Field AI está desarrollando cerebros robóticos que permiten a los robots gestionar de manera autónoma una amplia variedad de procesos industriales. Vention crea habilidades preentrenadas para facilitar el desarrollo de tareas robóticas. Y Cobot ofrece Proxie, un cobot impulsado por IA diseñado para manejar el movimiento de materiales y adaptarse a entornos dinámicos, trabajando de manera fluida junto a los humanos.

Avances en robótica con NVIDIA Isaac Sim

Estas destacadas startups de robótica están logrando avances utilizando NVIDIA Isaac Sim en Amazon Web Services. Isaac Sim es una aplicación de referencia construida sobre NVIDIA Omniverse para que los desarrolladores simulen y prueben robots impulsados por IA en entornos virtuales basados en la física.

NVIDIA anunció que Isaac Sim ahora se ejecuta en instancias de Amazon Elastic Cloud Computing (EC2) G6e aceleradas por NVIDIA L40S GPUs. Además, con NVIDIA OSMO, una plataforma de orquestación nativa en la nube, los desarrolladores pueden gestionar fácilmente sus complejos flujos de trabajo robóticos a través de su infraestructura de computación en AWS.

Esta combinación de hardware y software acelerados por NVIDIA, disponible en la nube, permite a equipos de cualquier tamaño escalar sus flujos de trabajo de IA física. La IA física describe modelos de IA que pueden comprender e interactuar con el mundo físico, y representa la próxima ola de máquinas autónomas y robots, como automóviles autoconducidos, manipuladores industriales, robots móviles, humanoides e incluso infraestructuras operadas por robots, como fábricas y almacenes.

Con la IA física, los desarrolladores están adoptando una solución de tres computadoras para el entrenamiento, la simulación y la inferencia, buscando lograr avances. Sin embargo, la IA física para sistemas robóticos requiere conjuntos de datos de entrenamiento robustos para lograr inferencias precisas en su implementación. Desarrollar dichos conjuntos de datos y probarlos en situaciones reales puede resultar impráctico y costoso.

La simulación ofrece una respuesta, ya que puede acelerar significativamente el entrenamiento, las pruebas y la implementación de robots impulsados por IA.

Aprovechando las GPUs L40S en la nube para escalar simulación y entrenamiento robótico

La simulación se utiliza para verificar, validar y optimizar diseños de robots, así como los sistemas y sus algoritmos antes de la implementación. También puede optimizar diseños de instalaciones y sistemas antes de comenzar la construcción o remodelación, maximizando eficiencias y reduciendo costosas órdenes de cambio en la fabricación.

Las instancias de Amazon EC2 G6e aceleradas por NVIDIA L40S GPUs ofrecen una mejora de rendimiento del 2x en comparación con la arquitectura anterior, permitiendo la flexibilidad de escalar a medida que crece la complejidad de las escenas y simulaciones. Estas instancias se utilizan para entrenar muchos modelos de visión por computadora que impulsan robots con IA. Esto significa que las mismas instancias se pueden extender para diversas tareas, desde generación de datos hasta simulación y entrenamiento de modelos.

Usar NVIDIA OSMO en la nube permite a los equipos orquestar y escalar flujos de trabajo complejos de desarrollo robótico a través de recursos de computación distribuidos, ya sea en las instalaciones o en la nube de AWS. Isaac Sim proporciona acceso a las últimas capacidades de simulación robótica en la nube, fomentando la colaboración. Uno de los flujos de trabajo más importantes es la generación de datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de percepción.

Usando un flujo de trabajo de referencia que combina NVIDIA Omniverse Replicator, un marco para construir tuberías de generación de datos sintéticos (SDG), con NVIDIA NIM microservicios, los desarrolladores pueden construir tuberías de SDG habilitadas para IA generativa. Estas incluyen el microservicio USD Code NIM para generar código Python USD y responder consultas de OpenUSD, y el microservicio USD Search NIM para explorar activos de OpenUSD utilizando entradas de lenguaje natural o imágenes. El microservicio Edify 360 HDRi NIM genera mapas de entorno de 360 grados, mientras que el microservicio Edify 3D NIM crea activos 3D listos para editar a partir de texto o imágenes. Esto facilita el proceso de generación de datos sintéticos al reducir muchos pasos tediosos y manuales, desde la creación de activos hasta la mejora de imágenes, aprovechando el poder de la IA generativa.

La plataforma de ingeniería de datos sintéticos Rendered.ai integrada con Omniverse Replicator permite a las empresas generar datos sintéticos para modelos de visión por computadora utilizados en diversas industrias, desde seguridad e inteligencia hasta manufactura y agricultura.

SoftServe, un proveedor de servicios de consultoría de TI y digitales, utiliza Isaac Sim para generar datos sintéticos y validar robots empleados en la agricultura vertical junto a Pfeifer & Langen, un destacado productor de alimentos en Europa.

Tata Consultancy Services desarrolla tuberías personalizadas de generación de datos sintéticos para potenciar su suite de movilidad IA, enfocándose en casos de uso automotriz y autónomo al simular escenarios del mundo real. Sus aplicaciones incluyen detección de defectos, inspección de calidad final y evasión de riesgos.

Aprendiendo a ser robots en simulación

Mientras Isaac Sim permite a los desarrolladores probar y validar robots en simulaciones físicamente precisas, Isaac Lab, un marco de aprendizaje robótico de código abierto basado en Isaac Sim, ofrece un espacio virtual para construir políticas robóticas que pueden ejecutarse en AWS Batch.

Dado que estas simulaciones son repetibles, los desarrolladores pueden solucionar problemas fácilmente y reducir el número de ciclos necesarios para la validación y pruebas.

Varios desarrolladores de robótica están adoptando NVIDIA Isaac en AWS para desarrollar IA física, tales como:

– Field AI, un creador de modelos de fundamentos robóticos, utiliza Isaac Sim e Isaac Lab para evaluar el rendimiento de sus modelos en ambientes complejos y no estructurados en industrias como la construcción, manufactura, petróleo y gas, minería y más.
– Vention, que ofrece una plataforma de automatización basada en la nube, está aprovechando Isaac Sim para desarrollar y probar nuevas capacidades para celdas robóticas utilizadas por fabricantes pequeños y medianos.
– Cobot ha utilizado Isaac Sim con su cobot impulsado por IA, Proxie, para optimizar la logística en almacenes, hospitales, sitios de manufactura y más.
– Standard Bots está simulando y validando el rendimiento de su robot R01 utilizado en configuración de manufactura y mecanizado.
– Swiss Mile utiliza Isaac Sim e Isaac Lab para el aprendizaje robótico, de modo que los robots cuadrúpedos con ruedas puedan realizar tareas de manera autónoma con nuevos niveles de eficiencia en fábricas y almacenes.
– Cohesive Robotics ha integrado Isaac Sim en su marco de software llamado Argus OS para desarrollar y desplegar celdas de trabajo robótico utilizadas en entornos de manufactura de alta mezcla.
– Los robots de Aescape son capaces de proporcionar masajes personalizados al modelar y sintonizar con precisión los sensores a bordo en Isaac Sim.