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NVIDIA 輝達旗下 Jetson 嵌入式平台與 GPU 開發者在世界各地如 IEEE Smart World NVIDIA AI 城市挑戰賽(IEEEE Smart World NVIDIA AI Smart City)、世界機器人大會(RoboCup) 與 Amazon 機器人挑戰賽(Amazon Robotics Challenge)中大放異彩，激盪機器學習領域的研究火花與多元應用。
NVIDIA AI 城市挑戰賽改善車流與行人安全
NVIDIA 與 IEEE 攜手合作在美國舉辦 AI 城市挑戰賽，集結全球 150 位頂尖的研究人員與科學家以 Jetson TX2 開發人員套件提供從雲端至終端裝置的解決方案，利用現有攝影機與龐大資料改善城市智能與安全性，克服都會區交通障礙 。
參賽者輪流使用兩部 NVIDIA DGX AI 超級電腦建構訓練模型，針對主辦單位所提供之高解析監視影片進行標籤、偵測與分類作業。比賽最終由伊利諾大學香檳分校以及華盛頓大學西雅圖分校分別以優越的定位偵測與分類方法和創新研究手法拔得頭籌，獲得 NVIDIA Jetson TX2 開發人員套件並同時贏得 NVIDIA TITAN Xp GPU。
NVIDIA AI 城市部門技術長 Milind Naphade 表示：「NVIDIA 希望將這項挑戰賽變成都會車流影片分析的 ImageNet 大賽，突破傳統的影像分析辨識競賽。每個國家的交通主管部門都能運用這些模型發掘出新價值。」
GPU 與深度學習在 RoboCup 與 Amazon 機器人挑戰賽脫穎而出
在日本，NVIDIA 首度贊助全球規模最大的 RoboCup 機器人競賽，其中由千葉工業大學 CIT Brains 團隊所設計的足球機器人最為吸睛。CIT Brains 隊長 Youta Seki 表示：「透過Jetson TX1，我們建置以深度學習為基礎訓練的物體偵測網路，讓機器人 YOLO 找到足球並射門破網。」
另外，來自各國 15 所大學參賽隊伍也利用以 Jetson 為核心的 Toyota Human Support Robot (HSR) 標準平台，在 RoboCup@Home 挑戰賽中設計出功能各異的作品，協助人類完成如擺放桌子、掛衣服和端食物等日常家事。
針對為提升撿貨與出貨自動化效率而設立的 Amazon 機器人挑戰賽，所有參賽隊伍皆採用 NVIDIA GPU 以數千個店內物體影像資料來訓練其類神經網路模型，並運用 GPU 深度學習推論技術來執行物體與姿態辨識作業。最後由澳洲機器人視覺中心運用雷射列印零件組裝出的 Cartman 拿下獎項以及 8 萬美元的獎金。
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消息及資料來源：NVIDIA 輝達
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