Os setores industriais enfrentam pressão para se digitalizar, o que leva Siemens e NVIDIA para integrar a infraestrutura de IA diretamente em fluxos de trabalho físicos.
A disparidade entre a TI e a tecnologia operacional (TO) continua a ser um ponto de fricção dispendioso para a produção. Embora os information facilities sejam dimensionados rapidamente, o chão de fábrica geralmente funciona em sistemas legados rígidos. A Siemens e a NVIDIA estão a expandir a sua parceria para resolver esta incompatibilidade, tentando efetivamente construir um sistema operativo para IA industrial.
Além dos modelos estáticos para setores industriais
Gêmeos digitais – réplicas virtuais de ativos físicos – são padrão em engenharia, mas geralmente não possuem conexão em tempo actual com o {hardware} que representam. Freqüentemente, eles ficam no estúdio de design, não na linha de produção. Esta aliança atualizada pretende mudar essa dinâmica usando IA generativa para tornar estes modelos ativos em vez de estáticos.
“A IA generativa e a computação acelerada desencadearam uma nova revolução industrial, transformando gêmeos digitais de simulações passivas em inteligência ativa do mundo físico”, disse Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA.
A NVIDIA fornece a pilha e os projetos de computação, enquanto a Siemens traz o {hardware} e o software program do domínio. O objetivo é um circuito fechado onde uma fábrica pode analisar seus próprios dados, simular uma correção e implementá-la sem tempo de inatividade. Isso permite que os operadores testem melhorias virtualmente e transformem insights validados em mudanças operacionais no chão de fábrica.
As empresas selecionaram a Siemens Electronics Manufacturing facility em Erlangen, na Alemanha, para testar o conceito. A partir de 2026, este website funcionará supostamente como um “modelo” para a produção orientada por IA.
A arquitetura depende de um “cérebro de IA” que combina automação definida por software program com bibliotecas NVIDIA Omniverse. A avaliação inicial por empresas dos setores industriais está em andamento na Foxconn, HD Hyundai, KION Group e PepsiCo. A intenção é padronizar essa abordagem para passar de configurações personalizadas e específicas do native para um modelo repetível adequado para implantação international.
Infraestrutura para computação de alta densidade
A velocidade operacional também é importante no design do chip. A Siemens está incorporando as bibliotecas CUDA-X da NVIDIA em suas ferramentas Digital Design Automation (EDA).
A verificação de designs de chips é um enorme coletor de computação. Ao transferir essas cargas de trabalho para ambientes acelerados por GPU, a parceria visa ganhos de desempenho entre 2x e 10x. As atualizações incluem recursos assistidos por IA, como orientação de format e depuração, com o objetivo de encurtar o ciclo da arquitetura ao silício.
A densidade computacional traz desafios térmicos e de energia. A colaboração inclui um esforço conjunto para projetar fábricas que possam lidar com a carga de energia de cargas de trabalho de IA sem comprometer a eficiência. Isto envolve alinhar o roteiro de infraestrutura da NVIDIA com as tecnologias de distribuição de energia e refrigeração da Siemens.
“Juntos, estamos construindo o sistema operacional de IA Industrial – redefinindo como o mundo físico é projetado, construído e executado – para dimensionar a IA e criar impacto no mundo actual”, disse Roland Busch, Presidente e CEO da Siemens AG.
Ambas as empresas estão implementando essas ferramentas internamente antes de uma implementação mais ampla. A NVIDIA está usando as ferramentas da Siemens para otimizar suas operações, enquanto a Siemens aplica a pilha de computação da NVIDIA às suas próprias cargas de trabalho. Para compradores em potencial, essa validação interna oferece uma prova que muitas vezes falta nos anúncios dos fornecedores.
Os executivos que analisam este desenvolvimento para os sectores industriais devem analisar o seu património de dados. Um “cérebro de IA” requer dados operacionais limpos e estruturados. Se a rede TO estiver isolada ou não estruturada, a simulação avançada descrita aqui será impossível. Comece auditando a disponibilidade de dados em a borda.
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