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Die Schwerstarbeit in der Fertigung, Fabriklogistik und Robotik wird durch Echtzeit-KI unterstützt, so die Keynote von NVIDIA-CEO Jensen Huang AGB 2024.
Ein auf Simulation basierender Ansatz ebnet den Weg für die nächste Phase der Automatisierung in diesen Branchen, in denen es häufig um sperrige Produkte, teure Geräte, kollaborative Roboterumgebungen und logistisch komplexe Einrichtungen geht.
Huang demonstrierte, wie Entwickler digitale Zwillinge nutzen können, um ihre groß angelegte Echtzeit-KI vollständig in der Simulation zu entwickeln, zu testen und zu verfeinern, bevor sie sie in der industriellen Infrastruktur einsetzen – und so erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen erzielen. Die Plattformen Omniverse, Metropolis, Isaac und cuOpt von NVIDIA interagieren in „KI-Fitnessstudios“, in denen Entwickler KI-Agenten trainieren können, um Robotern und Menschen bei der Bewältigung unvorhersehbarer oder komplexer Situationen zu helfen.
In einer Demo fungierte der mit Omniverse erstellte digitale Zwilling eines 100,000 Quadratmeter großen Lagerhauses als Simulationsumgebung. Dazu gehörten Dutzende Digital Worker, mehrere autonome mobile Roboter (AMRs), auf denen der Multisensor-Stack von NVIDIA Isaac läuft, Vision-KI-Agenten und Sensoren. Metropolis erstellte eine zentralisierte Belegungskarte, indem es Daten von 100 simulierten Kamerastreams zusammenführte, um optimale AMR-Routen zu ermitteln, die von der komplexen Routing-Optimierungs-KI von cuOpt berechnet wurden.
Dies alles geschah in Echtzeit, während Isaac Mission Control die AMR-Flotte mithilfe der Kartierungs- und Routendaten von cuOpt koordinierte. Als ein Vorfall den Weg eines AMR blockierte, aktualisierte Metropolis das Belegungsraster, cuOpt plante eine neue optimale Route und der AMR reagierte entsprechend, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Mithilfe der Metropolis-Visionsmodelle und des Visual Insight Agent-Frameworks können Entwickler KI-Agenten erstellen, die den Betrieb bei der Beantwortung von Fragen wie „Was ist in Gang drei passiert?“ unterstützen. mit Erkenntnissen aus der Videoanalyse. Diese visuellen KI-Agenten werden der Industrie dabei helfen, mithilfe natürlicher Sprache umsetzbare Erkenntnisse aus Videos zu gewinnen.
Die demonstrierten KI-Fähigkeiten werden durch kontinuierliches Simulationstraining verbessert und als modulare NVIDIA-Inferenz-Microservices bereitgestellt, um die nächste Phase der industriellen Automatisierung durch Echtzeit-KI voranzutreiben.
(Foto von CHUTTERSNAP)
Siehe auch: Bis 2030 sollen fliegende Taxis und Lieferdrohnen den britischen Himmel erobern
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- Quelle: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
