As startups de robótica estão aumentando suas capacidades com a ajuda de Isaac Sim, da NVIDIA, aproveitando as tecnologias baseadas em nuvem oferecidas pela Amazon Net Companies (AWS).
Nomes proeminentes como Discipline AI, Vention e Cobot estão aproveitando essas ferramentas para ultrapassar os limites da tecnologia, permitindo inovações em campos que vão desde processos industriais até robôs colaborativos.
Discipline AI se concentra no desenvolvimento de cérebros robóticos fundamentais, capazes de gerenciar autonomamente fluxos de trabalho industriais complexos. A Vention simplifica o desenvolvimento de tarefas robóticas, fornecendo habilidades pré-treinadas, enquanto a Cobot revelou o Proxie, um robô colaborativo baseado em IA projetado para navegar perfeitamente em ambientes dinâmicos ao lado de humanos.
O núcleo compartilhado desses avanços é o Isaac Sim da NVIDIA, um aplicativo de referência desenvolvido pela NVIDIA Omniverse para simulação e teste de robôs habilitados para IA em ambientes virtuais hiper-realistas. A plataforma agora é reforçada por novos aprimoramentos de desempenho baseados na nuvem.
GPUs AWS e NVIDIA: uma combinação poderosa para a inovação de Isaac Sim
Revelado durante o evento AWS re:Invent, a NVIDIA anunciou a implantação de Isaac Sim em instâncias G6e do Amazon Elastic Cloud Computing (EC2), aceleradas pelas mais recentes GPUs L40S da NVIDIA. Essas instâncias oferecem o dobro do desempenho computacional das gerações anteriores e oferecem maior flexibilidade à medida que os desenvolvedores enfrentam casos de uso robótico cada vez mais complexos.
Juntamente com NVIDIAOSMO – uma plataforma de orquestração nativa da nuvem – os desenvolvedores podem agilizar e dimensionar os intrincados fluxos de trabalho envolvidos no desenvolvimento robótico, seja usando a infraestrutura da nuvem AWS ou sistemas locais.
Esta estrutura unificada de {hardware} e software program de alto desempenho transforma a inovação robótica para equipes grandes e pequenas, capacitando o desenvolvimento de “IA física”.
A IA física, um conceito emergente, descreve modelos inteligentes treinados para compreender e interagir com o ambiente físico – impulsionando o avanço em máquinas autônomas, como robôs humanóides, veículos autônomos e sistemas industriais.
O papel da simulação no desenvolvimento da robótica
A infraestrutura robótica depende de dados de treinamento robustos para garantir a precisão dos modelos físicos de IA. A coleta desses conjuntos de dados em ambientes do mundo actual costuma ter um custo proibitivo e ser um desafio logístico. As simulações virtuais, no entanto, oferecem uma solução prática, acelerando o treinamento do modelo de IA e otimizando os processos antes da implantação no mundo actual.
A simulação desempenha um papel basic na validação de sistemas robóticos, no teste de projetos de instalações e no desenvolvimento de modelos de IA de visão computacional.
Amazônia EC2 G6e instâncias, suportadas pela NVIDIA L40S As GPUs são cruciais neste fluxo de trabalho – com recursos aprimorados para geração de dados, simulação e otimização de modelos. Essas soluções permitem que os desenvolvedores melhorem a eficiência operacional e, ao mesmo tempo, minimizem erros dispendiosos durante as fases de design e implementação.
Ao integrar o NVIDIA OSMO aos fluxos de trabalho em nuvem, as equipes podem sincronizar seus projetos de desenvolvimento de robôs, aproveitando soluções como Isaac Sim para colaboração de ponta. Os desenvolvedores podem gerar dados sintéticos, criar ativos 3D e simplificar fluxos de trabalho usando NVIDIA Omniverse Replicator, uma estrutura que integra ferramentas generativas de IA.
IA generativa encontra treinamento em robótica
A capacidade de gerar dados sintéticos emergiu como a pedra angular do desenvolvimento acelerado da robótica.
As soluções da NVIDIA usam IA generativa para criar fluxos de trabalho orientados a dados, abrangendo ferramentas como USD Code NIM para scripts Python e manipulação de ativos 3D, Edify HDRi para gerar ambientes virtuais e Edify 3D para criar arquivos de objetos 3D prontos para edição a partir de prompts de texto ou imagem.
Rendered.ai, por exemplo, emprega Omniverse Replicator para criar conjuntos de dados sintéticos de visão computacional, atendendo indústrias desde manufatura e agricultura até vigilância e segurança. Da mesma forma, a Tata Consultancy Companies está usando pipelines de dados sintéticos para potencializar seu conjunto Mobility AI, que se concentra em casos de uso automotivo que vão desde a detecção de defeitos até a prevenção de perigos.
Este salto tecnológico reduz etapas manuais tediosas, permite a produção escalonável de dados e promove o desenvolvimento de sistemas robóticos capazes de enfrentar desafios cada vez mais sofisticados.
Casos de uso do mundo actual aproveitando Isaac Sim
Um número crescente de startups e empresas está capitalizando os recursos de simulação e dados sintéticos de Isaac Sim para aprimorar projetos de robótica.
Por exemplo, Aescape utiliza Isaac Sim para ajustar sensores para robôs usados na aplicação de massagens de precisão. Da mesma forma, a Cobot usou Isaac Sim para otimizar seu robô colaborativo focado em logística, Proxie, que é adequado para setores dinâmicos, como manufatura, saúde e armazenamento.
Outros adotantes notáveis de Isaac Sim incluem:
- IA de campo: Emprega o Isaac Lab, uma plataforma de aprendizagem de robôs de código aberto, para testar sistemas robóticos em ambientes não estruturados em setores como construção, manufatura e mineração.
- Venção: Utiliza Isaac Sim para desenvolver recursos de células robóticas para fabricantes de pequeno e médio porte.
- Milha Suíça: Incorpora Isaac Lab e Isaac Sim para aprendizado de robótica, aprimorando as capacidades de robôs quadrúpedes com rodas na navegação em tarefas de fábrica e armazém.
- Bots padrão: Simula e valida o desempenho do robô de fabricação R01 em condições reais.
- SoftServe: Colabora com o produtor de alimentos Pfeifer & Langen para desenvolver robôs agrícolas otimizados para configurações verticais.
- Robótica Coesa: Integra Isaac Sim ao software program Argus OS, que alimenta células de trabalho robóticas para sistemas de fabricação de alta variação.
A repetibilidade e o controle dos ambientes virtuais de aprendizagem reduzem significativamente os ciclos de testes de {hardware}, garantindo ao mesmo tempo que soluções prontas para implantação surjam mais rapidamente.
Ao combinar o NVIDIA Isaac Sim com o ecossistema de nuvem da AWS, os desenvolvedores em todo o mundo estão avançando na inovação em robótica. Esta integração de simulação de alto desempenho, ferramentas generativas de IA e infraestrutura escalável garante que a robótica possa enfrentar cenários cada vez mais complexos em diversos ambientes.
Os sistemas robóticos estão preparados para sofrer uma evolução rápida, com menos limitações em testes, validação e otimização. Como resultado, os especialistas antecipam uma aceleração das aplicações físicas de IA.
(Crédito da imagem: NVIDIA)
Veja também: Figura 02: Um salto em frente na robótica humanóide
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