تواكب الشركات السعي الدؤوب لتحسين سير العمل من خلال تبني حلول الذكاء الاصطناعي الصناعي والمادي. ومع ذلك، فإن الطريق إلى توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي داخل البيئات الصناعية، مثل المصانع ووحدات التصنيع، محفوف بالتحديات. وتشمل هذه العقبات خطوط أنابيب البيانات المجزأة والأدوات المعزولة والحاجة الملحة إلى عمليات محاكاة في الوقت الفعلي وعالية الدقة.
لمعالجة هذه التعقيدات، تأتي Nvidia Omniverse Blueprint الضخمة. يوفر هذا الإطار المبتكر سير عمل مرجعي قابل للتطوير مصمم خصيصًا لمحاكاة أساطيل الروبوتات المتعددة داخل التوائم الرقمية للمنشآت الصناعية، وخاصة تلك التي تم إنشاؤها باستخدام منصة Nvidia Omniverse.
يقوم لاعبون رائدون في ساحة الذكاء الاصطناعي الصناعي، بما في ذلك Accenture و Foxconn و Kenmec و KION و Pegatron، بالاستفادة من هذا المخطط بنشاط. هدفهم هو تسريع تبني الذكاء الاصطناعي المادي وتطوير أنظمة مستقلة قادرة على تنفيذ المهام بكفاءة وفعالية داخل البيئات الصناعية.
بالاستناد إلى أساس إطار عمل Universal Scene Description (OpenUSD)، يسهل المخطط قابلية التشغيل البيني للبيانات بسلاسة والتعاون في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. ويتحقق ذلك من خلال توحيد مصادر البيانات المتنوعة وتعزيز دقة عمليات المحاكاة.
عمالقة الصناعة يحتضنون المخطط الضخم
خلال حدث Hannover Messe، عرضت Accenture و Schaeffler قدرات المخطط الضخم في اختبار أساطيل الروبوتات. وشمل ذلك استخدام روبوتات بشرية للأغراض العامة، مثل Digit من Agility Robotics، لمهام معالجة المواد في مناطق التركيب والتفويض.
تستخدم KION، بالتعاون مع Accenture، حاليًا Mega لتحسين عمليات المستودعات والتوزيع.
علاوة على ذلك، تبادل ممثلون من Accenture و Foxconn رؤاهم في مؤتمر NVIDIA GTC العالمي للذكاء الاصطناعي في مارس، مما يسلط الضوء على التأثير الإيجابي لدمج Mega في سير عمل الذكاء الاصطناعي الصناعي الخاص بهم.
تسريع الذكاء الاصطناعي الصناعي مع Mega: نظرة متعمقة
يمكّن المخطط الضخم المطورين من تسريع مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي المادي من خلال مجموعة من الميزات القوية:
محاكاة أسطول الروبوتات: يمكّن المخطط من إجراء اختبارات صارمة وتدريب شامل لأساطيل الروبوتات المتنوعة داخل بيئة افتراضية آمنة. وهذا يضمن التعاون السلس والأداء الأمثل في سيناريوهات العالم الحقيقي.
التوائم الرقمية: من خلال الاستفادة من التوائم الرقمية، يمكن للشركات محاكاة الأنظمة المستقلة وتحسينها قبل نشرها في البيئات المادية. تسمح هذه العملية التكرارية بالتحسين وتخفيف المخاطر.
محاكاة المستشعر وتوليد البيانات الاصطناعية: يعد إنشاء بيانات مستشعر واقعية أمرًا بالغ الأهمية لضمان قدرة الروبوتات على إدراك محيطها والاستجابة له بدقة. يسهل المخطط ذلك من خلال توفير أدوات لإنشاء بيانات اصطناعية تعكس ظروف العالم الحقيقي.
تكامل أنظمة إدارة المرافق والأساطيل: يربط المخطط بسلاسة أساطيل الروبوتات بأنظمة الإدارة الحالية. يتيح هذا التكامل التنسيق الفعال وتبسيط سير العمل وتخصيص الموارد على النحو الأمثل.
عقول الروبوتات كحاويات: تضمن الوحدات النمطية المحمولة والقابلة للتوصيل والتشغيل أداءً ثابتًا للروبوتات وإدارة مبسطة. يسمح هذا النهج المعياري بسهولة التحديثات والتخصيص.
محاكي العالم مع OpenUSD: توفر Nvidia Omniverse و OpenUSD نظامًا أساسيًا قويًا لمحاكاة المرافق الصناعية في بيئات افتراضية واقعية للغاية. وهذا يتيح اختبارًا شاملاً لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها.
واجهات برمجة تطبيقات Omniverse Cloud Sensor RTX: تعد محاكاة المستشعر الدقيقة ذات أهمية قصوى لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. توفر واجهات برمجة تطبيقات NVIDIA Omniverse Cloud الأدوات اللازمة لإنشاء نسخ طبق الأصل افتراضية مفصلة للمرافق الصناعية.
المجدول: يدير المجدول المدمج المهام المعقدة وتبعيات البيانات، مما يضمن عمليات سلسة وفعالة.
وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحليلات الفيديو: إن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين تم إنشاؤهم باستخدام مخطط NVIDIA AI للبحث عن الفيديو وتلخيصه (VSS)، باستخدام NVIDIA Metropolis، يعزز الرؤى التشغيلية ويوفر بيانات قيمة لاتخاذ القرارات.
يعمل أحدث إصدار من Omniverse Kit SDK 107 على تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي الصناعي بشكل أكبر من خلال توفير تحديثات رئيسية لتطوير تطبيقات الروبوتات وقدرات المحاكاة المحسنة، بما في ذلك RTX Real-Time 2.0.
التعمق في نظام Omniverse البيئي
نظام Omniverse البيئي عبارة عن مشهد نابض بالحياة وسريع التطور. للاستفادة حقًا من قوته، من الضروري التعمق في مكوناته المختلفة واستكشاف الموارد المتاحة للمطورين والممارسين.
أحد الجوانب الحاسمة هو فهم إطار Universal Scene Description (OpenUSD)، الذي يعمل كأساس لقابلية التشغيل البيني للبيانات والتعاون داخل Omniverse. يسمح OpenUSD بالتبادل السلس للبيانات ثلاثية الأبعاد بين التطبيقات والأنظمة الأساسية المختلفة، مما يكسر الصوامع التي غالبًا ما تعيق المشاريع المعقدة.
استكشاف OpenUSD بالتفصيل
OpenUSD هو أكثر من مجرد تنسيق ملف؛ إنه إطار عمل شامل لوصف المشاهد ثلاثية الأبعاد وتكوينها ومحاكاتها. إنه يوفر مجموعة واسعة من الميزات، بما في ذلك:
التركيب متعدد الطبقات: يسمح OpenUSD بإنشاء مشاهد معقدة عن طريق تجميع ملفات USD متعددة معًا. وهذا يتيح النمطية وإعادة الاستخدام، مما يسهل إدارة المشاريع الكبيرة والمعقدة.
التحرير غير المدمر: لا تؤثر التغييرات التي يتم إجراؤها على طبقة واحدة من مشهد USD على الطبقات الأساسية. وهذا يسمح بالتجريب والتكرار دون خطر إتلاف البيانات الأصلية.
مجموعات المتغيرات: يدعم OpenUSD مجموعات المتغيرات، التي تسمح بإنشاء إصدارات متعددة من مشهد أو أصل داخل ملف USD واحد. وهذا مفيد لإنشاء تكوينات أو مستويات مختلفة من التفاصيل.
المخططات: تحدد مخططات OpenUSD بنية وخصائص الأنواع المختلفة من الكائنات ثلاثية الأبعاد. وهذا يضمن الاتساق وقابلية التشغيل البيني بين التطبيقات المختلفة.
الاستفادة من Omniverse Cloud لعمليات محاكاة قابلة للتطوير
توفر NVIDIA Omniverse Cloud نظامًا أساسيًا قويًا لتشغيل عمليات المحاكاة على نطاق واسع. إنه يوفر مجموعة من الميزات، بما في ذلك:
التقديم المدعوم من RTX: تستخدم Omniverse Cloud تقنية RTX من NVIDIA لتوفير إمكانات عرض واقعية ضوئيًا. وهذا يسمح بإنشاء عمليات محاكاة واقعية للغاية تعكس بدقة ظروف العالم الحقيقي.
حساب قابل للتطوير: يوفر Omniverse Cloud الوصول إلى مجموعة واسعة من موارد الحوسبة، مما يسمح بمحاكاة السيناريوهات المعقدة التي يستحيل تشغيلها على جهاز محلي.
أدوات التعاون: تتضمن Omniverse Cloud مجموعة من أدوات التعاون التي تسمح للفرق بالعمل معًا على عمليات المحاكاة في الوقت الفعلي. وهذا يسهل الاتصال ويسرع عملية التطوير.
أهمية محاكاة المستشعر
تعد محاكاة المستشعر الدقيقة أمرًا بالغ الأهمية لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وموثوقة. من خلال محاكاة سلوك المستشعرات في بيئة افتراضية، يمكن للمطورين اختبار الخوارزميات الخاصة بهم والتحقق من صحتها دون الحاجة إلى تجارب واقعية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
توفر Omniverse مجموعة من الأدوات لمحاكاة المستشعر، بما في ذلك:
تتبع الأشعة: يمكن استخدام تتبع الأشعة لمحاكاة سلوك الكاميرات ومستشعرات LiDAR، مما يوفر صورًا واقعية وسحب نقاط.
محاكاة الفيزياء: يمكن استخدام محاكاة الفيزياء لمحاكاة سلوك وحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs) والمستشعرات الأخرى التي تقيس الحركة والتسارع.
توليد البيانات الاصطناعية: يمكن استخدام Omniverse لتوليد بيانات اصطناعية تحاكي إخراج المستشعرات الواقعية. يمكن استخدام هذهالبيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من أدائها.
التكامل مع الأنظمة الصناعية الحالية
لكي تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي الصناعية فعالة حقًا، يجب دمجها بسلاسة مع الأنظمة الصناعية الحالية، مثل أنظمة تنفيذ التصنيع (MES) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP). يسمح هذا التكامل بتبادل البيانات وتنسيق الأنشطة بين الأجزاء المختلفة للمنظمة.
توفر Omniverse مجموعة من الأدوات للتكامل مع الأنظمة الصناعية الحالية، بما في ذلك:
واجهات برمجة التطبيقات (APIs): توفر Omniverse مجموعة شاملة من واجهات برمجة التطبيقات التي تسمح للمطورين بالوصول إلى البيانات ومعالجتها داخل بيئة Omniverse.
الموصلات: توفر موصلات Omniverse عمليات تكامل مُعدة مسبقًا مع مجموعة من الأنظمة الصناعية الشائعة.
مجموعات تطوير البرامج (SDKs): تسمح مجموعات تطوير البرامج (SDKs) في Omniverse للمطورين بإنشاء عمليات تكامل مخصصة مع أي نظام صناعي.
دور الذكاء الاصطناعي في Omniverse
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في Omniverse، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
الملاحة الذاتية: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتمكين الروبوتات والمركبات الأخرى من التنقل ذاتيًا داخل بيئة Omniverse.
التعرف على الكائنات: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الكائنات وتصنيفها داخل بيئة Omniverse.
اكتشاف الحالات الشاذة: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحالات الشاذة في البيانات داخل بيئة Omniverse.
الصيانة التنبؤية: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بموعد احتمال فشل المعدات، مما يسمح بالصيانة الاستباقية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي الصناعي مع Omniverse
من المقرر أن تُحدث Omniverse ثورة في الذكاء الاصطناعي الصناعي، مما يتيح حقبة جديدة من الأتمتة والكفاءة والابتكار. من خلال توفير نظام أساسي لمحاكاة أنظمة الذكاء الاصطناعي واختبارها ونشرها في بيئة افتراضية، تقلل Omniverse من المخاطر وتسريع التطوير وتفتح إمكانيات جديدة.
مع استمرار تطور Omniverse، يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات أكثر إثارة للذكاء الاصطناعي الصناعي، بما في ذلك:
التوائم الرقمية للمصانع بأكملها: ستسمح القدرة على إنشاء توائم رقمية للمصانع بأكملها بتحسين عمليات الإنتاج وتقليل النفايات وتحسين السلامة.
التصميم والهندسة المدعومان بالذكاء الاصطناعي: سيتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأتمتة تصميم وهندسة المنتجات الجديدة، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير.
التصنيع المخصص: سيتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتخصيص عمليات التصنيع، مما يسمح بإنشاء منتجات مخصصة تلبي الاحتياجات المحددة للعملاء الأفراد.
Omniverse ليس مجرد تقنية؛ إنه تحول نموذجي. إنها طريقة جديدة للتفكير في كيفية تصميم وبناء وتشغيل الأنظمة الصناعية. من خلال تبني Omniverse، يمكن للشركات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي الصناعي وإنشاء مستقبل أكثر كفاءة واستدامة وتنافسية.
تحمل هذه التقنية وعدًا هائلاً للشركات التي تسعى إلى تحسين عملياتها وتعزيز الكفاءة ودفع الابتكار. مع استمرار تطور Omniverse، فإنها مهيأة لإعادة تشكيل المشهد الصناعي وفتح إمكانيات جديدة لمستقبل التصنيع وما وراءه.