Cách Nvidia nâng cấp nền tảng phát triển robot

Isaac SDK là nền tảng phát triển robot AI nguồn mở đầu tiên có tính năng mô phỏng, điều hướng và thao tác. Các đối tác đang phát triển sử dụng công cụ phần mềm để xây dựng và thử nghiệm robot ảo trong môi trường thực tế với nhiều điều kiện hoạt động khác nhau. Isaac Sim được xây dựng trên Nvidia Omniverse, một nền tảng để tạo và quản lý các ứng dụng siêu dữ liệu.

Nhu cầu về robot thông minh đang tăng lên khi nhiều ngành công nghiệp áp dụng tự động hóa để giải quyết các thách thức về chuỗi cung ứng và tình trạng thiếu hụt lực lượng lao động. Theo Nghiên cứu của ABI cơ sở được lắp đặt robot công nghiệp và thương mại sẽ tăng hơn 6,4 lần - từ 3,1 triệu vào năm 2020 lên 20 triệu vào năm 2030.

Theo Gerard Andrews, giám đốc tiếp thị sản phẩm của cộng đồng các nhà phát triển robot của Nvidia, việc phát triển và triển khai các robot dựa trên AI mới đòi hỏi công nghệ mô phỏng đặt chúng vào các tình huống thực tế.

Isaac Sim cho phép các nhà chế tạo robot, nhập mô hình robot mà họ chọn, xây dựng môi trường thực tế để xác thực thiết kế vật lý của robot và thực hiện đầy đủ phần mềm của robot để đảm bảo hiệu suất. Người dùng có thể tạo bộ dữ liệu tổng hợp trong quá trình mô phỏng để huấn luyện các mô hình AI của robot. Các nhà nghiên cứu có thể tận dụng API (học tăng cường) để huấn luyện các mô hình điều khiển của robot.

Phiên bản mới nhất tập trung vào việc cải thiện hiệu suất và chức năng cho các trường hợp sử dụng robot sản xuất và hậu cần. Phần mềm hiện hỗ trợ thêm người và hệ thống băng chuyền phức tạp vào môi trường mô phỏng, đồng thời nhiều nội dung tích hợp sẵn để giảm thời gian cho đến khi mô phỏng.

NHỮNG PHÁT HÀNH NỔI BẬT

Các nhà phát triển Hệ điều hành robot (ROS) hỗ trợ cho ROS 2 Humble và Windows. Các nhà nghiên cứu robot nhận được nhiều hỗ trợ nhằm nâng cao khả năng học tăng cường, lập trình robot công tác.

Các cải tiến hệ thống tập trung vào nhu cầu của con người khi làm việc cùng với robot cộng tác (cobot) hoặc robot di động tự trị (AMR). Người máy Isaac Sim đã được thêm các hành vi phổ biến giống con người vào mô phỏng.

Chẳng hạn, các nhà phát triển giờ đây có thể thêm nhân vật người vào mô phỏng nhà kho hoặc cơ sở sản xuất được giao nhiệm vụ thực hiện các hành vi phổ biến như xếp gói hàng hoặc đẩy xe đẩy. 

Để giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả quan sát được trong thế giới mô phỏng so với kết quả quan sát được trong thế giới thực, các mô hình cảm biến chính xác về mặt vật lý là rất cần thiết. Công nghệ RTX của Nvidia cho phép Isaac Sim hiển thị dữ liệu chính xác về mặt vật lý từ các cảm biến trong thời gian thực. Trong trường hợp Lidar mô phỏng RTX (phát hiện ánh sáng và phạm vi), tính năng dò tia với tốc độ nhanh hơn và dữ liệu cảm biến chính xác hơn trong các điều kiện ánh sáng khác nhau hoặc phản ứng với các vật liệu phản chiếu.

THÊM CÔNG CỤ HỖ TRỢ CÁC NHÀ NGHIÊN CỨU ROBOT

Isaac Sim cũng cung cấp nhiều nội dung 3D sẵn sàng xây dựng các môi trường mô phỏng chính xác về mặt vật lý. Theo Nvidia, mọi thứ từ các bộ phận kho hàng đến các robot phổ biến đều sẵn sàng hoạt động, vì vậy các nhà phát triển và người dùng có thể nhanh chóng bắt đầu xây dựng.

Ba công cụ mới hỗ trợ cho các nhà nghiên cứu robot:

• Những tiến bộ Isaac Gym (nền tảng học tập hiệu suất cao để đào tạo robot làm nhiều nhiệm vụ khác nhau trực tiếp trên GPU) củng cố việc học.
• Isaac Cortex giúp cải thiện lập trình robot.
• Một công cụ mới, Isaac Orbit cung cấp môi trường hoạt động mô phỏng và điểm chuẩn cho quá trình học và lập kế hoạch chuyển động của robot.

MỞ RỘNG VIỆC SỬ DỤNG ROBOT ĐANG ĐƯỢC TIẾN HÀNH

Theo Nvidia, robot đã được ứng dụng trong nhiều ngành từ hậu cần, sản xuất đến bán lẻ, năng lượng, canh tác bền vững, v.v. Nền tảng người máy Isaac cung cấp phần mềm mô phỏng và AI tiên tiến cũng như tăng tốc khả năng tính toán cho hệ sinh thái người máy. Hơn một triệu nhà phát triển và hơn một nghìn công ty dựa vào nền tảng Isaac. 

Những ví dụ cho việc ứng dụng robot bao gồm:

• Telexistence triển khai robot bổ sung đồ uống tại 300 cửa hàng tiện lợi ở Nhật Bản. 
• Để cải thiện mức độ an toàn, Deutsche Bahn, công ty đường sắt quốc gia của Đức, đào tạo các mô hình AI để xử lý các trường hợp bất ngờ hiếm khi xảy ra trong thế giới thực - chẳng hạn như hành lý rơi trên đường ray. 
• Sarcos Robotics đang phát triển robot để chọn và đặt các tấm pin mặt trời trong các cơ sở năng lượng tái tạo. 
• Festo sử dụng Isaac Cortex để đơn giản hóa việc lập trình cho robot cộng tác cobot và truyền các kỹ năng mô phỏng cho robot vật lý. 
• Flexiv đang sử dụng Isaac Replicator để tạo dữ liệu tổng hợp nhằm huấn luyện các mô hình AI.