Innowacyjne rozwiązania dla autonomicznych robotów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja stale ewoluuje, otwierając drzwi do coraz bardziej zaawansowanych technologii w dziedzinie robotyki. Firmy takie jak Field AI, Vention i Cobot wprowadzają na rynek nowatorskie rozwiązania, które rewolucjonizują sposób, w jaki roboty funkcjonują w środowiskach przemysłowych. Field AI tworzy „robotyczne mózgi”, które pozwalają maszynom autonomicznie zarządzać różnorodnymi procesami przemysłowymi, podczas gdy Vention udostępnia wstępnie przeszkolone umiejętności, aby uprościć rozwój zadań robotycznych. Z kolei Cobot prezentuje Proxie – sztuczną inteligencję wspierającą współpracujące roboty (coboty), które mogą poruszać się w dynamicznych środowiskach i pracować obok ludzi.
Te przełomowe projekty powstają dzięki wykorzystaniu symulatora NVIDIA Isaac Sim na platformie Amazon Web Services (AWS). NVIDIA Isaac Sim, będący częścią ekosystemu NVIDIA Omniverse, oferuje narzędzia do symulacji i testowania robotów napędzanych sztuczną inteligencją w środowiskach wirtualnych o wysokim stopniu realizmu.
Symulator Isaac Sim teraz dostępny w chmurze AWS
NVIDIA ogłosiła, że Isaac Sim jest teraz kompatybilny z instancjami Amazon EC2 G6e, które wykorzystują zaawansowane układy graficzne NVIDIA L40S GPU do obsługi symulacji. Dzięki chmurowej platformie NVIDIA OSMO programiści mogą jeszcze łatwiej zarządzać złożonymi procesami związanymi z robotyką, skalując je na infrastrukturze AWS. To połączenie technologii akcelerowanych sprzętowo i oprogramowania dostępnego w chmurze umożliwia zespołom różnej wielkości rozwijanie projektów w zakresie sztucznej inteligencji i robotyki na skalę globalną.
Znaczenie fizycznej sztucznej inteligencji
Fizyczna sztuczna inteligencja to nowa gałąź AI, która pozwala maszynom rozumieć i interakcjonować z fizycznym otoczeniem. To fundament technologii autonomicznych, takich jak pojazdy samojezdne, roboty humanoidalne czy systemy zarządzania fabrykami. Aby jednak osiągnąć precyzyjne wyniki w rzeczywistym środowisku, roboty potrzebują solidnych baz danych do treningu. Tworzenie i testowanie takich danych w rzeczywistości może okazać się jednak czasochłonne i kosztowne. Symulacja pozwala na przyspieszenie tego procesu, minimalizując ryzyko i redukując koszty.
Nowoczesne symulacje napędzane GPU
Wykorzystanie GPU NVIDIA L40S w instancjach Amazon EC2 G6e gwarantuje nawet dwukrotnie wyższą wydajność symulacji w porównaniu z wcześniejszymi rozwiązaniami. Daje to programistom większą elastyczność i możliwość poszerzenia zakresu swoich projektów w zależności od ich skali oraz złożoności. Ponadto technologie takie jak NVIDIA OSMO umożliwiają efektywne zarządzanie złożonymi zadaniami w robotyce, zarówno w modelu lokalnym, jak i chmurowym.
Symulator Isaac Sim stanowi ważne narzędzie w procesie testowania oraz optymalizacji projektów robotycznych. Symulacje pozwalają na sprawdzanie i poprawianie algorytmów robotów jeszcze przed ich wdrożeniem na liniach produkcyjnych czy w środowiskach przemysłowych. Dzięki temu rozwiązaniu można także optymalizować projekty fabryk czy magazynów, zmniejszając czas i koszty związane z ich budową lub modernizacją.
Generowanie danych syntetycznych za pomocą sztucznej inteligencji
Dzięki symulatorowi Isaac Sim programiści zyskują dostęp do zaawansowanych narzędzi generowania danych syntetycznych, które są kluczowe dla treningu modeli komputerowego rozpoznawania obrazów. Za pomocą technologii NVIDIA Omniverse Replicator i jej modułów wprowadzono możliwość tworzenia zestawów danych wspieranych przez generatywną sztuczną inteligencję. Przykładowo, usługa Edify 360 HDRi może tworzyć realistyczne środowiska 360-stopniowe, a Edify 3D umożliwia generowanie trójwymiarowych modeli na bazie tekstowych lub obrazowych wskazówek.
Takie zestawy danych syntetycznych mogą być wykorzystywane w różnych branżach od ochrony i inteligencji poprzez rolnictwo aż po produkcję przemysłową. Firmy takie jak SoftServe czy Tata Consultancy Services już teraz implementują te rozwiązania do testowania robotów w środowiskach farm wertykalnych czy pojazdów autonomicznych.
Roboty uczące się w symulacjach
Symulacje w środowisku Isaac Lab pozwalają programistom nie tylko na walidację, ale także na rozwijanie zaawansowanych algorytmów sterujących dla robotów. Dzięki technologii AWS Batch symulowane zadania mogą być szybko powtarzane, co przyspiesza procesy rozwojowe.
Wiele wiodących firm już teraz korzysta z tych możliwości. Przykładowo, Aescape tworzy roboty do precyzyjnych masaży, wykorzystując zaawansowaną symulację sensorów. Podobnie Vention używa Isaac Sim do projektowania celi robotycznych dla średnich i małych przedsiębiorstw produkcyjnych. Field AI natomiast testuje swoje modele w takich sektorach jak budownictwo, przemysł wydobywczy czy rolnictwo.
Przyszłość współczesnej robotyki
Postęp technologiczny w dziedzinie fizycznej sztucznej inteligencji pokazuje, że roboty i autonomiczne systemy stają się nieodłącznym elementem współczesnych procesów przemysłowych. Dzięki symulacjom takim jak Isaac Sim firmy o różnej skali działalności mogą testować swoje pomysły, zanim wdrożą je do realnego świata. Zastosowanie zaawansowanych narzędzi AI, GPU oraz chmury obliczeniowej otwiera nowe perspektywy dla rozwoju zarówno w robotyce, jak i w innych branżach.
Zainteresowani programiści mogą odkryć pełnię możliwości nowej wersji Isaac Sim 4.2 dostępnej na instancjach Amazon EC2 G6e.
