Then software 2.0 arrived, machine learning neural networks running on GPUs.

その後、ソフトウェア2.0が登場し、GPU上で動作する機械学習ニューラルネットワークが登場した。

This led to the big bang of generative AI, models that learn and generate anything.

これが、学習して何でも生成するモデル、ジェネレーティブAIのビッグバンにつながった。

Today, generative AI is revolutionizing 100 trillion dollars in industries.

今日、ジェネレーティブAIは100兆ドル規模の産業に革命をもたらしつつある。

Knowledge enterprises use agentic AI to automate digital work.

ナレッジ・エンタープライズは、エージェント型AIを使ってデジタル業務を自動化する。

Hello, I'm James, a digital human.

こんにちは、僕はジェームス、デジタルヒューマンだ。

Industrial enterprises use physical AI to automate physical work.

産業企業は、物理的な作業を自動化するために物理的なAIを使用している。

Physical AI embodies robots like self-driving cars that safely navigate the real world, manipulators that perform complex industrial tasks, and humanoid robots who work collaboratively alongside us.

フィジカルAIは、現実世界を安全にナビゲートする自動運転車、複雑な工業作業をこなすマニピュレーター、私たちと一緒に共同作業を行うヒューマノイドロボットなどのロボットを具現化している。

Plants and factories will be embodied by physical AI, capable of monitoring and adjusting its operations, or speaking to us.

工場やプラントは物理的なAIによって具現化され、オペレーションを監視・調整したり、私たちに話しかけたりすることができるようになるだろう。

NVIDIA builds three computers to enable developers to create physical AI.

エヌビディアは、開発者が物理的AIを作成できるように3台のコンピュータを構築。

The models are first trained on DGX.

モデルはまずDGX上でトレーニングされる。

Then, the AI is fine-tuned and tested using reinforcement learning physics feedback in Omniverse.

その後、オムニバースの強化学習物理フィードバックを使ってAIを微調整し、テストする。

And the trained AI runs on NVIDIA Jetson AGX robotics computers.

学習されたAIは、NVIDIA Jetson AGXロボットコンピュータ上で動作する。

NVIDIA Omniverse is a physics-based operating system for physical AI simulation.

NVIDIA Omniverseは、物理AIシミュレーションのための物理ベースのオペレーティングシステムです。

Robots learn and fine-tune their skills in Isaac Lab, a robot gym built on Omniverse.

ロボットは、オムニバースに作られたロボットジム、アイザック・ラボで学び、技術を磨く。

This is just one robot.

これは1台のロボットに過ぎない。

Future factories will orchestrate teams of robots and monitor entire operations through thousands of sensors.

未来の工場は、ロボットのチームを指揮し、何千ものセンサーを通してオペレーション全体を監視する。

For factory digital twins, they use an Omniverse blueprint called Mega.

工場のデジタルツインには、メガと呼ばれるオムニバースの設計図を使用している。

With Mega, the factory digital twin is populated with virtual robots and their AI models, the robots' brains.

メガでは、工場のデジタルツインにバーチャルロボットとそのAIモデル、つまりロボットの頭脳が配置される。

The robots execute a task by perceiving their environment, reasoning, planning their next motion, and finally converting it to actions.

ロボットは環境を認識し、推論し、次の動作を計画し、最終的に行動に変換することでタスクを実行する。

These actions are simulated in the environment by the world simulator in Omniverse, and the results are perceived by the robot brains through Omniverse sensor simulation.

これらのアクションは、オムニバースのワールドシミュレータによって環境中でシミュレートされ、その結果はオムニバースのセンサーシミュレーションによってロボットの頭脳によって知覚される。

Based on the sensor simulations, the robot brains decide the next action, and the loop continues, while Mega precisely tracks the state and position of everything in the factory digital twin.

センサーのシミュレーションに基づき、ロボットの頭脳が次の行動を決定し、メガが工場のデジタルツイン内のすべてのものの状態と位置を正確に追跡しながら、ループが続く。

This software-in-the-loop testing brings software-defined processes to physical spaces and embodiments, letting industrial enterprises simulate and validate changes in an Omniverse digital twin before deploying to the physical world, saving massive risk and cost.

このSoftware-in-the-Loopテストは、Software-Defined Processを物理的な空間と具現化するもので、産業企業は物理的な世界に展開する前に、オムニバースのデジタルツインでシミュレーションと検証を行い、膨大なリスクとコストを削減することができる。

The era of physical AI is here, transforming the world's heavy industries and robotics.

物理的AIの時代が到来し、世界の重工業とロボット工学を変革する。