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NVIDIA CEO のジェンスン・ファン氏の基調講演によると、製造、工場物流、ロボット工学における重労働はリアルタイム AI の支援を受けているとのことです。 GTC 2024.
シミュレーションファーストのアプローチは、大型の製品、高価な機器、協働ロボット環境、物流的に複雑な施設を伴うことが多いこれらの業界における自動化の次の段階への道を切り開いています。
Huang 氏は、開発者がデジタル ツインを使用して、大規模なリアルタイム AI を産業インフラに展開する前に完全にシミュレーションで開発、テスト、改良し、時間とコストを大幅に節約する方法を実証しました。 NVIDIA の Omniverse、Metropolis、Isaac、および cuOpt プラットフォームは、開発者が AI エージェントをトレーニングして、ロボットや人間が予測不可能または複雑な状況を乗り越えられるように支援できる「AI ジム」で対話します。
デモでは、Omniverse で構築された 100,000 平方フィートの倉庫のデジタル ツインがシミュレーション環境として動作しました。これには、数十人のデジタル ワーカー、NVIDIA Isaac のマルチセンサー スタックを実行する複数の自律移動ロボット (AMR)、ビジョン AI エージェント、およびセンサーが含まれていました。 Metropolis は、cuOpt の複雑なルーティング最適化 AI によって計算された最適な AMR ルートを通知するために、100 台のシミュレートされたカメラ ストリームからのデータを融合することで集中占有マップを作成しました。
これらはすべて、Isaac Mission Control が cuOpt のマッピングとルーティング データを使用して AMR フリートを調整している間にリアルタイムで発生しました。インシデントによって AMR の経路が遮断された場合、Metropolis は占有グリッドを更新し、cuOpt が新しい最適なルートを計画し、AMR はダウンタイムを最小限に抑えるためにそれに応じて対応しました。
Metropolis ビジョン モデルと Visual Insight Agent フレームワークを使用すると、開発者は AI エージェントを構築して、「3 番通路で何が起こったのか?」などの質問に業務が答えるのを支援できます。ビデオ分析から得た洞察を活用します。これらのビジュアル AI エージェントは、業界が自然言語を使用してビデオから実用的な洞察を抽出するのに役立ちます。
実証された AI 機能は、継続的なシミュレーション トレーニングを通じて強化され、モジュール式の NVIDIA 推論マイクロサービスとして展開され、リアルタイム AI を活用した産業オートメーションの次の段階を推進します。
（写真撮影者 チャッタースナップ)
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- 情報源： https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
