.pp-multiple-authors-boxes-wrapper {display:none;}
img {chiều rộng:100%;}
Theo bài phát biểu quan trọng của Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang tại sự kiện, công việc nặng nhọc trong sản xuất, hậu cần nhà máy và robot đang nhận được sự hỗ trợ từ AI thời gian thực. GTC 2024.
Cách tiếp cận mô phỏng đầu tiên đang mở đường cho giai đoạn tự động hóa tiếp theo trong các ngành thường liên quan đến các sản phẩm cồng kềnh, thiết bị đắt tiền, môi trường robot hợp tác và các cơ sở phức tạp về mặt hậu cần.
Huang đã trình diễn cách các nhà phát triển có thể sử dụng bản sao kỹ thuật số để phát triển, thử nghiệm và tinh chỉnh AI thời gian thực quy mô lớn hoàn toàn bằng mô phỏng trước khi triển khai nó trong cơ sở hạ tầng công nghiệp—tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí. Các nền tảng Omniverse, Metropolis, Isaac và cuOpt của NVIDIA tương tác trong “phòng tập thể dục AI”, nơi các nhà phát triển có thể đào tạo các tác nhân AI để giúp robot và con người điều hướng các tình huống phức tạp hoặc không thể đoán trước.
Trong bản demo, bộ đôi kỹ thuật số của một nhà kho rộng 100,000 foot vuông được xây dựng bằng Omniverse hoạt động như một môi trường mô phỏng. Nó bao gồm hàng chục nhân viên kỹ thuật số, nhiều robot di động tự động (AMR) chạy ngăn xếp đa cảm biến của NVIDIA Isaac, tác nhân AI thị giác và cảm biến. Metropolis đã tạo bản đồ chiếm chỗ tập trung bằng cách kết hợp dữ liệu từ 100 luồng camera mô phỏng để thông báo các tuyến AMR tối ưu được tính toán bằng AI tối ưu hóa định tuyến phức tạp của cuOpt.
Tất cả điều này xảy ra trong thời gian thực trong khi Isaac Mission Control điều phối nhóm AMR bằng cách sử dụng dữ liệu định tuyến và ánh xạ của cuOpt. Khi một sự cố chặn đường đi của AMR, Metropolis đã cập nhật lưới chiếm chỗ, cuOpt lên kế hoạch cho một tuyến đường tối ưu mới và AMR sẽ phản hồi tương ứng để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
Bằng cách sử dụng các mô hình tầm nhìn của Metropolis và khung Visual Insight Agent, các nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân AI để giúp các bộ phận vận hành trả lời các câu hỏi như “Điều gì đã xảy ra ở lối đi thứ ba?” với những hiểu biết sâu sắc từ phân tích video. Các tác nhân AI trực quan này sẽ giúp các ngành trích xuất những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ video bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các khả năng AI được chứng minh sẽ được nâng cao thông qua đào tạo mô phỏng liên tục và được triển khai dưới dạng vi dịch vụ suy luận NVIDIA dạng mô-đun, thúc đẩy giai đoạn tiếp theo của tự động hóa công nghiệp được hỗ trợ bởi AI thời gian thực.
(Ảnh chụp bởi CHUTTERSNAP)
Bạn muốn tìm hiểu về IoT từ các nhà lãnh đạo trong ngành? Kiểm tra Triển lãm công nghệ IoT diễn ra ở Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này được tổ chức cùng với các sự kiện hàng đầu khác bao gồm An ninh mạng & hội chợ triển lãm đám mây, Triển lãm AI & Dữ liệu lớn, Triển lãm điện toán biênvà Tuần lễ chuyển đổi kỹ thuật số.
Khám phá các sự kiện công nghệ doanh nghiệp sắp tới và hội thảo trên web do TechForge cung cấp tại đây.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/19/nvidia-real-time-ai-industrial-automation-next-phase/
