Omniverse: цифр. двойники и пром. ИИ

Стремление к оптимизации рабочих процессов побуждает предприятия внедрять промышленные и физические решения ИИ. Однако путь к масштабированию ИИ в промышленных средах, таких как фабрики и производственные предприятия, сопряжен с трудностями. К ним относятся фрагментированные каналы передачи данных, изолированные инструменты и острая необходимость в высокоточных симуляциях в реальном времени.

Для решения этих сложностей создан Mega NVIDIA Omniverse Blueprint. Эта инновационная структура предлагает масштабируемый эталонный рабочий процесс, специально разработанный для моделирования парков мультироботов в цифровых двойниках промышленных объектов, особенно тех, которые построены с использованием платформы NVIDIA Omniverse.

Ведущие игроки в области промышленного ИИ, включая Accenture, Foxconn, Kenmec, KION и Pegatron, активно используют этот проект. Их цель - ускорить внедрение физического ИИ и разработать автономные системы, способные эффективно и результативно выполнять задачи в промышленных условиях.

Основанный на структуре Universal Scene Description (OpenUSD), проект обеспечивает беспрепятственную совместимость данных, взаимодействие в реальном времени и принятие решений на основе ИИ. Это достигается путем объединения различных источников данных и повышения точности симуляций.

Промышленные гиганты принимают Mega Blueprint

Во время мероприятия Hannover Messe компании Accenture и Schaeffler продемонстрировали возможности Mega blueprint при тестировании парков роботов. Это включало использование универсальных человекоподобных роботов, таких как Digit от Agility Robotics, для выполнения задач по обработке материалов в зонах комплектации и ввода в эксплуатацию.

KION в сотрудничестве с Accenture в настоящее время использует Mega для оптимизации складских и распределительных процессов.

Кроме того, представители Accenture и Foxconn поделились своим опытом на глобальной конференции NVIDIA GTC AI в марте, подчеркнув положительное влияние интеграции Mega в их промышленные рабочие процессы ИИ.

Ускорение промышленного ИИ с помощью Mega: глубокое погружение

Mega blueprint позволяет разработчикам ускорить физические рабочие процессы ИИ благодаря ряду мощных функций:

  • Моделирование парка роботов: Blueprint позволяет проводить тщательное тестирование и всестороннее обучение различных парков роботов в безопасной виртуальной среде. Это обеспечивает бесперебойное взаимодействие и оптимальную производительность в реальных сценариях.

  • Цифровые двойники: Используя цифровые двойники, предприятия могут моделировать и совершенствовать автономные системы перед их развертыванием в физической среде. Этот итеративный процесс позволяет оптимизировать и снижать риски.

  • Моделирование датчиков и генерация синтетических данных: Генерация реалистичных данных датчиков имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы роботы могли точно воспринимать окружающую среду и реагировать на нее. Blueprint облегчает это, предоставляя инструменты для создания синтетических данных, которые отражают реальные условия.

  • Интеграция систем управления объектами и парком транспортных средств: Blueprint легко связывает парки роботов с существующими системами управления. Эта интеграция обеспечивает эффективную координацию, оптимизированные рабочие процессы и оптимальное распределение ресурсов.

  • Мозг робота как контейнер: Переносимые подключаемые модули обеспечивают стабильную работу робота и упрощенное управление. Этот модульный подход позволяет легко обновлять и настраивать.

  • Симулятор мира с OpenUSD: NVIDIA Omniverse и OpenUSD предоставляют мощную платформу для моделирования промышленных объектов в реалистичных виртуальных средах. Это обеспечивает всестороннее тестирование и проверку систем ИИ.

  • API Omniverse Cloud Sensor RTX: Точное моделирование датчиков имеет первостепенное значение для обеспечения надежности систем ИИ. Интерфейсы прикладного программирования NVIDIA Omniverse Cloud предоставляют инструменты, необходимые для создания подробных виртуальных копий промышленных объектов.

  • Планировщик: Встроенный планировщик управляет сложными задачами и зависимостями данных, обеспечивая бесперебойную и эффективную работу.

  • Агенты ИИ для видеоаналитики: Интеграция агентов ИИ, созданных с помощью NVIDIA AI Blueprint для поиска и обобщения видео (VSS), с использованием NVIDIA Metropolis, повышает операционную эффективность и предоставляет ценные данные для принятия решений.

Последняя версия Omniverse Kit SDK 107 еще больше ускоряет разработку промышленного ИИ, предоставляя важные обновления для разработки приложений для робототехники и расширенные возможности моделирования, включая RTX Real-Time 2.0.

Более глубокое погружение в экосистему Omniverse

Экосистема Omniverse — это динамичная и быстро развивающаяся среда. Чтобы по-настоящему использовать ее мощь, важно углубиться в ее различные компоненты и изучить ресурсы, доступные разработчикам и специалистам.

Одним из важнейших аспектов является понимание структуры Universal Scene Description (OpenUSD), которая служит основой для совместимости данных и совместной работы в Omniverse. OpenUSD обеспечивает беспрепятственный обмен 3D-данными между различными приложениями и платформами, разрушая барьеры, которые часто затрудняют сложные проекты.

Изучение OpenUSD в деталях

OpenUSD — это больше, чем просто формат файлов; это комплексная структура для описания, составления и моделирования 3D-сцен. Он предлагает широкий спектр функций, в том числе:

  • Многослойная композиция: OpenUSD позволяет создавать сложные сцены путем наложения нескольких USD-файлов друг на друга. Это обеспечивает модульность и повторное использование, облегчая управление большими и сложными проектами.

  • Неразрушающее редактирование: Изменения, внесенные в один слой USD-сцены, не влияют на нижележащие слои. Это позволяет экспериментировать и повторять итерации без риска повреждения исходных данных.

  • Наборы вариантов: OpenUSD поддерживает наборы вариантов, которые позволяют создавать несколько версий сцены или актива внутри одного USD-файла. Это полезно для создания различных конфигураций или уровней детализации.

  • Схемы: Схемы OpenUSD определяют структуру и свойства различных типов 3D-объектов. Это обеспечивает согласованность и совместимость между различными приложениями.

Использование Omniverse Cloud для масштабируемых симуляций

NVIDIA Omniverse Cloud предоставляет мощную платформу для запуска симуляций в масштабе. Он предлагает ряд функций, в том числе:

  • Рендеринг на базе RTX: Omniverse Cloud использует технологию NVIDIA RTX для обеспечения фотореалистичных возможностей рендеринга. Это позволяет создавать очень реалистичные симуляции, которые точно отражают реальные условия.

  • Масштабируемые вычисления: Omniverse Cloud предоставляет доступ к огромному пулу вычислительных ресурсов, что позволяет моделировать сложные сценарии, которые было бы невозможно запустить на локальном компьютере.

  • Инструменты для совместной работы: Omniverse Cloud включает в себя ряд инструментов для совместной работы, которые позволяют командам работать вместе над симуляциями в режиме реального времени. Это облегчает общение и ускоряет процесс разработки.

Важность моделирования датчиков

Точное моделирование датчиков имеет решающее значение для разработки надежных и устойчивых систем ИИ. Моделируя поведение датчиков в виртуальной среде, разработчики могут тестировать и проверять свои алгоритмы без необходимости проведения дорогостоящих и трудоемких экспериментов в реальном мире.

Omniverse предоставляет ряд инструментов для моделирования датчиков, в том числе:

  • Трассировка лучей: Трассировку лучей можно использовать для моделирования поведения камер и датчиков LiDAR, предоставляя реалистичные изображения и облака точек.

  • Физическое моделирование: Физическое моделирование можно использовать для моделирования поведения инерциальных измерительных устройств (IMU) и других датчиков, которые измеряют движение и ускорение.

  • Генерация синтетических данных: Omniverse можно использовать для создания синтетических данных, имитирующих выходные данные реальных датчиков. Эти данные можно использовать для обучения моделей ИИ и проверки их производительности.

Интеграция с существующими промышленными системами

Чтобы быть по-настоящему эффективными, промышленные системы ИИ должны быть легко интегрированы с существующими промышленными системами, такими как системы управления производством (MES) и системы планирования ресурсов предприятия (ERP). Эта интеграция обеспечивает обмен данными и координацию деятельности между различными частями организации.

Omniverse предоставляет ряд инструментов для интеграции с существующими промышленными системами, в том числе:

  • API: Omniverse предоставляет полный набор API, которые позволяют разработчикам получать доступ к данным в среде Omniverse и манипулировать ими.

  • Соединители: Соединители Omniverse предоставляют готовые интеграции срядом популярных промышленных систем.

  • SDK: SDK Omniverse позволяют разработчикам создавать пользовательские интеграции с любой промышленной системой.

Роль ИИ в Omniverse

ИИ играет решающую роль в Omniverse, обеспечивая широкий спектр приложений, в том числе:

  • Автономная навигация: Алгоритмы ИИ можно использовать для того, чтобы позволить роботам и другим транспортным средствам автономно перемещаться в среде Omniverse.

  • Распознавание объектов: Алгоритмы ИИ можно использовать для распознавания и классификации объектов в среде Omniverse.

  • Обнаружение аномалий: Алгоритмы ИИ можно использовать для обнаружения аномалий в данных в среде Omniverse.

  • Прогнозное обслуживание: Алгоритмы ИИ можно использовать для прогнозирования вероятности выхода оборудования из строя, что позволяет проводить профилактическое обслуживание.

Будущее промышленного ИИ с Omniverse

Omniverse готов произвести революцию в промышленном ИИ, открыв новую эру автоматизации, эффективности и инноваций. Предоставляя платформу для моделирования, тестирования и развертывания систем ИИ в виртуальной среде, Omniverse снижает риски, ускоряет разработку и открывает новые возможности.

По мере дальнейшего развития Omniverse мы можем ожидать появления еще более интересных приложений промышленного ИИ, в том числе:

  • Цифровые двойники целых фабрик: Возможность создавать цифровые двойники целых фабрик позволит оптимизировать производственные процессы, сократить отходы и повысить безопасность.

  • Проектирование и конструирование на основе ИИ: Алгоритмы ИИ будут использоваться для автоматизации проектирования и конструирования новых продуктов, сокращая время и стоимость разработки.

  • Персонализированное производство: Алгоритмы ИИ будут использоваться для персонализации производственных процессов, что позволит создавать индивидуальные продукты, отвечающие конкретным потребностям отдельных клиентов.

Omniverse — это не просто технология; это смена парадигмы. Это новый способ мышления о том, как мы проектируем, строим и эксплуатируем промышленные системы. Приняв Omniverse, предприятия могут раскрыть весь потенциал промышленного ИИ и создать более эффективное, устойчивое и конкурентоспособное будущее.

Эта технология имеет огромные перспективы для предприятий, стремящихся оптимизировать свою деятельность, повысить эффективность и стимулировать инновации. По мере дальнейшего развития Omniverse он готов изменить промышленный ландшафт и открыть новые возможности для будущего производства и не только.