Die unaufhaltsame Suche nach optimierten Arbeitsabläufen treibt Unternehmen dazu, industrielle und physische KI-Lösungen einzusetzen. Der Weg zur Skalierung von KI in industriellen Umgebungen, wie Fabriken und Produktionsstätten, ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Zu diesen Hürden gehören fragmentierte Datenpipelines, isolierte Werkzeuge und das dringende Bedürfnis nach hochauflösenden Echtzeitsimulationen.
Diese Komplexität adressiert der Mega NVIDIA Omniverse Blueprint. Dieses innovative Framework bietet einen skalierbaren Referenz-Workflow, der speziell für die Simulation von Multi-Roboter-Flotten innerhalb von digitalen Zwillingen industrieller Anlagen entwickelt wurde, insbesondere solchen, die mit der NVIDIA Omniverse Plattform erstellt wurden.
Führende Akteure im Bereich der industriellen KI, darunter Accenture, Foxconn, Kenmec, KION und Pegatron, nutzen diesen Blueprint aktiv. Ihr Ziel ist es, die Einführung von physischer KI zu beschleunigen und autonome Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben effizient und effektiv in industriellen Umgebungen auszuführen.
Aufbauend auf dem Universal Scene Description (OpenUSD) Framework erleichtert der Blueprint die nahtlose Dateninteroperabilität, die Echtzeit-Zusammenarbeit und die KI-gestützte Entscheidungsfindung. Dies wird durch die Vereinheitlichung verschiedener Datenquellen und die Verbesserung der Genauigkeit von Simulationen erreicht.
Industriegrößen setzen auf den Mega Blueprint
Während der Hannover Messe demonstrierten Accenture und Schaeffler die Fähigkeiten des Mega Blueprints bei der Erprobung von Roboterflotten. Dies umfasste den Einsatz von Mehrzweck-Humanoidrobotern, wie z. B. Digit von Agility Robotics, für Materialhandhabungsaufgaben in Kommissionier- und Inbetriebnahmebereichen.
KION setzt in Zusammenarbeit mit Accenture derzeit Mega ein, um Lager- und Distributionsprozesse zu optimieren.
Darüber hinaus gaben Vertreter von Accenture und Foxconn auf der globalen KI-Konferenz NVIDIA GTC im März Einblicke und hoben die positiven Auswirkungen der Integration von Mega in ihre industriellen KI-Workflows hervor.
Beschleunigung der industriellen KI mit Mega: Ein detaillierter Einblick
Der Mega Blueprint ermöglicht es Entwicklern, physische KI-Workflows durch eine Reihe leistungsstarker Funktionen zu beschleunigen:
Robot Fleet Simulation: Der Blueprint ermöglicht das rigorose Testen und umfassende Training verschiedener Roboterflotten in einer sicheren, virtuellen Umgebung. Dies gewährleistet eine nahtlose Zusammenarbeit und optimale Leistung in realen Szenarien.
Digitale Zwillinge: Durch die Nutzung digitaler Zwillinge können Unternehmen autonome Systeme simulieren und verfeinern, bevor sie in physischen Umgebungen eingesetzt werden. Dieser iterative Prozess ermöglicht Optimierung und Risikominderung.
Sensor Simulation und Synthetic Data Generation: Das Generieren realistischer Sensordaten ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Roboter ihre Umgebung genau wahrnehmen und auf sie reagieren können. Der Blueprint erleichtert dies, indem er Werkzeuge zur Erstellung synthetischer Daten bereitstellt, die reale Bedingungen widerspiegeln.
Facility and Fleet Management Systems Integration: Der Blueprint verbindet Roboterflotten nahtlos mit bestehenden Managementsystemen. Diese Integration ermöglicht eine effiziente Koordination, optimierte Arbeitsabläufe und eine optimierte Ressourcenzuweisung.
Robot Brains as Containers: Tragbare, Plug-and-Play-Module gewährleisten eine konsistente Roboterleistung und eine vereinfachte Verwaltung. Dieser modulare Ansatz ermöglicht einfache Updates und Anpassungen.
World Simulator With OpenUSD: NVIDIA Omniverse und OpenUSD bieten eine leistungsstarke Plattform für die Simulation industrieller Anlagen in hochrealistischen virtuellen Umgebungen. Dies ermöglicht eine umfassende Prüfung und Validierung von KI-Systemen.
Omniverse Cloud Sensor RTX APIs: Eine genaue Sensorsimulation ist von größter Bedeutung, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. NVIDIA Omniverse Cloud Application Programming Interfaces bieten die Werkzeuge, die erforderlich sind, um detaillierte virtuelle Nachbildungen industrieller Anlagen zu erstellen.
Scheduler: Ein integrierter Scheduler verwaltet komplexe Aufgaben und Datenabhängigkeiten und sorgt so für einen reibungslosen und effizienten Betrieb.
Video Analytics AI Agents: Die Integration von KI-Agenten, die mit dem NVIDIA AI Blueprint für Videosuche und -zusammenfassung (VSS) erstellt wurden und NVIDIA Metropolis nutzen, verbessert die betrieblichen Erkenntnisse und liefert wertvolle Daten für die Entscheidungsfindung.
Die neueste Omniverse Kit SDK 107-Version beschleunigt die Entwicklung industrieller KI weiter, indem sie wichtige Updates für die Entwicklung von Robotikanwendungen und verbesserte Simulationsfunktionen, einschließlich RTX Real-Time 2.0, bereitstellt.
Vertiefung in das Omniverse Ökosystem
Das Omniverse Ökosystem ist eine lebendige und sich schnell entwickelnde Landschaft. Um sein Potenzial voll auszuschöpfen, ist es wichtig, tiefer in seine verschiedenen Komponenten einzutauchen und die Ressourcen zu erkunden, die Entwicklern und Anwendern zur Verfügung stehen.
Ein entscheidender Aspekt ist das Verständnis des Universal Scene Description (OpenUSD) Frameworks, das als Grundlage für Dateninteroperabilität und Zusammenarbeit innerhalb des Omniverse dient. OpenUSD ermöglicht den nahtlosen Austausch von 3D-Daten zwischen verschiedenen Anwendungen und Plattformen und überwindet so die Silos, die komplexe Projekte oft behindern.
OpenUSD im Detail erkunden
OpenUSD ist mehr als nur ein Dateiformat; es ist ein umfassendes Framework zum Beschreiben, Zusammensetzen und Simulieren von 3D-Szenen. Es bietet eine breite Palette von Funktionen, darunter:
Layered Composition: OpenUSD ermöglicht die Erstellung komplexer Szenen, indem mehrere USD-Dateien miteinander verschmolzen werden. Dies ermöglicht Modularität und Wiederverwendbarkeit und erleichtert so die Verwaltung großer und komplexer Projekte.
Non-Destructive Editing: Änderungen, die an einer Ebene einer USD-Szene vorgenommen werden, wirken sich nicht auf die darunter liegenden Ebenen aus. Dies ermöglicht das Experimentieren und die Iteration ohne das Risiko, die Originaldaten zu beschädigen.
Variant Sets: OpenUSD unterstützt Variant Sets, mit denen mehrere Versionen einer Szene oder eines Assets innerhalb einer einzigen USD-Datei erstellt werden können. Dies ist nützlich, um verschiedene Konfigurationen oder Detaillierungsgrade zu erstellen.
Schemas: OpenUSD-Schemas definieren die Struktur und die Eigenschaften verschiedener Arten von 3D-Objekten. Dies gewährleistet Konsistenz und Interoperabilität zwischen verschiedenen Anwendungen.
Nutzung von Omniverse Cloud für skalierbare Simulationen
NVIDIA Omniverse Cloud bietet eine leistungsstarke Plattform für die Ausführung von Simulationen in großem Maßstab. Es bietet eine Reihe von Funktionen, darunter:
RTX-Powered Rendering: Omniverse Cloud nutzt die RTX-Technologie von NVIDIA, um fotorealistische Rendering-Funktionen bereitzustellen. Dies ermöglicht die Erstellung hochrealistischer Simulationen, die reale Bedingungen genau widerspiegeln.
Scalable Compute: Omniverse Cloud bietet Zugriff auf einen riesigen Pool von Rechenressourcen und ermöglicht so die Simulation komplexer Szenarien, die auf einem lokalen Rechner nicht ausgeführt werden könnten.
Collaboration Tools: Omniverse Cloud enthält eine Reihe von Collaboration Tools, mit denen Teams in Echtzeit an Simulationen zusammenarbeiten können. Dies erleichtert die Kommunikation und beschleunigt den Entwicklungsprozess.
Die Bedeutung der Sensorsimulation
Eine genaue Sensorsimulation ist entscheidend für die Entwicklung robuster und zuverlässiger KI-Systeme. Durch die Simulation des Verhaltens von Sensoren in einer virtuellen Umgebung können Entwickler ihre Algorithmen testen und validieren, ohne dass teure und zeitaufwändige reale Experimente erforderlich sind.
Omniverse bietet eine Reihe von Tools für die Sensorsimulation, darunter:
Ray Tracing: Ray Tracing kann verwendet werden, um das Verhalten von Kameras und LiDAR-Sensoren zu simulieren und realistische Bilder und Punktwolken bereitzustellen.
Physics Simulation: Die Physiksimulation kann verwendet werden, um das Verhalten von Inertial Measurement Units (IMUs) und anderen Sensoren zu simulieren, die Bewegung und Beschleunigung messen.
Synthetic Data Generation: Omniverse kann verwendet werden, um synthetische Daten zu generieren, die die Ausgabe realer Sensoren nachahmen. Diese Daten können verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren und ihre Leistung zu validieren.
Integration in bestehende Industriesysteme
Um wirklich effektiv zu sein, müssen industrielle KI-Systeme nahtlos in bestehende Industriesysteme integriert werden, wie z. B. Manufacturing Execution Systems (MES) und Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme. Diese Integration ermöglicht den Austausch von Daten und die Koordination von Aktivitäten zwischen verschiedenen Teilen der Organisation.
Omniverse bietet eine Reihe von Tools für die Integration in bestehende Industriesysteme, darunter:
APIs: Omniverse bietet ein umfassendes Set von APIs, mit denen Entwickler auf Daten innerhalb der Omniverse-Umgebung zugreifen und diese bearbeiten können.
Connectors: Omniverse Connectors bieten vorgefertigte Integrationen mit einer Reihe von gängigen Industriesystemen.
SDKs: Omniverse SDKs ermöglichen es Entwicklern, benutzerdefinierte Integrationen mit jedem Industriesystem zu erstellen.
Die Rolle der KI im Omniverse
KI spielt eine entscheidende Rolle im Omniverse und ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, darunter:
Autonomous Navigation: KI-Algorithmen können verwendet werden, um Robotern und anderen Fahrzeugen die autonome Navigation innerhalb der Omniverse-Umgebung zu ermöglichen.
Object Recognition: KI-Algorithmen können verwendet werden, um Objekte innerhalb der Omniverse-Umgebung zu erkennen und zu klassifizieren.
Anomaly Detection: KI-Algorithmen können verwendet werden, um Anomalien in den Daten innerhalb der Omniverse-Umgebung zu erkennen.
Predictive Maintenance: KI-Algorithmen können verwendet werden, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen, und so eine proaktive Wartung zu ermöglichen.
Die Zukunft der industriellen KI mit dem Omniverse
Das Omniverse steht kurz davor, die industrielle KI zu revolutionieren und eine neue Ära der Automatisierung, Effizienz und Innovation zu ermöglichen. Durch die Bereitstellung einer Plattform für die Simulation, das Testen und die Bereitstellung von KI-Systemen in einer virtuellen Umgebung reduziert das Omniverse Risiken, beschleunigt die Entwicklung und eröffnet neue Möglichkeiten.
Während sich das Omniverse weiterentwickelt, können wir noch aufregendere Anwendungen der industriellen KI erwarten, darunter:
Digital Twins of Entire Factories: Die Möglichkeit, digitale Zwillinge ganzer Fabriken zu erstellen, ermöglicht die Optimierung von Produktionsprozessen, die Reduzierung von Abfall und die Verbesserung der Sicherheit.
AI-Powered Design and Engineering: KI-Algorithmen werden verwendet, um das Design und die Konstruktion neuer Produkte zu automatisieren und die Zeit und die Kosten der Entwicklung zu reduzieren.
Personalized Manufacturing: KI-Algorithmen werden verwendet, um die Fertigungsprozesse zu personalisieren und die Erstellung kundenspezifischer Produkte zu ermöglichen, die den spezifischen Anforderungen einzelner Kunden entsprechen.
Das Omniverse ist nicht nur eine Technologie; es ist ein Paradigmenwechsel. Es ist eine neue Art, darüber nachzudenken, wie wir Industriesysteme entwerfen, bauen und betreiben. Durch die Nutzung des Omniverse können Unternehmen das volle Potenzial der industriellen KI ausschöpfen und eine effizientere, nachhaltigere und wettbewerbsfähigere Zukunft schaffen.
Diese Technologie birgt ein immenses Potenzial für Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren, die Effizienz steigern und Innovationen vorantreiben möchten. Während sich das Omniverse weiterentwickelt, steht es kurz davor, die industrielle Landschaft neu zu gestalten und neue Möglichkeiten für die Zukunft der Fertigung und darüber hinaus zu eröffnen.