NVIDIAは「GTC 2022」において、CEOのジェンスン・フアン氏が基調講演で、ロボティクスやエッジAI向け超小型AIコンピュータ「Jetson」シリーズに新しいラインナップとして、エントリーレベルの「Jetson Orin Nano」を加えることを発表した。「Jetson Orin Nano」には8GB版と4GB版の2種類が用意される。 価格は199ドルからで出荷予定は2023年1月の予定。アーキテクチュアは現行の「Jetson Orin」と共通のため、「Jetson Orin開発者キット」を使用してシステムの開発自体はすぐにでも始めることができる。本体のサイズやピンは今秋発売予定の「Jetson Orin NX」と同じ。 「NVIDIA Jetson Orin Nano」は、従来の「Jetson Nano」と比較してパフォーマンスが約80倍と飛躍的に向上する。それでいて価格は比較

ロボットやドローン、セキュリティカメラ等、多くのエッジデバイスにAI機能を搭載することで知能化できる。そしてAI機能を搭載するには本体にGPUを搭載したエッジ向け超小型AIコンピュータ「NVIDIA Jetson (ジェットソン)」シリーズを組み込むことで実現できる。 例えば、AI自動搬送ロボット(AMR)を知能化すると、指定したルートを自律運転したり、他のロボットと連携して移動することができるようになる。製造工場や配送センターなど、大規模な施設では特に、単独での自動搬送はもちろん、複数台のロボットが連携して移動する搬送システムの需要が高まっている。

日照時間の長さから「日本のひなた」と称される宮崎県。そのほぼ中心に新富町という人口1万7千人ほどの小さな町がある。美しい海岸線と豊かな自然に恵まれたこの町は、宮崎平野を代表する野菜の産地であり、特にピーマンの生産量においては全国でトップレベル。今、この町のピーマンの収穫作業に「NVIDIA Jetson」が活躍しているという。 NVIDIA Jetsonを搭載しているのは、新富町発の農業ロボットベンチャー、AGRIST株式会社が3月に市場投入を開始したピーマン自動収穫ロボット「L」(エル)の最新モデル。このロボットは、2022年秋からレンタルサービスも開始する予定だ。 持続可能な農業を願う農家の声から誕生したAGRIST 行政も含めて農業で街を盛り上げていこうとする中で、新富町役場は2017年に地域商社「こゆ財団」を設立。その代表理事にシリコンバレーのITベンチャー企業でサービス開発責任者

皆さん、NVIDIAのオンラインイベント「GTC 2022」は参加されたでしょうか？ 様々な発表がありましたが、その中でも超小型のAIコンピュータ「Jetson」(ジェットソン)シリーズの最新モデル「NVIDIA Jetson AGX Orin」(以下 Jetson Orin)開発者キットの発売が発表されました。 ロボスタ編集部には、早速レビュー用の「Jetson Orin」開発者キットの実機が届きましたので、レビューをネット最速でお届けします。最新の「Jetson Orin NX」情報もあります。

Meta’s $500 Quest 3 targets consumer mixed reality The new model features improved passthrough tech, higher res displays and better graphics Brian Heater

NVIDIAは「GTC 2021」を開催し、2021年11月9日に創業者兼CEOのジェンスン・フアン(JENSEN HUANG)氏の基調講演がおこなわれた。それに合わせてJetsonシリーズの新型「NVIDIA Jetson AGX Orin」(オリン)を発表した。最大200TOPS パフォーマンスを発揮する。これは従来の「Jetson AGX Xavier」(エグゼビア)と比べて6倍の高速性能となる。 NVIDIA Ampereアーキテクチャが Jetson に登場 ロボットやドローンなどの自律動作機器、医療機器、AIセキュリティカメラなど、エッジの組み込みコンピューティング向けのGPU搭載コンピュータボード。世界最小で最も強力、かつエネルギー効率の高いAIスーパーコンピュータとなる。 NVIDIA Jetson AGX Orin モジュールと開発者キットは2022年の第1四半期に提供開

NVIDIA Jetson developer kits serve as a go-to platform for roboticists because of its ease of use, system support, and its comprehensive support for accelerating AI workloads. In this post, we showcase our support for open-source robotics frameworks including ROS and ROS 2 on NVIDIA Jetson developer kits. This post includes the following helpful resources: ROS and ROS 2 Docker containersAccelerate

youtalk IKNet: Inverse kinematics neural networks for ROBOTIS Open Manipulator X IKNet is an inverse kinematics estimation with simple neural networks. It can be run on Jetson f... Read more >>

2020年8月、AIソフトウェア／ソリューション開発を手掛けるスタートアップのエクサウィザーズが高性能2眼レンズ搭載のAIカメラ「ミルキューブ」を発売した。特徴の1つはそのデザイン性にある。現在市場に多く出回るAIカメラの多くは、一目見れば「カメラ」だと周囲に伝わりやすいフォルムとなっている。これに対してカラーリングを施した立方体形状のミルキューブは、カメラというより、まるで小型スピーカーなど家電製品のようなデザインに仕上がっている。 だが、“インテリア感”を前面に押し出した見た目を裏切るかのように、処理性能は高い。GPUとしてNVIDIAの組み込みAIコンピュータ「Jetson Nano」を筐体に内蔵しており、工場現場の不良品検知や物流支援などの用途にも十分適用できる。AIカメラを開発するためにJetson Nanoを活用する事例は多数あるが、Jetson Nanoそのものを最終製品に組

Ubuntu OSイメージの作成 公式サイトからJetPackイメージをダウンロードします。 項目が多くて探しにくいですが、以下の画像のようにJetPack 4.6.1を使用します。 SEARCHの欄に”jetson nano”と入れると候補がしぼられるので探しやすくなります。 ダウンロードしたzipファイルは圧縮ファイルですが、解凍せずに使いますのでそのままにしておいてください。 以下、Macで実施する例を載せていますが、ここで使用するSD Card FormatterとBalena EtcherはWindows用もありますので、同様に実行できます。 SD Card Formatterでフォーマットします。通常、Quick formatで問題ないようですが、うまく行かない場合はOverwrite formatしてください。 Balena EtcherでJetPackイメージをSDカードに

2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ

今回はNVIDIAのJetsonNanoが搭載されているJetBot（AIロボットカー）を購入して実際に動かしてみましたので、それの紹介していきたいと思います。 JetBotキットに関してはすでにいろいろな会社から販売されていますので、デザインや価格などを考慮して購入して試してみるといいと思います。 JetBotとは？ JetBotとは、NVIDIA社が販売しているJetson NanoというGPU付きのシングルボードコンピューターが搭載されたオープンソースのロボットのことです。オープンソースなので公開されているサンプルコードでロボットを動かすことはもちろん、自分でプログラムを作って動かすことも可能となっています。特徴としてはGPUが付いていますのでAI（深層学習）との相性もいいところです。Jetson Nanoとキーボード、マウス、ディスプレイなどを接続したら普通のPCのように使用するこ

NVIDIAは、オンラインで開催されたジェンスン・フアン最高経営責任者(CEO)による「GTC2020」の基調講演で、人工知能(AI)初学者向けの開発キットであるJetson Nanoの安価なバージョン「Jetson Nano 2GB」をリリースすることを発表しました。 Jetson Nano 2GB Developer Kit | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-2gb-developer-kit NVIDIA Announces $59 Jetson Nano 2GB, A Single Board Computer With Makers In Mind | Hackaday https://hackaday.com/2020/10/05/nvidia-announces-59-je

Jetson Xavier NX搭載で最大6ARMコア利用可能！最大21TOPSの能力を誇るNVIDIAの世界最小AIスーパーコンピューター「Jetson Xavier NX」 2020.08.21 NVIDIAの最新高性能プロセッサー搭載製品を世界でいち早く製品化！ サーバーレベルのコンピューターパワーに匹敵する最大21TOPS（21兆オペレーション/秒、消費電力15W）の能力を誇る世界最小のAIスーパーコンピューター「NVIDIA Jetson Xavier NX」を紹介したい。 最適化された放熱と電源のソリューション NVIDIAの公式仕様及び比較によると、Jetson Xavier NXはJetson Nanoよりもおよそ3倍の消費電力となるため、熱による問題を防ぐために従来とは異なる熱設計が必要になる。 またこの高い消費電力を考慮した電源設計も必要だ。AAEON Technolo

NVIDIAの大串です。今回はDeep Learning(TensorFlow)の推論をGPUで実行する際に高速化ができるTensorFlow-TensorRTに関して記事を書かせて頂きました。 モチベーション Deep Learningモデルの推論は計算量が多いため、通常の処理に比べ時間がかかるケースが多いです。ユースケースによっては厳しい時間制約の中でDeep Learningモデルの推論結果が求められます。 このようなケースに対応するため、NVIDIAはGPUでDeep Learningモデルの推論処理を高速化できるTensorRTライブラリを開発しています。 TensorRTはTensorFlowに統合されており、TensorFlowから簡単に呼び出すことができます。これはTensorFlow-TensorRT（以下：略称TF-TRT）と呼ばれて、TensorFlowの便利な機能を

Tensorflow Object Detection APIで学習させたMobilenetV2のモデルをNVIDIA JetsonのDeepStream SDKで動かしてみたTensorFlowJetsonObjectDetectionAPI はじめに この記事では、NVIDIA JetsonのDeepStream SDKで自分で用意したデータで学習した物体検出モデルを利用する手順について記述しています。データのアノテーションと学習は以下の図にあるように、Cloud AnnotationsとGoogle colabを使って行います。どちらも無料で使えます。 以下はメガネを検出できるように学習させたモデルをJetsonのDeepStream SDKで動かしている様子です。平均で18FPSぐらいでています。よく考えてみるとコーディングらしいコーディングをすることなく（構成ファイルやパラメータ