W T-Mobile Arena w Las Vegas fani hokejowej drużyny Golden Knights dostają nie tylko sportowe emocje — mają też okazję zobaczyć, jak technologia zmienia obsługę klienta. ADAM, robot barmański stworzony z wykorzystaniem bibliotek NVIDIA Isaac, serwuje napoje podczas meczów, łącząc atrakcyjny pokaz z praktycznym rozwiązaniem dla branży hospitality.
ADAM, czyli Automated Dual Arm Mixologist, powstał w firmie Richtech Robotics z siedzibą w Las Vegas. Projekt nie jest jedynie ciekawostką: odpowiada na realne wyzwania sektora usługowego, takie jak niedobór pracowników i rosnące oczekiwania klientów względem wyjątkowych doświadczeń. „Branża hotelarsko-gastronomiczna boryka się z poważnymi problemami kadrowymi, a ADAM to nasza odpowiedź — rozwiązanie skalowalne, zapewniające spójną obsługę i tworzące niezapomniane chwile dla kibiców. Reakcje w T‑Mobile Arena są fenomenalne — ludzie uwielbiają kontakt z ADAM-em” — mówi Matt Casella, prezes Richtech Robotics.
Nauka nalewania najpierw w symulacji
Zanim ADAM postawił pierwszy kieliszek w realnym barze, szkolił się w wirtualnym otoczeniu. Zespół Richtech wykorzystał platformę NVIDIA Isaac Sim — otwartoźródłowy framework symulacyjny oparty na NVIDIA Omniverse — do stworzenia fizycznie dokładnej repliki stanowiska barmańskiego, łącznie z kubkami, narzędziami i różnymi warunkami oświetleniowymi. Generowano syntetyczne dane, aby nauczyć robota rozpoznawania obiektów nawet w trudnych warunkach, takich jak odblaski czy silne światło. Umiejętności praktyczne, jak nalewanie i mieszanie napojów, były potem dopracowywane z użyciem Isaac Lab — środowiska do uczenia robotów — dzięki czemu ADAM nie tylko wykonuje zaprogramowane ruchy, ale potrafi precyzyjnie dostosować się do otoczenia.
Przetwarzanie AI na brzegu sieci dzięki Jetson
W praktyce ADAM działa lokalnie, na brzegu sieci, wykorzystując platformę NVIDIA Jetson AGX Orin — moduł obliczeniowy zdolny do 275 TOPS. Dzięki bibliotekom Isaac ROS 2 robot w czasie rzeczywistym pobiera obraz z kamer, wykrywa obiekty i kalibruje swoje stanowisko pracy. Stos percepcji ADAM-a został zbudowany z użyciem TAO Toolkit i zoptymalizowany przez TensorRT, co pozwala mu rozpoznawać kubki, oceniać poziom płynu i precyzyjnie korygować ruchy z opóźnieniem poniżej 40 milisekund. W praktyce oznacza to, że ADAM potrafi zauważyć źle ustawiony kubek, wykryć pienienie napoju tuż przed krawędzią i natychmiast poprawić nalewanie — bez przerywania obsługi klientów.
Przenoszenie zręczności przemysłowej na hale produkcyjne
Podczas gdy ADAM działa na stadionie, Richtech Robotics rozwija też zdolności dla przemysłu — ich nowy robot humanoidalny o nazwie Dex zaprezentowano na konferencji GTC DC. Dex łączy mobilność autonomicznej platformy kołowej z precyzją dwuramiennej manipulacji i jest przeznaczony do lekkich i średniozaawansowanych zadań przemysłowych: obsługi maszyn, sortowania części, przemieszczania materiałów i pakowania. Konstrukcja umożliwia też łatwą zmianę narzędzi i adaptację do różnych procesów produkcyjnych.
Dex wykorzystuje procesor NVIDIA Jetson Thor, nowej generacji układ stworzony do robotyki, co daje mu zdolność do przetwarzania danych sensorowych i prowadzenia rozumowania AI w czasie rzeczywistym w dynamicznym środowisku przemysłowym. Model Dex-a trenowano na mieszance danych rzeczywistych i syntetycznych wygenerowanych w Isaac Sim, co pozwoliło uogólnić jego działanie na wiele scenariuszy i warunków pracy.
Więcej informacji o Jetson Thor oraz ofertach dotyczących platformy Jetson można znaleźć pod linkami powiązanymi z przedstawionymi rozwiązaniami.
