Jake Loosararian: Robot harus memprioritaskan pengumpulan data untuk efisiensi, dampak dominasi Nvidia terhadap keberagaman perangkat keras, dan peran penting determinisme dalam kemajuan masa depan | TWIST

Inti utama

• Robotika harus memprioritaskan pengumpulan data untuk mengoptimalkan kinerja dan pengambilan keputusan.
• Industri seperti energi dan pertahanan semakin memanfaatkan robotika untuk efisiensi operasional.
• Masa depan robotika menjanjikan, tetapi keselamatan dan keandalan melalui determinisme sangat penting.
• Konsolidasi di sekitar Nvidia membatasi keragaman perangkat keras, sehingga berdampak pada pengembangan AI.
• Robotika dapat meningkatkan efisiensi di industri dengan biaya energi tinggi dan seringnya penghentian operasi.
• GPU telah menjadi vital untuk menskalakan aplikasi AI, terutama pada model berbasis obrolan.
• Fragmentasi kompatibilitas perangkat keras disebabkan oleh sistem perangkat lunak milik sendiri.
• CUDA sudah ketinggalan untuk sistem modern, yang menandakan perlunya perangkat lunak GPU yang diperbarui.
• Sistem heterogen meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas komputasi.
• Perusahaan mencari fleksibilitas perangkat keras untuk menghindari penguncian vendor.
• Dampak pragmatis AI dan robotika menjadi fokus bagi sektor seperti energi dan pertahanan.
• Determinisme dalam robotika memastikan keselamatan dan keandalan dalam aplikasi AI.
• Meningkatnya model berbasis obrolan telah mendorong pentingnya GPU dalam AI.

Perkenalan tamu

Jake Loosararian adalah CEO dan co-founder Gecko Robotics, sebuah perusahaan yang menerapkan robot yang dibuat khusus dan AI untuk inspeksi infrastruktur yang bersifat misi-kritis di bidang energi, pertahanan, dan manufaktur. Pada 2012 saat ia masih menjadi mahasiswa di Grove City College, ia membangun robot panjat tembok pertamanya di kamar asrama untuk mengatasi downtime yang persisten di sebuah pembangkit listrik setempat, sehingga meluncurkan perusahaan pada 2013. Saat ini, Gecko mengelola lebih dari 500.000 aset kritis untuk mitra Fortune 100 serta Angkatan Udara dan Angkatan Laut AS, mencapai status unicorn dengan valuasi $1,25 miliar pada Juni 2025.

Peran data dalam robotika

• Gagasan mengumpulkan informasi dan data menggunakan robotika untuk membantu mendorong hasil yang lebih baik

  — Jake Loosararian

• Robot tidak boleh dibuat hanya demi membangun; robot harus memiliki tujuan dalam pengumpulan data.

• Robotika berbasis data dapat mencegah masa depan yang bersifat komoditas di industri ini.

• Jika Anda membangun robot hanya untuk membangun robot… itu mengarah pada masa depan yang bersifat komoditas

  — Jake Loosararian

• Memahami peran data sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja infrastruktur.

• Robotika dalam infrastruktur adalah tentang meningkatkan pengambilan keputusan melalui data.

• Dampak pragmatis dari kecerdasan buatan… berpotensi mendorong keputusan yang lebih baik

  — Jake Loosararian

• Pengumpulan data sangat penting untuk meningkatkan efisiensi operasional di sektor-sektor kritis.

Robotika di energi dan pertahanan

• Sektor energi, minyak, gas, dan pertahanan berfokus pada dampak pragmatis robotika.

• Perusahaan energi, minyak, dan gas… benar-benar sedang melihat seberapa berdampaknya robotika

  — Jake Loosararian

• Integrasi robotika dan AI meningkatkan efisiensi operasional di industri-industri ini.

• Sektor pertahanan sedang mengeksplorasi robotika untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

• departemen perang benar-benar sedang melihat seberapa berdampaknya robotika

  — Jake Loosararian

• Robotika membantu mengatasi tantangan di industri dengan biaya energi yang tinggi.

• Robotika dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional di industri yang menghadapi biaya energi tinggi

  — Jake Loosararian

• Fokusnya adalah bagaimana robotika dapat mendorong hasil yang lebih baik di energi dan pertahanan.

Masa depan robotika dan determinisme

• Masa depan robotika optimistis, tetapi membutuhkan fokus pada determinisme.

• Saya sangat bersemangat dan optimistis tentang… seperti apa masa depan robotika

  — Jake Loosararian

• Determinisme memastikan keselamatan dan keandalan dalam aplikasi robotika.

• Kuncinya adalah bersifat deterministik… mungkin di situlah kita kurang sedikit

  — Jake Loosararian

• Keselamatan dan keandalan sangat penting di bidang robotika yang berkembang pesat.

• Determinisme menyeimbangkan inovasi dan keselamatan dalam robotika.

• Fokus pada determinisme mengatasi potensi kekhawatiran keselamatan dalam AI.

• Memastikan keandalan dalam robotika sangat penting untuk kemajuan di masa depan.

Keragaman perangkat keras dan dominasi Nvidia

• Konsolidasi di sekitar Nvidia membatasi keragaman perangkat keras dalam pengembangan AI.

• Banyak sekali dunia ini yang benar-benar terkonsolidasi di platform Nvidia

  — Jake Loosararian

• Perlu ada lebih banyak vendor perangkat keras untuk mendorong inovasi dalam AI.

• Kami ingin lebih banyak vendor perangkat keras di ruang ini

  — Jake Loosararian

• Dominasi Nvidia berdampak pada keragaman pilihan perangkat keras AI.

• Keragaman perangkat keras sangat penting untuk mendorong inovasi dalam AI.

• Lanskap perangkat keras AI saat ini membutuhkan lebih banyak persaingan.

• Konsolidasi membatasi potensi solusi perangkat keras AI yang beragam.

Pentingnya GPU dalam AI

• GPU telah menjadi kebutuhan penting untuk menskalakan aplikasi AI.

• GPU telah menguasai dunia… sisi inferensinya sangat besar

  — Jake Loosararian

• Meningkatnya model berbasis obrolan telah mendorong pentingnya GPU.

• GPU meningkatkan kapabilitas komputasi dalam teknologi AI.

• Peran GPU sangat penting untuk tugas inferensi dalam AI.

• Evolusi teknologi AI telah meningkatkan kebutuhan akan GPU.

• GPU vital untuk meningkatkan daya komputasi AI.

• Pentingnya GPU dalam AI terus bertumbuh seiring kemajuan teknologi.

Fragmentasi dalam kompatibilitas perangkat keras

• Fragmentasi muncul karena tidak adanya lapisan perangkat lunak yang menyatukan.

• Perusahaan perangkat keras tidak saling cocok… mereka membuat perangkat lunak untuk chip mereka

  — Jake Loosararian

• Sistem milik sendiri berkontribusi pada masalah kompatibilitas perangkat keras.

• Dinamika kompetitif antara perusahaan perangkat keras menyebabkan fragmentasi.

• Solusi perangkat lunak milik sendiri berdampak pada fragmentasi industri.

• Masalah kompatibilitas muncul dari tidak adanya pendekatan yang terpadu.

• Dampak perangkat lunak milik sendiri pada sistem perangkat keras sangat signifikan.

• Fragmentasi memengaruhi efisiensi keseluruhan sistem perangkat keras.

Kebutuhan akan perangkat lunak GPU yang diperbarui

• CUDA sudah ketinggalan untuk sistem modern dan AI generatif.

• CUDA… adalah bintang yang bersinar dari perangkat lunak sistem untuk GPU, tetapi usianya sudah 20 tahun

  — Jake Loosararian

• Ada kebutuhan akan inovasi dalam perangkat lunak GPU untuk tren teknologi saat ini.

• Perangkat lunak GPU yang ada mungkin tidak memenuhi persyaratan untuk kemajuan modern.

• Relevansi CUDA dipertanyakan dalam konteks teknologi-teknologi baru.

• Sistem modern memerlukan solusi perangkat lunak GPU yang diperbarui.

• Evolusi teknologi menuntut inovasi dalam perangkat lunak GPU.

• Kebutuhan akan perangkat lunak yang diperbarui sangat kritis untuk mengembangkan kemampuan AI.

Sistem heterogen dalam komputasi

• Sistem heterogen meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam komputasi.

• Anda mendapatkan sistem heterogen ini ketika Anda memiliki arsitektur yang berbeda

  — Jake Loosararian

• Arsitektur perangkat keras yang berbeda yang saling berkomunikasi meningkatkan kemampuan komputasi.

• Sistem heterogen sangat penting untuk arsitektur komputasi modern.

• Dampak sistem heterogen terhadap fleksibilitas perusahaan sangat signifikan.

• Perusahaan diuntungkan oleh fleksibilitas yang ditawarkan oleh sistem heterogen.

• Pergeseran dalam arsitektur komputasi memengaruhi investasi teknologi.

• Sistem heterogen memainkan peran kunci dalam perkembangan komputasi di masa depan.

Menghindari penguncian vendor dengan pilihan perangkat keras

• Perusahaan menginginkan kemampuan untuk memilih di antara sistem perangkat keras yang berbeda.

• Ini memberi perusahaan pilihan… mereka ingin pilihan agar bisa mengadopsi sistem lain

  — Jake Loosararian

• Menghindari penguncian vendor adalah perhatian penting bagi perusahaan.

• Fleksibilitas dalam pilihan teknologi sangat penting bagi perusahaan.

• Perusahaan berupaya menghindari ketergantungan pada satu vendor perangkat keras.

• Kemampuan untuk memilih sistem yang berbeda meningkatkan fleksibilitas perusahaan.

• Penguncian vendor menimbulkan tantangan untuk adopsi teknologi.

• Perusahaan memprioritaskan fleksibilitas dalam pilihan perangkat keras untuk meningkatkan inovasi.

                  **Pengungkapan:** Artikel ini diedit oleh Tim Editorial. Untuk informasi lebih lanjut tentang cara kami membuat dan meninjau konten, lihat Kebijakan Editorial kami.