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NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)의 기조연설에 따르면 제조, 공장 물류, 로봇 공학 분야의 무거운 작업은 실시간 AI의 도움을 받고 있습니다. GTC 2024.
시뮬레이션 우선 접근 방식은 부피가 큰 제품, 고가의 장비, 협업 로봇 환경, 물류적으로 복잡한 시설이 관련된 이러한 산업에서 자동화의 다음 단계를 위한 길을 열어줍니다.
Huang은 개발자가 디지털 트윈을 사용하여 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 배포하기 전에 완전히 시뮬레이션으로 개발, 테스트 및 개선하여 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있는 방법을 시연했습니다. NVIDIA의 Omniverse, Metropolis, Isaac 및 cuOpt 플랫폼은 개발자가 AI 에이전트를 교육하여 로봇과 인간이 예측 불가능하거나 복잡한 상황을 탐색할 수 있도록 돕는 "AI 체육관"에서 상호 작용합니다.
데모에서는 Omniverse로 구축된 100,000평방피트 규모의 창고 디지털 트윈이 시뮬레이션 환경으로 작동했습니다. 여기에는 수십 명의 디지털 작업자, NVIDIA Isaac의 다중 센서 스택을 실행하는 여러 자율 모바일 로봇(AMR), 비전 AI 에이전트 및 센서가 포함되었습니다. Metropolis는 cuOpt의 복잡한 라우팅 최적화 AI로 계산된 최적의 AMR 경로를 알리기 위해 100개의 시뮬레이션된 카메라 스트림의 데이터를 융합하여 중앙 집중식 점유 지도를 만들었습니다.
이 모든 일은 Isaac Mission Control이 cuOpt의 매핑 및 라우팅 데이터를 사용하여 AMR 함대를 조정하는 동안 실시간으로 일어났습니다. 사고로 인해 AMR의 경로가 차단되면 Metropolis는 점유 그리드를 업데이트하고 cuOpt는 새로운 최적의 경로를 계획했으며 AMR은 그에 따라 대응하여 가동 중지 시간을 최소화했습니다.
개발자는 Metropolis 비전 모델과 Visual Insight Agent 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트를 구축하여 "3번 통로에서 무슨 일이 일어났나요?"와 같은 질문에 답변할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 영상 분석을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 이러한 시각적 AI 에이전트는 업계가 자연어를 사용하여 비디오에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다.
입증된 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 교육을 통해 향상되고 모듈식 NVIDIA 추론 마이크로서비스로 배포되어 실시간 AI를 기반으로 하는 산업 자동화의 다음 단계를 주도합니다.
(의 사진 처터스냅)
참조 : 2030년까지 영국 상공을 비행하는 택시와 배달 드론
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- 출처: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
