Richard Kerris
Vice-presidente de relações com desenvolvedores, chefe de mídia e entretenimento da Nvidia
A democratização do desenvolvimento: Praticamente qualquer pessoa, em qualquer lugar, em breve estará preparada para se tornar um desenvolvedor. Tradicionalmente, era necessário conhecer e ser proficiente no uso de uma linguagem de desenvolvimento específica para desenvolver aplicações ou serviços.
À medida que a infraestrutura computacional se torna cada vez mais treinada nas linguagens de desenvolvimento de software, qualquer pessoa será capaz de acionar a máquina para criar aplicações, serviços, suporte a dispositivos e muito mais.
Embora as empresas continuem a contratar desenvolvedores para construir e treinar modelos de IA e outras aplicações profissionais, espera-se ver oportunidades significativamente mais amplas para qualquer pessoa com as habilidades certas para construir produtos e serviços personalizados.
Eles serão auxiliados por entradas de texto ou comandos de voz, tornando as interações com computadores tão simples quanto instruí-los verbalmente.
“Agora e então” no filme e na música: assim como a “nova” música dos Fab Four com IA aumentada estimulou uma nova rodada da Beatlemania, o surgimento do primeiro longa-metragem generativo de IA enviará ondas de choque pela indústria cinematográfica.
Tomemos como exemplo um cineasta que filma com uma câmera de filme 35mm. O mesmo conteúdo poderá em breve ser transformado numa produção de 70mm utilizando IA generativa, reduzindo os custos significativos envolvidos na produção de filmes no formato IMAX e permitindo a participação de um conjunto mais alargado de realizadores.
Os criadores transformarão belas imagens e vídeos em novos tipos e formas de entretenimento, solicitando textos, imagens ou vídeos a um computador. Alguns profissionais temem que sua arte seja substituída, mas esses problemas desaparecerão à medida que a IA generativa melhorar no treinamento em tarefas específicas.
Isso, por sua vez, liberará mãos para realizar outras tarefas e fornecerá novas ferramentas com interfaces amigáveis aos artistas.
Rev Lebarediano
Vice-presidente da Nvidia Omniverse e Tecnologia de Simulação
A digitalização industrial encontra a IA generativa: A fusão da digitalização industrial com a IA generativa está preparada para catalisar a transformação industrial.
A IA generativa tornará mais fácil transformar aspectos do mundo físico – como geometria, luz, física, matéria e comportamento – em dados digitais.
A democratização da digitalização do mundo físico acelerará as empresas industriais, permitindo-lhes conceber, otimizar, fabricar e vender produtos de forma mais eficiente.
Também lhes permite criar mais facilmente campos de treino virtuais e dados sintéticos para treinar uma nova geração de IA que irão interagir e operar no mundo físico, como robôs autónomos e carros autónomos.
A interoperabilidade 3D decola: Da prancheta ao chão de fábrica, os dados serão interoperáveis pela primeira vez.
As empresas de software e profissionais mais influentes do mundo nos setores de manufatura, design de produtos, varejo, comércio eletrônico e robótica estão se comprometendo com a recém-criada Alliance for OpenUSD.
OpenUSD, a linguagem universal entre ferramentas e dados 3D, quebrará os silos de dados, permitindo que as empresas industriais colaborem entre data lakes, sistemas de ferramentas e equipes especializadas de maneira mais fácil e rápida do que nunca para acelerar a digitalização de processos industriais manuais, anteriormente complicados.
Bob Pette
Vice-presidente de plataformas empresariais da Nvidia
Construindo de novo com IA generativa: A IA generativa permitirá que as organizações projetem carros simplesmente falando em um grande modelo de linguagem ou criem cidades do zero usando novas técnicas e princípios de design.
A indústria de arquitetura, engenharia, construção e operações (AECO) está construindo o futuro usando a IA generativa como guia.
Centenas de startups generativas de IA e clientes em AECO e manufatura se concentrarão na criação de soluções para praticamente qualquer caso de uso, incluindo otimização de projeto, inteligência de mercado, gerenciamento de construção e previsão física.
A IA acelerará uma evolução da produção que promete maior eficiência, redução de desperdícios e abordagens inteiramente novas à produção e à sustentabilidade.
Desenvolvedores e empresas estão se concentrando especialmente na análise de dados de nuvens de pontos, que usa lidar para gerar representações de ambientes construídos e naturais com detalhes precisos. Isso poderia levar a insights e análises de alta fidelidade por meio de fluxos de trabalho generativos acelerados por IA.
A IA generativa também oferece às empresas uma oportunidade significativa de obter novos insights a partir dos dados existentes.
Ao personalizar modelos básicos pré-treinados com técnicas como ajuste fino e geração aumentada de recuperação (RAG), as organizações podem aproveitar o poder transformador da IA generativa para tarefas específicas de domínio para melhorar a tomada de decisões e desenvolver uma vantagem competitiva.
Para aproveitar esta oportunidade e acelerar a adoção da IA generativa, as empresas precisarão de um caminho confiável para projetar e implementar infraestruturas escaláveis, eficientes e confiáveis.
Deepu Talla
Vice-presidente de computação embarcada e de borda da Nvidia
A ascensão dos programadores de robótica: os LLMs levarão a melhorias rápidas para os engenheiros de robótica. A IA generativa desenvolverá código para robôs e criará novas simulações para testá-los e treiná-los.
Os LLMs acelerarão o desenvolvimento de simulações construindo automaticamente cenas 3D, construindo ambientes e gerando ativos a partir de entradas.
Os ativos de simulação resultantes serão críticos para fluxos de trabalho como geração de dados sintéticos, treinamento de habilidades robóticas e testes de aplicações robóticas.
Além de ajudar os engenheiros de robótica, os modelos de IA de transformadores, os motores por trás dos LLMs, tornarão os próprios robôs mais inteligentes, para que compreendam melhor os ambientes complexos e executem com mais eficácia uma ampla gama de habilidades dentro deles.
Para que a indústria da robótica cresça, os robôs têm de se tornar mais generalizáveis – isto é, precisam de adquirir competências mais rapidamente ou trazê-las para novos ambientes.
Os modelos generativos de IA – treinados e testados em simulação – serão um facilitador fundamental na direção de robôs mais poderosos, flexíveis e fáceis de usar.
