Soluciones Impulsadas por IA para Gobiernos Locales y Municipalidades

Metropolis es un framework de aplicaciones, un conjunto de herramientas para desarrolladores y un ecosistema que reúne datos visuales e IA. Simplifica el desarrollo, la implementación y el escalado de los agentes de IA visual desde el edge hasta la nube, lo que mejora la eficiencia operativa, los sistemas de transporte y la seguridad en las ciudades inteligentes.

Las ciudades de todo el mundo están recurriendo a gemelos digitales y agentes de IA para la planificación urbana y la toma de decisiones basada en datos. El NVIDIA Blueprint para IA de ciudades inteligentes proporciona la pila de software completa necesaria para acelerar el desarrollo y las pruebas de agentes de IA en gemelos digitales de ciudades físicamente precisos.

Omniverse posibilita gemelos digitales físicamente precisos y simulaciones a escala de ciudad para ayudar a diseñar infraestructura, anticipar desafíos y optimizar recursos. NVIDIA Cosmos™ acelera el desarrollo de IA física con modelos del mundo, barreras de seguridad y pipelines de datos que generan datos sintéticos y aceleran el entrenamiento de modelos.

Cosmos es una plataforma diseñada específicamente para la IA física que cuenta con modelos fundacionales generativos del mundo de vanguardia, barreras de seguridad y un pipeline de procesamiento y selección de datos acelerado. Con Cosmos, los desarrolladores pueden acelerar el desarrollo de IA física para vehículos autónomos (AVs), robots y agentes de IA de análisis de video.

Los LLM son difíciles de desarrollar y mantener, lo que requiere montañas de datos, experiencia técnica y una computación masiva. NeMo y sus modelos base preentrenados simplifican drásticamente este proceso. El servicio NeMo LLM que se ejecuta en la IA de NVIDIA ofrece la ruta más rápida para personalizar e implementar LLM, o acceder a ellos a través del servicio de API.

NVIDIA® Riva es un SDK de IA del habla y la traducción multilingüe para desarrollar pipelines de IA conversacional completamente personalizables y en tiempo real. Estos incluyen aplicaciones de reconocimiento automático de voz, conversión de texto a voz y traducción automática neuronal, que se pueden implementar en nubes, en data centers, en edge o en dispositivos integrados.