसार कंपनी के लिए,

"ऐ अनुमति देगा डेवलपर्स और कलाकारों बनाने के लिए नए इंटरैक्टिव तीन आयामी आभासी दुनिया के लिए मोटर वाहन, गेमिंग उद्योग और परियोजनाओं के लिए आभासी वास्तविकता में, सिर्फ जीने के लिए सीखने से वास्तविक दुनिया है । यह लागत कम हो जाएगा और विकास के लिए समय है । तंत्रिका नेटवर्क, और विशेष रूप से उत्पादक मॉडल, परिवर्तन जिस तरह से आप बनाने के लिए ग्राफिक्स."

प्रदर्शित करने के लिए प्रौद्योगिकी, शोध टीम विकसित एक सरल रेसिंग खेल अवास्तविक इंजन 4 द्वारा संचालित है, जो खिलाड़ियों की अनुमति देता है के माध्यम से नेविगेट करने के लिए एक इंटरैक्टिव वातावरण उत्पन्न कृत्रिम बुद्धि के द्वारा. तंत्रिका नेटवर्क संचालित होता है, के साथ उच्च स्तर के विवरण के दृश्य में, इस तरह के एक नक्शे के रूप में विभाजन का वर्णन है कि विशेषताओं के साथ वस्तुओं और जहां वे कर रहे हैं. इस के आधार पर, ऐ "जानता" है कि क्या एक निश्चित छवि का हिस्सा है, एक कार या एक इमारत, के रूप में अच्छी तरह के रूप में अपनी सीमाओं और गुण है । तो नेटवर्क imbues दृश्य विवरण के साथ कर रहे हैं कि सीखा से स्रोत डेटा और वास्तविक वीडियो है.

सिखाने के लिए एअर इंडिया डेवलपर्स इस्तेमाल किया NVIDIA टेस्ला V100 गहरी सीखने एल्गोरिथ्म cuDNN, के रूप में अच्छी तरह के रूप में वीडियो के हजारों के शहरी परिदृश्य के लिए एक सीखने की प्रणाली है । इसके अलावा पैदा करने के लिए आभासी दुनिया में, ऐ भी बना सकते हैं और चेतन 3 डी मॉडल के साथ लोगों को.

"करने की क्षमता अनुकरण करने के लिए और पुनर्निर्माण की गतिशीलता हमारी दुनिया में आभासी अंतरिक्ष के लिए महत्वपूर्ण है. के लिए इसके अलावा में विशुद्ध रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान, प्रशिक्षण ऐ पैदा करने की प्रक्रिया एक सतत दृश्य पैमाने पर आवेदनों की एक विस्तृत श्रृंखला में रोबोटिक, कंप्यूटर ग्राफिक्स, और इतने पर."

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