.pp-multiple-authors-boxes-wrapper {display:none;}
img {ширина: 100%;}
По словам генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга на конференции, тяжелая работа в производстве, заводской логистике и робототехнике получает помощь от искусственного интеллекта в реальном времени. GTC 2024.
Подход, основанный на моделировании, прокладывает путь к следующему этапу автоматизации в этих отраслях, которые часто включают в себя громоздкие продукты, дорогостоящее оборудование, совместную роботизированную среду и логистически сложные объекты.
Хуанг продемонстрировал, как разработчики могут использовать цифровых двойников для разработки, тестирования и совершенствования своего крупномасштабного искусственного интеллекта, работающего в режиме реального времени, полностью с помощью моделирования, прежде чем развертывать его в промышленной инфраструктуре, что позволяет значительно сэкономить время и средства. Платформы NVIDIA Omniverse, Metropolis, Isaac и cuOpt взаимодействуют в «залах искусственного интеллекта», где разработчики могут обучать агентов искусственного интеллекта помогать роботам и людям ориентироваться в непредсказуемых или сложных ситуациях.
В демонстрационной версии цифровой двойник склада площадью 100,000 100 квадратных футов, созданный с помощью Omniverse, работал в качестве среды моделирования. В него вошли десятки цифровых работников, несколько автономных мобильных роботов (AMR), использующих мультисенсорный стек NVIDIA Isaac, агенты искусственного интеллекта и датчики. Metropolis создала централизованную карту занятости путем объединения данных со XNUMX смоделированных потоков камер для определения оптимальных маршрутов AMR, рассчитанных с помощью комплексного искусственного интеллекта cuOpt для оптимизации маршрутизации.
Все это происходило в режиме реального времени, пока Центр управления полетами Исаака координировал работу парка AMR, используя данные картографирования и маршрутизации cuOpt. Когда инцидент блокировал путь AMR, Metropolis обновила сетку занятости, cuOpt спланировала новый оптимальный маршрут, а AMR отреагировала соответствующим образом, чтобы минимизировать время простоя.
Используя модели видения Metropolis и платформу Visual Insight Agent, разработчики могут создавать агенты ИИ, помогающие операторам отвечать на такие вопросы, как «Что произошло в третьем проходе?» с выводами из видеоанализа. Эти визуальные агенты искусственного интеллекта помогут отраслям извлекать полезную информацию из видео, используя естественный язык.
Продемонстрированные возможности искусственного интеллекта расширяются за счет непрерывного моделирования и развертывания в виде модульных микросервисов вывода NVIDIA, обеспечивая новый этап промышленной автоматизации на основе искусственного интеллекта в реальном времени.
(Фото ЧАТТЕРСНАП)
См. также: Летающие такси и дроны-доставщики появятся в небе Великобритании к 2030 году
Хотите узнать об IoT от лидеров отрасли? Узнать подробности IoT Tech Expo пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие совмещено с другими ведущими мероприятиями, включая Кибербезопасность и облачная выставка, Выставка AI и больших данных, Выставка граничных вычисленийкачества Неделя цифровой трансформации.
Ознакомьтесь с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами в области корпоративных технологий, организованными TechForge. здесь.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
