NVIDIA ने 2025 मध्ये फिजिकल AI सह शक्तिशाली स्मार्ट सिटी AI ब्लूप्रिंटचे अनावरण केले

ठळक मुद्दे

• NVIDIA चे स्मार्ट सिटी AI ब्लूप्रिंट संपूर्ण शहरी व्यवस्थापन वाढवण्यासाठी AI, डिजिटल ट्विन्स आणि सेन्सर डेटा वापरते.
• Esri, Milestone Systems, Linker Vision, Bentley Systems आणि Deloitte सारख्या भागीदारांद्वारे, भौतिक AI वास्तविक-जागतिक शहर वातावरणात तैनात केले जाते.
• एआय एजंट्स आणि व्हीएलएम वाहतूक प्रवाह, सुरक्षितता निरीक्षण आणि पायाभूत सुविधांची कार्यक्षमता ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी रिअल-टाइम इनसाइट देतात.
• भौतिक AI जलद प्रतिसाद वेळा, उत्तम टिकाऊपणा आणि डेटा-चालित प्रशासन सक्षम करते कारण शहरांना लोकसंख्या जलद वाढीचा सामना करावा लागतो.

2050 पर्यंत, प्रत्येक तीनपैकी दोन लोक शहरी किंवा महानगर भागात राहण्याची अपेक्षा आहे. यामुळे जगभरातील शहरांमध्ये आणखी 2.5 अब्ज लोकांची भर पडू शकते. अशा शहरी वाढीमुळे पायाभूत सुविधा, वाहतूक आणि सार्वजनिक सेवांवर लक्षणीय ताण पडतो. वाढती लोकसंख्येची घनता, हवामानातील जोखीम, वृद्धत्वाची पायाभूत सुविधा आणि वाढती रहदारी आणि पर्यावरणीय समस्या यामुळे शहरी व्यवस्था व्यवस्थापित करण्यासाठी नवीन मार्गांची तातडीची गरज निर्माण झाली आहे.

प्रत्युत्तरादाखल, फिजिकल एआय, जे सेन्सर्स, व्हिडिओ ॲनालिटिक्स, डिजिटल ट्विन्स आणि एज कंप्युटिंगसह कृत्रिम बुद्धिमत्तेची जोड देते, भविष्यातील स्मार्ट शहरांसाठीच्या दृष्टीचा एक महत्त्वाचा भाग बनत आहे.

स्मार्ट शहरांसाठी “ब्लूप्रिंट”

NVIDIA च्या स्मार्ट-सिटी व्हिजनच्या केंद्रस्थानी आहे “स्मार्ट सिटी AI साठी ब्लूप्रिंट,” एक एकीकृत फ्रेमवर्क जे डिजिटल जुळे, सिंथेटिक डेटा जनरेशन, व्हिडिओ विश्लेषणासाठी AI एजंट्स आणि व्हिजन-लँग्वेज मॉडेल्स (VLMs) एकत्र आणते. ही ब्लूप्रिंट शहरांना वास्तविक-जगातील परिस्थितीचे अनुकरण करण्यास, सेन्सर डेटाच्या विशाल प्रवाहाचे संकलन आणि व्याख्या करण्यास आणि मोठ्या प्रमाणात रिअल-टाइम व्हिजन एआय सिस्टम तैनात करण्यास सक्षम करते.

मुख्य अद्यतनांमध्ये NVIDIA Cosmos मधील पायाभूत मॉडेल्स, फोटोरिअलिस्टिक सिंथेटिक डेटासाठी डिझाइन केलेले VLM आणि मेट्रोपोलिस प्लॅटफॉर्ममधील VSS (व्हिडिओ शोध आणि सारांश) ब्लूप्रिंटमध्ये सुधारणा समाविष्ट आहेत. ट्रॅफिक सिस्टम, सेन्सर इंटिग्रेशन आणि डिजिटल ट्विन ऑपरेशन्ससाठी पूर्ण वर्कफ्लो आणि “कुकबुक्स” (स्टेप-बाय-स्टेप गाइड) प्रदान करून, NVIDIA चा कार्यक्रम तांत्रिक आव्हानांना तोंड देऊन शहरांमध्ये AI च्या अंमलबजावणीला गती देण्याचा प्रयत्न करतो.

पाच भागीदार वापर प्रकरणे हायलाइट करणे

बार्सिलोना येथील स्मार्ट सिटी एक्स्पो वर्ल्ड काँग्रेस (SCEWC) मध्ये, NVIDIA शोकेस वास्तविक-जगातील शहरी सेटिंग्जमध्ये भौतिक एआयचा कसा वापर केला जातो हे दाखवून देणाऱ्या पाच भागीदार कंपन्या.

एसरी (रॅले शहर)

Esri ने NVIDIA सोबत AI एजंट तयार करण्यासाठी सहकार्य केले जे मोठ्या प्रमाणात कॅमेरा सेन्सर डेटावर प्रक्रिया आणि विश्लेषण करतात. ते परस्परसंवादी भूस्थानिक नकाशांवर परिणामांची कल्पना करतात. रॅले, नॉर्थ कॅरोलिनामध्ये, हा प्रकल्प शहर चालकांना त्वरीत प्रतिसाद देण्यास, संबंधित विभागांना सूचित करण्यास, रहदारीचा प्रवाह ऑप्टिमाइझ करण्यास आणि पायाभूत सुविधांच्या डिझाइनमध्ये सुधारणा करण्यास अनुमती देतो.

माइलस्टोन सिस्टम्स (व्हिडिओ-व्यवस्थापन प्लॅटफॉर्म सुधारणा)

माइलस्टोन सिस्टम्स त्याच्या XProtect व्हिडिओ-व्यवस्थापन प्लॅटफॉर्मवर जनरेटिव्ह AI क्षमता जोडत आहे. ते ॲलर्ट प्रदान करण्यासाठी, स्वयंचलित अहवाल तयार करण्यासाठी आणि व्हिडिओ संदर्भाचा सारांश देण्यासाठी 75,000 तासांच्या रहदारी व्हिडिओवर प्रशिक्षित VLM वापरतात. या सुधारणांमुळे खोटे अलार्म फिल्टर करून ऑपरेटर अलार्म थकवा 30% पर्यंत कमी होऊ शकतो.

लिंकर व्हिजन (व्हिएतनाम सिटी-स्केल डिप्लॉयमेंट)

लिंकर व्हिजन, NVIDIA ब्लूप्रिंट लागू करण्यात एक नेता, हो ची मिन्ह सिटी आणि दा नांग सारख्या शहरांमध्ये भौतिक एआय आणत आहे. काओसिंग, तैवानमधील त्यांच्या यशावर आधारित, जिथे घटनांच्या प्रतिसादाची वेळ 80% पर्यंत कमी झाली आहे, ते रहदारी आणि बांधकाम क्रियाकलापांचे कार्यक्षमतेने अनुकरण आणि निरीक्षण करण्यासाठी Omniverse द्वारे 3D डिजिटल जुळे वापरतात.

बेंटले सिस्टम्स आणि व्हिवासिटी (स्मार्ट डब्लिन प्रोजेक्ट)

डब्लिन, आयर्लंडमध्ये, स्मार्ट डब्लिन उपक्रम बेंटले सिस्टम्ससह सहयोग करतो, जे AI-शक्तीवर चालणारे सेन्सर प्रदान करणारे 3D भूस्थानिक प्लॅटफॉर्म, सीझियम आणि VivaCity वापरते. ते चालणे, सायकलिंग आणि स्कूटर तसेच मोटार वाहनांच्या रहदारीसारख्या मायक्रोमोबिलिटी पर्यायांचे निरीक्षण करतात. डिजिटल ट्विनद्वारे रिअल टाइममध्ये या डेटाचे दृश्यमान करून, शहर धोकादायक क्षेत्र ओळखू शकते आणि वाहतूक प्रवाह वाढवू शकते.

डेलॉइट (स्वयंचलित मार्ग-निरीक्षण)

Deloitte हजारो क्रॉसवॉक आणि छेदनबिंदूंवरील रस्त्यावरील तपासणी स्वयंचलित करण्यासाठी AI वापरत आहे. पादचारी आणि सायकलस्वारांसारख्या असुरक्षित रस्ता वापरकर्त्यांचे संरक्षण करणे हे ध्येय आहे. कॉसमॉस प्रेडिक्टचा वापर करून स्थिर प्रतिमांना वास्तववादी व्हिडिओंमध्ये रूपांतरित करून आणि कॉसमॉस ट्रान्सफरचा वापर करून धुके, पाऊस आणि कमी प्रकाश यासारख्या विविध परिस्थिती निर्माण करण्यासाठी, प्रणाली वेगवेगळ्या परिस्थितीत छेदनबिंदूंचे मूल्यांकन करण्यात मदत करते.

का हे इनोव्हेशन्स महत्त्वाचे आहेत

हे प्रकल्प तीन महत्त्वाचे मुद्दे अधोरेखित करतात. प्रथम, व्हिजन AI सह सेन्सर नेटवर्क एकत्रित केल्याने शहरव्यापी स्तरावर त्वरित प्रतिसाद मिळू शकतो. दुसरे, डिजिटल जुळे आणि सिंथेटिक डेटा वर्कफ्लो केवळ वास्तविक-जगातील डेटावर अवलंबून राहणे कमी करतात आणि दुर्मिळ किंवा धोकादायक परिस्थितींचे सिम्युलेशन सक्षम करतात. तिसरे, इकोसिस्टम दृष्टीकोन, जो हार्डवेअर, सॉफ्टवेअर, क्लाउड आणि एज पार्टनर्स आणि सिस्टम इंटिग्रेटर्सना एकत्र आणतो, स्मार्ट-सिटी उपक्रमांचा आकार आणि जटिलता संबोधित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.

आव्हाने आणि आउटलुक

शहरांमध्ये भौतिक AI ची क्षमता उत्साहवर्धक असताना, स्केलिंग अप हे महत्त्वपूर्ण आव्हाने आहेत. समस्यांमध्ये वारसा पायाभूत सुविधा एकत्रित करणे, मोठ्या प्रमाणात विविध डेटा व्यवस्थापित करणे, गोपनीयता आणि अनुपालन सुनिश्चित करणे आणि काठावर रिअल-टाइम कार्यप्रदर्शन प्राप्त करणे समाविष्ट आहे. फ्रेमवर्क, मॉडेल्स आणि वर्कफ्लो प्रदान करून या समस्यांचे निराकरण करण्याचे ब्लूप्रिंटचे उद्दिष्ट आहे. डब्लिन, हो ची मिन्ह सिटी आणि रॅले सारख्या अधिक शहरांनी पायलट प्रकल्प सुरू केल्यामुळे, भौतिक AI किती लवकर सामान्य होऊ शकते हे परिणाम दर्शवेल.

निष्कर्ष

शेवटी, NVIDIA चा स्मार्ट शहरांसाठीचा दृष्टीकोन किरकोळ सुधारणांकडून शहरी स्तरावर भौतिक AI च्या मोठ्या दृष्टीकडे लक्ष केंद्रित करतो. सिम्युलेशन, रिअल-वर्ल्ड सेन्सिंग, डिजिटल ट्विन्स आणि प्रगत AI मॉडेल्स एकत्रित करून, कंपनी आणि तिचे भागीदार भविष्यात गतिशीलता, सुरक्षितता, हवामान लवचिकता आणि पायाभूत सुविधांचे अधिक चांगले व्यवस्थापन करण्यासाठी शहरे तयार करत आहेत. जसजसे शहरीकरणाचा वेग वाढतो, तसतसे शहरे कसे विकसित होतात आणि कार्य करतात यात या नवकल्पना महत्त्वाची भूमिका बजावतील.