Robotyka i sztuczna inteligencja: rewolucja w świecie automatyzacji
Roboty coraz częściej znajdują zastosowanie w magazynach, na liniach produkcyjnych i w fabrykach, przenosząc towary, pakując produkty spożywcze czy montując pojazdy. Dzięki temu automatyzacja wchodzi na nowy poziom, zmieniając obraz współczesnego przemysłu. Kluczem do ich efektywności i sukcesu są dwa fundamentalne elementy: sztuczna inteligencja fizyczna (Physical AI) oraz symulacje robotyki.
Sztuczna inteligencja fizyczna to modele AI, które potrafią nie tylko analizować, ale także wchodzić w interakcję z rzeczywistym światem. Obejmuje ona autonomiczne maszyny takie jak samochody samojezdne, roboty mobilne, humanoidy czy systemy zarządzające infrastrukturą przemysłową. Aby jednak te technologie mogły osiągnąć pełną dojrzałość, niezbędne są zaawansowane symulacje, które umożliwiają szkolenie i testowanie robotów w wirtualnych środowiskach, zanim zostaną wdrożone w rzeczywistych operacjach.
Symulacja robotyki – nowy standard w testowaniu
Symulatory robotyki umożliwiają naukę i testowanie wirtualnych robotów bez konieczności użycia ich fizycznych odpowiedników. Dzięki symulacjom roboty uczą się, jak poruszać się w danym środowisku i wykonywać określone zadania, przy jednoczesnym uwzględnieniu zasad fizyki i realizmu otoczenia. To podejście minimalizuje czas i koszty związane z testowaniem, pozwalając na przygotowanie gotowych rozwiązań jeszcze przed ich fizycznym wdrożeniem.
Jednym z czołowych narzędzi w tej dziedzinie jest NVIDIA Isaac Sim, działający na platformie NVIDIA Omniverse. Dzięki temu symulatorowi możliwe jest tworzenie wirtualnych środowisk opartych na standardzie Universal Scene Description (OpenUSD), co pozwala na dokładne odwzorowanie rzeczywistości zarówno wizualnie, jak i fizycznie. To ogromny krok naprzód w rozwoju robotyki przemysłowej.
Trzykomputerowy model implementacji robotyki
Wprowadzenie technologii robotycznych wymaga zastosowania trzech rodzajów komputerów:
- Superkomputer: Służy do szkolenia i dopracowywania modeli sztucznej inteligencji.
- Platforma rozwojowa z symulacjami: Pozwala na testowanie i optymalizację robotów w wirtualnych środowiskach.
- Onboard runtime computer: To komputer pokładowy odpowiedzialny za wdrożenie modeli AI na fizycznych robotach.
W przypadku rozwiązań NVIDIA, platforma NVIDIA DGX odpowiada za szkolenie modeli, NVIDIA OVX zapewnia symulacje, a NVIDIA Jetson Thor obsługuje komputery pokładowe robotów.
Zastosowanie symulacji w rzeczywistych scenariuszach
Firmy na całym świecie wykorzystują symulacje do optymalizacji swoich procesów. Delta Electronics, lider w dziedzinie technologii energetycznych, stosuje symulacje do testowania algorytmów inspekcji optycznej, wykrywając wady produktów na liniach produkcyjnych. Z kolei startup Wandelbots integruje Isaac Sim w swoich aplikacjach, co umożliwia użytkownikom łatwe programowanie robotów w symulacji i przenoszenie tych ustawień do rzeczywistych maszyn.
Firma Fourier wykorzystuje te technologie do szkolenia humanoidalnych robotów, co umożliwia precyzyjną i bezpieczną współpracę między ludźmi a robotami na liniach produkcyjnych. Natomiast Galbot stworzył bazę danych DexGraspNet, która zawiera ponad milion chwytów robotycznych i może być wykorzystywana do rozwijania zdolności robotów wymagających precyzji.
Cyfrowe bliźniaki i przyszłość robotyki przemysłowej
Symulacje robotyki w połączeniu z cyfrowymi bliźniakami otwierają nowe możliwości w planowaniu i optymalizacji procesów przemysłowych. Dzięki tym technologiom możliwe jest testowanie sztucznej inteligencji w kontrolowanych, wirtualnych środowiskach jeszcze przed wdrożeniem jej w rzeczywistości. Przykładem może być zastosowanie NVIDIA Omniverse do projektowania bardziej zaawansowanych systemów zarządzania produkcją, co znacząco redukuje czas i koszty związane z wdrożeniem.
Precyzja i fizyka w służbie robotyki
Duża wierność symulacji opartych na fizyce, takich jak NVIDIA PhysX, pozwala na rozwój zdolności manipulacyjnych robotów, zarówno w zakresie drobnych, jak i większych ruchów. Dzięki temu możliwe jest precyzyjne odwzorowanie dynamiki ciał sztywnych i elastycznych, co pozwala na lepsze dopasowanie robotów do rzeczywistych scenariuszy.
NVIDIA Isaac Lab umożliwia także szkolenie robotów, wykorzystując metody uczenia przez naśladowanie i wzmacnianie. Dzięki temu roboty mogą wykonywać złożone zadania, takie jak manipulowanie obiektami w dynamicznych środowiskach, z zachowaniem najwyższej precyzji i bezpieczeństwa.
Ruch bez kolizji – nowoczesne rozwiązania
Jednym z najważniejszych celów szkolenia robotów jest zapewnienie im możliwości poruszania się w złożonych, zmiennych środowiskach bez ryzyka kolizji. Rozwiązania takie jak SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) umożliwiają tworzenie trójwymiarowych map otoczenia na podstawie obrazów z kamer, dostosowując je w czasie rzeczywistym.
Jednak to neuronowe modele, takie jak Motion Policy Networks (MπNets) oraz CabiNet, wprowadzają prawdziwą rewolucję w tym zakresie. Dzięki milionom symulowanych scenariuszy roboty uczą się generowania ścieżek ruchu, które są bezpieczne i wydajne, nawet w nieznanych wcześniej środowiskach.
Jak rozpocząć przygodę z symulacjami robotyki?
Deweloperzy zainteresowani tworzeniem robotów mogą skorzystać z szeregu dostępnych narzędzi, takich jak NVIDIA Isaac Sim, które wspierają rozwój modeli AI poprzez generowanie danych syntetycznych, testowanie oprogramowania czy szkolenie polityk robotycznych. Isaac Sim doskonale współpracuje również z systemem ROS 2, co pozwala na płynne przejście od symulacji do testów w rzeczywistych warunkach.
Symulacje robotyki nie są już tylko przyszłością – stały się kluczowym elementem współczesnych procesów przemysłowych. Dzięki nim możliwe jest tworzenie bardziej zaawansowanych, precyzyjnych i bezpiecznych systemów automatyzacji, które odpowiadają na potrzeby dynamicznie zmieniającego się świata.
