\n<\/p>\n
D\u0130J\u0130TAL<\/a> FABR\u0130KALAR VE S\u0130M\u00dcLASYON TEKNOLOJ\u0130S\u0130<\/strong><\/p>\n General Motors (GM), \u00fcretim s\u00fcre\u00e7lerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek ve optimize etmek i\u00e7in Nvidia\u2019n\u0131n Omniverse platformunu kullanmay\u0131 planl\u0131yor. Bu platform, GM\u2019nin fiziksel fabrikalar\u0131n\u0131n sanal kopyalar\u0131n\u0131, yani \u201cdijital ikizlerini\u201d olu\u015fturarak \u00fcretim s\u00fcre\u00e7lerinin daha etkin bir \u015fekilde y\u00f6netilmesini sa\u011flayacak. Bu dijital ikizler, fabrikadaki operasyonlar\u0131n sim\u00fclasyon yoluyla test edilmesine ve analiz edilmesine olanak tan\u0131yacak.\u00a0<\/p>\n Omniverse sayesinde GM, yeni \u00fcretim hatlar\u0131n\u0131n ve s\u00fcre\u00e7lerinin kurulumu s\u0131ras\u0131nda herhangi bir fiziksel aksakl\u0131k ya\u015famadan, bu s\u00fcre\u00e7leri \u00f6nceden dijital olarak test edebilecek. Fabrikadaki potansiyel darbo\u011fazlar, hatalar ya da verimlilik sorunlar\u0131, \u00fcretime ge\u00e7meden \u00f6nce sanal ortamda analiz edilebilecek. Ayn\u0131 zamanda bir \u00fcretim hatt\u0131nda yap\u0131lan de\u011fi\u015fikliklerin t\u00fcm fabrikan\u0131n performans\u0131na etkisi sim\u00fcle edilerek, daha bilin\u00e7li kararlar al\u0131nabilecek.\u00a0<\/p>\n Bu dijital sim\u00fclasyonlar yaln\u0131zca \u00fcretim hatlar\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda fabrikada kullan\u0131lan robotlar\u0131n programlanmas\u0131n\u0131 ve e\u011fitimini de kaps\u0131yor. Nvidia\u2019n\u0131n yapay zeka ara\u00e7lar\u0131, robotlar\u0131n sanal ortamda e\u011fitilmesine olanak tan\u0131yarak daha h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011frenme, hassasiyet ve verimlilik gibi avantajlar sa\u011flayacak.\u00a0<\/p>\n GM, bu dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmle yaln\u0131zca maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmekle kalm\u0131yor, ayn\u0131 zamanda s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fi art\u0131rmay\u0131 hedefliyor. Daha az kaynak kullan\u0131m\u0131 ve enerji t\u00fcketimi, bu teknolojilerin \u00e7evresel etkisini de azalt\u0131yor. Ayr\u0131ca, sim\u00fclasyonlarla hatalar\u0131n \u00f6nceden tespiti, \u00fcretim kesintilerini ve at\u0131klar\u0131 en aza indiriyor.\u00a0<\/p>\n OTONOM ARA\u00c7LAR \u0130\u00c7\u0130N YEN\u0130 ORTAK<\/strong><\/p>\n GM, Nvidia\u2019n\u0131n DRIVE AGX platformunu benimseyerek, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7 teknolojisinde \u00f6nemli bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 hedefliyor. Bu platform, geli\u015fmi\u015f s\u00fcr\u00fcc\u00fc destek sistemlerinin yan\u0131 s\u0131ra, ara\u00e7 i\u00e7i g\u00fcvenlik \u00f6zelliklerini de optimize ederek tamamen otonom ara\u00e7lar\u0131n geli\u015ftirilmesine zemin haz\u0131rlayacak.\u00a0
\u00a0
Otonom ara\u00e7lar i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc olan DRIVE AGX, otonom s\u00fcr\u00fc\u015f sistemlerinin geli\u015ftirilmesi, test edilmesi ve uygulanmas\u0131 i\u00e7in gerekli bile\u015fenleri i\u00e7eriyor.\u00a0\u00a0
\u00a0
Nvidia\u2019n\u0131n DRIVE AGX\u2019i, daha \u00f6nce Volvo\u2019nun elektrikli otomobilleri EX90 ve ES90 modellerinde kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131. Ayr\u0131ca otonom teslimat ara\u00e7lar\u0131 geli\u015ftiren Nuro \u015firketi de ara\u00e7lar\u0131nda bu teknolojiyi kullan\u0131yor.\u00a0
\u00a0
YAPAY ZEKA<\/a> ALTYAPISINDA \u0130\u015eB\u0130RL\u0130\u011e\u0130<\/strong>
\u00a0
GM ve Nvidia aras\u0131ndaki ortakl\u0131k sadece fiziksel \u00fcr\u00fcnlerle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fil. Nvidia, GM\u2019ye ileri d\u00fczey yapay zeka altyap\u0131s\u0131 sa\u011flayarak GM\u2019nin kendi yapay zeka tabanl\u0131 sistemlerini daha h\u0131zl\u0131 ve etkili bir \u015fekilde geli\u015ftirmesine destek olacak.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n