El trabajo pesado en fabricación, logística de fábrica y robótica está recibiendo ayuda de la IA en tiempo real, según el discurso de apertura del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, en GTC 2024.

Un enfoque basado en la simulación está allanando el camino para la siguiente fase de automatización en estas industrias que a menudo involucran productos voluminosos, equipos costosos, entornos robóticos colaborativos e instalaciones logísticamente complejas.

Huang demostró cómo los desarrolladores podrían utilizar gemelos digitales para desarrollar, probar y perfeccionar su IA a gran escala y en tiempo real completamente en simulación antes de implementarla en infraestructura industrial, ahorrando tiempo y costos significativos. Las plataformas Omniverse, Metropolis, Isaac y cuOpt de NVIDIA interactúan en "gimnasios de IA" donde los desarrolladores pueden entrenar agentes de IA para ayudar a robots y humanos a navegar en situaciones impredecibles o complejas.

En una demostración, el gemelo digital de un almacén de 100,000 pies cuadrados construido con Omniverse funcionó como un entorno de simulación. Incluía docenas de trabajadores digitales, múltiples robots móviles autónomos (AMR) que ejecutaban la pila multisensor de NVIDIA Isaac, agentes de visión artificial y sensores. Metropolis creó un mapa de ocupación centralizado fusionando datos de 100 transmisiones de cámaras simuladas para informar rutas AMR óptimas calculadas por la compleja IA de optimización de rutas de cuOpt.

Todo esto sucedió en tiempo real mientras Isaac Mission Control coordinaba la flota de AMR utilizando los datos de mapeo y rutas de cuOpt. Cuando un incidente bloqueó el camino de un AMR, Metropolis actualizó la cuadrícula de ocupación, cuOpt planificó una nueva ruta óptima y el AMR respondió en consecuencia para minimizar el tiempo de inactividad.

Utilizando los modelos de visión de Metropolis y el marco Visual Insight Agent, los desarrolladores pueden crear agentes de inteligencia artificial para ayudar a las operaciones a responder preguntas como "¿Qué pasó en el pasillo tres?" con información obtenida del análisis de vídeo. Estos agentes visuales de IA ayudarán a las industrias a extraer información útil de los vídeos utilizando lenguaje natural.

Las capacidades de IA demostradas se mejoran mediante capacitación de simulación continua y se implementan como microservicios de inferencia modulares de NVIDIA, impulsando la siguiente fase de la automatización industrial impulsada por IA en tiempo real.

(Foto por CHUTTERSNAP)

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