Xiilab ha anunciado su participación en la conferencia mundial sobre IA, NVIDIA GTC, que se celebrará en San José (California, EE. UU.) y en línea del 18 al 21 de marzo de 2024. Xiilab tiene previsto mostrar su tecnología de IA en la GTC a través de tres productos principales: El servicio de análisis de vídeo con IA ('VidiGo'), la solución de generación de datos sintéticos ('X-GEN') y la solución de orquestación de GPU. El primer producto, 'VidiGo', es un servicio de análisis de vídeo de IA basado en la nube que resume con precisión el contenido esencial de un vídeo sin necesidad de verlo.

También puede buscar rápidamente las escenas de vídeo deseadas. Los usuarios pueden hacer fácilmente una base de datos de personajes, objetos y diálogos del vídeo, lo que mejora significativamente la eficacia del trabajo en la industria de los medios de comunicación. El segundo producto, "X-GEN", es una solución para generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de IA.

Especialmente en áreas como la respuesta a catástrofes o la defensa, hay escasez de datos para el entrenamiento de la IA. X-GEN puede proporcionar datos sintéticos que pueden sustituir a los datos reales en esas condiciones poco frecuentes, incluso maximizando el rendimiento del entrenamiento de IA. Xiilab ha estado aplicando 'X-GEN' en el campo de los gemelos digitales utilizando la plataforma NVIDIA Omniverse.

que proporciona capacidades de simulación y flujo de trabajo en 3D. Desde 2023, Xiilab ha liderado con éxito proyectos de construcción de gemelos digitales para empresas globales. Por último, Xiilab presentará en la GTC su solución de mejora de la eficiencia de la GPU "astrago".

Equipada con tecnología de predicción del tiempo de entrenamiento y capacidades de gestión de modelos de IA, 'astrago' está diseñada para optimizar la utilización de la GPU. Predice el tiempo de uso de las GPU y combina modelos de IA adecuados para servicios específicos, lo que permite maximizar la eficiencia de las GPU. Los usuarios pueden reducir significativamente los costosos gastos asociados al uso de la GPU.