NVIDIA führt Isaac Sim-Robotikplattform auf AWS ein

Robotik-Startups steigern ihre Fähigkeiten mit Hilfe von Isaac Sim von NVIDIA und nutzen dabei die Cloud-basierten Technologien von Amazon Web Services (AWS).

Namhafte Unternehmen wie Field AI, Vention und Cobot nutzen diese Tools, um die Grenzen der Technologie zu erweitern und Innovationen in verschiedensten Bereichen zu ermöglichen, von industriellen Prozessen bis hin zu kollaborativen Robotern.  

Field AI konzentriert sich auf die Entwicklung grundlegender Robotergehirne, die komplexe industrielle Arbeitsabläufe autonom verwalten können. Vention vereinfacht die Entwicklung von Roboteraufgaben durch die Bereitstellung vorab trainierter Fähigkeiten, während Cobot Proxie vorgestellt hat, einen KI-gesteuerten kollaborativen Roboter, der entwickelt wurde, um gemeinsam mit Menschen nahtlos durch dynamische Umgebungen zu navigieren.

Der gemeinsame Kern dieser Fortschritte ist NVIDIAs Isaac Sim, eine von NVIDIA Omniverse unterstützte Referenzanwendung zur Simulation und Prüfung von KI-gestützten Robotern in hyperrealistischen, virtuellen Umgebungen. Die Plattform wird jetzt durch neue, Cloud-basierte Leistungsverbesserungen gestärkt.  

AWS und NVIDIA GPUs: Eine leistungsstarke Kombination für Isaac Sim-Innovationen

NVIDIA hat während der AWS re:Invent-Veranstaltung die Einführung von Isaac Sim auf Amazon Elastic Cloud Computing (EC2) G6e-Instanzen angekündigt, beschleunigt durch NVIDIAs neueste L40S-GPUs. Diese Instanzen liefern die doppelte Rechenleistung früherer Generationen und bieten mehr Flexibilität, da Entwickler immer komplexere Roboteranwendungsfälle bewältigen müssen.  

Gekoppelt mit NVIDIA OSMO – eine Cloud-native Orchestrierungsplattform – Entwickler können die komplexen Arbeitsabläufe der Roboterentwicklung optimieren und skalieren, unabhängig davon, ob sie die AWS-Cloud-Infrastruktur oder lokale Systeme verwenden.  

Dieses einheitliche Framework aus leistungsstarker Hardware und Software verändert die Robotik-Innovation für große und kleine Teams und ermöglicht die Entwicklung „physischer KI“.

Physische KI, ein neues Konzept, beschreibt intelligente Modelle, die darauf trainiert sind, die physische Umgebung zu verstehen und mit ihr zu interagieren – und so den Fortschritt bei autonomen Maschinen wie humanoiden Robotern, selbstfahrenden Fahrzeugen und industriellen Systemen voranzutreiben.  

Die Rolle der Simulation in der Roboterentwicklung  

Die Robotik-Infrastruktur ist auf robuste Trainingsdaten angewiesen, um die Präzision physischer KI-Modelle sicherzustellen. Das Sammeln solcher Datensätze aus realen Umgebungen ist oft unerschwinglich und logistisch anspruchsvoll. Virtuelle Simulationen bieten jedoch eine praktische Lösung, indem sie das Training von KI-Modellen beschleunigen und gleichzeitig Prozesse vor dem Einsatz in der realen Welt optimieren.  

Die Simulation spielt eine entscheidende Rolle bei der Validierung von Robotersystemen, der Prüfung von Anlagenentwürfen und der Entwicklung von KI-Modellen für die Computervision.

Amazon EC2 G6e Instanzen, unterstützt durch NVIDIAs L40 GPUs sind in diesem Workflow von entscheidender Bedeutung – mit erweiterten Funktionen für die Datengenerierung, Simulation und Modelloptimierung. Mit diesen Lösungen können Entwickler die Betriebseffizienz verbessern und gleichzeitig kostspielige Fehler sowohl in der Entwurfs- als auch in der Implementierungsphase minimieren.  

Durch die Integration von NVIDIA OSMO in Cloud-Workflows können Teams ihre Roboterentwicklungsprojekte synchronisieren und Lösungen wie Isaac Sim für eine hochmoderne Zusammenarbeit nutzen. Entwickler können synthetische Daten generieren, 3D-Assets erstellen und Workflows mit NVIDIA Omniverse Replicator optimieren, einem Framework, das generative KI-Tools integriert.  

Generative KI trifft Robotik-Training 

Die Fähigkeit zur Generierung synthetischer Daten hat sich als Eckpfeiler der beschleunigten Robotikentwicklung herausgestellt. 

Die Lösungen von NVIDIA nutzen generative KI zum Erstellen datengesteuerter Arbeitsabläufe und umfassen Tools wie USD Code NIM für Python-Skripting und 3D-Asset-Manipulation, Edify HDRi zum Generieren virtueller Umgebungen und Edify 3D zum Erstellen bearbeitungsbereiter 3D-Objektdateien aus Text- oder Bildaufforderungen.  

Rendered.ai beispielsweise verwendet Omniverse Replicator, um synthetische Computer-Vision-Datensätze zu erstellen, die Branchen von der Fertigung und Landwirtschaft bis hin zu Überwachung und Sicherheit dienen. Ebenso verwendet Tata Consultancy Services synthetische Datenpipelines, um seine Mobility AI-Suite anzutreiben, die sich auf Anwendungsfälle im Automobilbereich konzentriert, die von der Defekterkennung bis zur Gefahrenvermeidung reichen.  

Dieser Technologiesprung reduziert mühsame manuelle Schritte, ermöglicht eine skalierbare Datenproduktion und fördert die Entwicklung von Robotersystemen, die in der Lage sind, immer anspruchsvollere Herausforderungen zu bewältigen.  

Reale Anwendungsfälle mit Isaac Sim

Eine wachsende Zahl von Startups und Unternehmen nutzen die Simulations- und synthetischen Datenfunktionen von Isaac Sim, um Robotikprojekte zu verbessern.  

So nutzt beispielsweise Aescape Isaac Sim, um Sensoren für Roboter zu optimieren, die Präzisionsmassagen durchführen. Ebenso hat Cobot Isaac Sim verwendet, um seinen logistikorientierten kollaborativen Roboter Proxie zu optimieren, der für dynamische Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Lagerhaltung geeignet ist.  

Zu den weiteren bemerkenswerten Anwendern von Isaac Sim gehören:  

• Feld-KI: Verwendet Isaac Lab, eine Open-Source-Lernplattform für Roboter, um Robotersysteme in unstrukturierten Umgebungen in Branchen wie dem Bauwesen, der Fertigung und dem Bergbau zu testen.  
• Belüftung: Nutzt Isaac Sim zur Entwicklung von Roboterzellenfunktionen für kleine und mittelgroße Hersteller.  
• Schweizer Meile: Enthält Isaac Lab und Isaac Sim für das Erlernen der Robotik und verbessert die Fähigkeiten von vierbeinigen Robotern auf Rädern bei der Bewältigung von Fabrik- und Lageraufgaben.  
• Standard-Bots: Simuliert und validiert die Leistung des Fertigungsroboters R01 unter realen Bedingungen.  
• SoftServe: Arbeitet mit dem Lebensmittelhersteller Pfeifer & Langen zusammen, um für vertikale Aufbauten optimierte Landwirtschaftsroboter zu entwickeln.  
• Kohäsive Robotik: Integriert Isaac Sim in seine Argus OS-Software, die Roboterarbeitszellen für Fertigungssysteme mit hoher Variationsbreite antreibt.  

Durch die Wiederholbarkeit und Kontrolle virtueller Lernumgebungen werden die Hardware-Testzyklen erheblich verkürzt und gleichzeitig sichergestellt, dass einsatzbereite Lösungen schneller entstehen.  

Durch die Kombination von NVIDIA Isaac Sim mit dem Cloud-Ökosystem von AWS treiben Entwickler weltweit Innovationen in der Robotik voran. Diese Integration von Hochleistungssimulation, generativen KI-Tools und skalierbarer Infrastruktur stellt sicher, dass die Robotik zunehmend komplexere Szenarien in unterschiedlichen Umgebungen bewältigen kann.  

Robotersysteme werden sich rasant weiterentwickeln und es wird weniger Einschränkungen bei Tests, Validierung und Optimierung geben. Experten erwarten daher eine Beschleunigung physischer KI-Anwendungen. 

(Bildnachweis: NVIDIA)

Siehe auch: Abbildung 02: Ein Sprung nach vorne in der humanoiden Robotik

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