Secondo il discorso di apertura del CEO di NVIDIA, Jensen Huang, il lavoro pesante nel settore manifatturiero, nella logistica di fabbrica e nella robotica sta ricevendo assistenza dall'intelligenza artificiale in tempo reale. GTC 2024.

Un approccio basato innanzitutto sulla simulazione sta aprendo la strada alla prossima fase di automazione in questi settori che spesso coinvolgono prodotti ingombranti, attrezzature costose, ambienti robotici collaborativi e strutture logisticamente complesse.

Huang ha dimostrato come gli sviluppatori potrebbero utilizzare i gemelli digitali per sviluppare, testare e perfezionare la loro intelligenza artificiale in tempo reale su larga scala interamente in simulazione prima di implementarla nell'infrastruttura industriale, con un notevole risparmio di tempo e costi. Le piattaforme Omniverse, Metropolis, Isaac e cuOpt di NVIDIA interagiscono in "palestre di intelligenza artificiale" in cui gli sviluppatori possono addestrare agenti di intelligenza artificiale per aiutare robot e esseri umani a superare situazioni imprevedibili o complesse.

In una demo, il gemello digitale di un magazzino di 100,000 piedi quadrati costruito con Omniverse ha funzionato come ambiente di simulazione. Comprendeva dozzine di lavoratori digitali, diversi robot mobili autonomi (AMR) che eseguivano lo stack multisensore di NVIDIA Isaac, agenti AI di visione e sensori. Metropolis ha creato una mappa di occupazione centralizzata fondendo i dati di 100 flussi di telecamere simulati per informare i percorsi AMR ottimali calcolati dalla complessa intelligenza artificiale di ottimizzazione del routing di cuOpt.

Tutto ciò è avvenuto in tempo reale mentre Isaac Mission Control coordinava la flotta AMR utilizzando la mappatura e i dati di routing di cuOpt. Quando un incidente bloccava il percorso di un AMR, Metropolis aggiornava la griglia di occupazione, cuOpt pianificava un nuovo percorso ottimale e l'AMR rispondeva di conseguenza per ridurre al minimo i tempi di inattività.

Utilizzando i modelli di visione di Metropolis e il framework Visual Insight Agent, gli sviluppatori possono creare agenti IA per aiutare le operazioni a rispondere a domande come "Cosa è successo nel corridoio tre?" con approfondimenti dall'analisi video. Questi agenti di intelligenza artificiale visiva aiuteranno le industrie a estrarre informazioni utili dai video utilizzando il linguaggio naturale.

Le capacità di intelligenza artificiale dimostrate vengono migliorate attraverso la formazione continua sulla simulazione e implementate come microservizi di inferenza NVIDIA modulari, guidando la fase successiva dell'automazione industriale basata sull'intelligenza artificiale in tempo reale.

(Fotografato da CHUTTERSNAP)

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