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O trabalho pesado na fabricação, logística de fábrica e robótica está recebendo assistência da IA em tempo real, de acordo com a palestra do CEO da NVIDIA, Jensen Huang, em GTC 2024.
Uma abordagem que prioriza a simulação está abrindo caminho para a próxima fase de automação nessas indústrias que geralmente envolvem produtos volumosos, equipamentos caros, ambientes robóticos colaborativos e instalações logisticamente complexas.
Huang demonstrou como os desenvolvedores poderiam usar gêmeos digitais para desenvolver, testar e refinar sua IA em larga escala e em tempo real inteiramente em simulação antes de implantá-la em infraestrutura industrial, economizando tempo e custos significativos. As plataformas Omniverse, Metropolis, Isaac e cuOpt da NVIDIA interagem em “academias de IA” onde os desenvolvedores podem treinar agentes de IA para ajudar robôs e humanos a navegar em situações imprevisíveis ou complexas.
Em uma demonstração, o gêmeo digital de um armazém de 100,000 pés quadrados construído com Omniverse operou como um ambiente de simulação. Incluía dezenas de trabalhadores digitais, vários robôs móveis autônomos (AMRs) executando a pilha multissensor da NVIDIA Isaac, agentes de IA de visão e sensores. Metropolis criou um mapa de ocupação centralizado fundindo dados de 100 fluxos de câmeras simulados para informar rotas AMR ideais calculadas pela complexa IA de otimização de roteamento da cuOpt.
Tudo isso aconteceu em tempo real enquanto Isaac Mission Control coordenava a frota AMR usando dados de mapeamento e roteamento do cuOpt. Quando um incidente bloqueou o caminho de um AMR, o Metropolis atualizou a grade de ocupação, o cuOpt planejou uma nova rota ideal e o AMR respondeu adequadamente para minimizar o tempo de inatividade.
Usando os modelos de visão Metropolis e a estrutura do Visual Insight Agent, os desenvolvedores podem criar agentes de IA para ajudar as operações a responder perguntas como “O que aconteceu no corredor três?” com insights de análise de vídeo. Esses agentes visuais de IA ajudarão as indústrias a extrair insights acionáveis de vídeos usando linguagem natural.
Os recursos de IA demonstrados são aprimorados por meio de treinamento contínuo em simulação e implantados como microsserviços modulares de inferência da NVIDIA, impulsionando a próxima fase da automação industrial alimentada por IA em tempo real.
(Foto por CHUTTERSNAP)
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- Fonte: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
