AWS siūlo pagreitintą robotikos modeliavimą su NVIDIA

AWS ir Isaac Sim gali padėti paspartinti robotikos kūrimą, sako NVIDIA.

NVIDIA Corp. šiandien paskelbė AWS re:Invent patobulintus įrankius robotikos kūrėjams, taip pat NVIDIA DGX Cloud prieinamumą Amazon Web Services ir dirbtinio intelekto bei kvantinio skaičiavimo pasiūlymus.

Bendrovė teigė, kad NVIDIA Isaac Sim dabar galima įsigyti NVIDIA L40S grafikos apdorojimo blokuose (GPU) Amazon Elastic Cloud Computing (EC2) G6e egzemplioriuose. Jis teigė, kad tai gali padvigubinti robotikos modeliavimą ir pagreitinti AI modelio mokymą. Isaac Sim yra informacinė programa, sukurta naudojant NVIDIA Omniverse, skirta kūrėjams imituoti ir išbandyti dirbtinio intelekto valdomus robotus fiziškai pagrįstoje virtualioje aplinkoje.

Kompanijos teigimu, naudodamiesi NVIDIA OSMO, debesies pagrindu veikiančia orkestravimo platforma, kūrėjai gali lengvai valdyti sudėtingas robotikos darbo eigas visoje savo AWS skaičiavimo infrastruktūroje.

„Šis NVIDIA pagreitintos aparatinės ir programinės įrangos derinys, pasiekiamas debesyje, leidžia bet kokio dydžio komandoms išplėsti savo fizinę AI darbo eigą“, – rašė Akhilas Docca, NVIDIA „Omniverse“ vyresnysis produktų rinkodaros vadovas.

Kreipkitės kalbėti.

Kas yra „fizinis AI“?

Pasak NVIDIA, „fizinis AI“ apibūdina AI modelius, kurie gali suprasti fizinį pasaulį ir su juo sąveikauti. Bendrovė teigė, kad ji „įkūnija kitą autonominių mašinų bangą“, pvz., savarankiškai važiuojančius automobilius, pramoninius manipuliatorius, mobiliuosius robotus, humanoidus ir net robotų valdomą infrastruktūrą, pavyzdžiui, gamyklas ir sandėlius.

NVIDIA teigė, kad naudojant fizinį dirbtinį intelektą, kūrėjai naudojasi „trijų kompiuterių sprendimu“, skirtu mokymui, modeliavimui ir išvadoms daryti. Tačiau fiziniam AI robotikos sistemoms reikia tvirtų mokymo duomenų rinkinių, kad būtų galima tiksliai nustatyti diegimo išvadas. Kurti tokius duomenų rinkinius ir išbandyti juos realiose situacijose gali būti nepraktiška ir brangu.

Modeliavimas siūlo atsakymą, nes gali paspartinti dirbtinio intelekto valdomų robotų mokymą, testavimą ir diegimą, tvirtino bendrovė.

L40S GPU debesyje siūlo mastelio modeliavimą, mokymą

NVIDIA teigė, kad kūrėjai gali naudoti modeliavimą, kad patikrintų, patvirtintų ir optimizuotų robotų dizainą, taip pat sistemas ir jų algoritmus. Ji pridūrė, kad modeliavimas gali optimizuoti įrenginių ir sistemų projektus prieš pradedant statybą ar rekonstrukciją, kad būtų pasiektas maksimalus efektyvumas, sumažinant brangių gamybos pakeitimų užsakymus.

„Amazon EC2 G6e“ egzemplioriai, pagreitinti NVIDIA L40S GPU, gali padvigubinti našumą, palyginti su ankstesne architektūra, tuo pačiu suteikiant galimybę lanksčiai keisti mastelį didėjant scenos ir modeliavimo sudėtingumui, teigė NVIDIA. Robotikai gali naudoti šiuos atvejus, norėdami išmokyti daugybę kompiuterinio matymo modelių, kurie maitina AI valdomus robotus.

Tai reiškia, kad tie patys egzemplioriai gali būti išplėsti įvairioms užduotims, nuo duomenų generavimo ir modeliavimo iki modelio mokymo. NVIDIA pridūrė, kad OSMO leidžia komandoms organizuoti ir išplėsti sudėtingas robotikos kūrimo darbo eigas paskirstytuose skaičiavimo ištekliuose, tiek patalpose, tiek AWS debesyje.

NVIDIA teigė, kad Isaac Sim gali skatinti bendradarbiavimą ir svarbias darbo eigas, pavyzdžiui, generuoti sintetinius duomenis suvokimo modelio mokymui.

Referencinė darbo eiga sujungia NVIDIA Omniverse Replicator, tinkintų sintetinių duomenų generavimo (SDG) vamzdynų kūrimo sistemą ir pagrindinį Isaac Sim plėtinį, su NVIDIA NIM mikropaslaugomis. Su juo kūrėjai gali sukurti generatyvius DI įgalintus SDG vamzdynus, sakoma pranešime.

Tai apima USD Code NIM mikropaslaugą, skirtą „Python“ USD kodui generuoti ir atsakyti į „OpenUSD“ užklausas, taip pat USD Search NIM mikropaslaugą, skirtą „OpenUSD“ turtui tyrinėti naudojant natūralią kalbą arba vaizdo įvestis.

„Edify 360 HDRi NIM“ mikropaslauga gali generuoti 360 laipsnių aplinkos žemėlapius, o „Edify 3D NIM“ mikropaslauga gali sukurti paruoštus redaguoti 3D išteklius iš teksto ar vaizdo raginimų. Taigi generuojantis AI gali palengvinti sintetinių duomenų generavimo procesą, sumažindamas daugybę varginančių ir neautomatinių veiksmų, nuo išteklių kūrimo iki vaizdo padidinimo, sakė NVIDIA.

• Rendered.ai sintetinių duomenų inžinerijos platforma yra integruota su Omniverse Replicator. Tai leidžia įmonėms generuoti sintetinius duomenis kompiuterinio matymo modeliams, naudojamiems pramonės šakose nuo saugumo ir žvalgybos iki gamybos ir žemės ūkio.
• IT konsultacijų ir skaitmeninių paslaugų teikėja „SoftServe Inc.“ naudoja „Isaac Sim“, kad generuotų sintetinius duomenis ir patvirtintų vertikalioje žemdirbystėje naudojamus robotus kartu su „Pfeifer & Langen“, pirmaujančia Europos maisto gamintoja.
• „Tata Consultancy Services“ kuria pasirinktinius sintetinių duomenų generavimo vamzdynus, kad galėtų valdyti savo „Mobility AI“ rinkinį, skirtą automobilių ir autonominio naudojimo atvejais, imituodama realaus pasaulio scenarijus. Jos taikymo sritys apima defektų aptikimą, galutinio kokybės patikrinimą ir pavojų išvengimą.

NVIDIA, AWS padeda robotams mokytis modeliuojant

Nors Isaac Sim leidžia kūrėjams išbandyti ir patvirtinti robotus fiziškai tiksliai modeliuojant, Isaac Lab, atvirojo kodo robotų mokymosi sistema, sukurta Isaac Sim, yra virtuali žaidimų aikštelė, skirta kurti robotų politiką, kuri gali veikti AWS pakete. Kadangi šiuos modeliavimus galima pakartoti, kūrėjai gali pašalinti triktis ir sumažinti patvirtinimui ir testavimui reikalingų ciklų skaičių, sakė NVIDIA.

Bendrovė citavo robotikos startuolius, kurie jau naudoja Isaac Sim AWS:

• „Field AI“ kuria robotų pamatų modelius, kad robotai galėtų savarankiškai valdyti įvairius pramonės procesus. Jis naudoja Isaac Sim ir Isaac Lab, kad įvertintų šių modelių veikimą sudėtingoje, nestruktūrizuotoje aplinkoje statybų, gamybos, naftos ir dujų, kasybos ir kt.
• NVIDIA pažymėjo, kad „Vention“, siūlanti pilną debesies pagrindu veikiančią automatizavimo platformą, kuria iš anksto paruoštus įgūdžius, kad palengvintų robotizuotų užduočių kūrimą. Jis naudoja Isaac Sim, kad sukurtų ir išbandytų naujas robotų ląstelių galimybes, kurias naudoja maži ir vidutinio dydžio gamintojai.
• „Cobot“ siūlo „Proxie“, savo dirbtinio intelekto valdomą bendradarbiavimo mobilųjį manipuliatorių. Jis naudoja Isaac Sim, kad robotas galėtų prisitaikyti prie dinamiškos aplinkos, dirbti kartu su žmonėmis ir supaprastinti logistiką sandėliuose, ligoninėse, oro uostuose ir kt.
• „Standard Bots“ imituoja ir patvirtina savo R01 roboto, naudojamo gamyboje ir apdirbimo sąrankoje, veikimą.
• „Swiss-Mile“ naudoja „Isaac Sim“ ir „Isaac Lab“ robotų mokymuisi, kad jos ratiniai keturkojai robotai galėtų savarankiškai atlikti užduotis su nauju efektyvumo lygiu gamyklose ir sandėliuose.
• „Cohesive Robotics“ integravo „Isaac Sim“ į savo programinės įrangos sistemą, vadinamą „Argus OS“, skirtą robotizuotų darbo elementų kūrimui ir diegimui didelio mišinio gamybos aplinkoje.
• „Aescape“ robotai gali atlikti tiksliai pritaikytus masažus, tiksliai modeliuodami ir derindami Isaac Sim jutiklius.

NVIDIA paskelbė kitus pranešimus, neskaitant Isaac Sim 4.2 prieinamumo „Amazon EC2 G6e Instances“, maitinamų NVIDIA L40S GPU, AWS prekyvietėje.

Teigiama, kad NVIDIA DGX Cloud gali veikti naudojant AWS, kad būtų galima treniruoti AI modelius; kad AWS skystas aušinimas yra prieinamas duomenų centrams naudojant Blackwell platformą; ir kad NVIDIA BioNeMo NIM mikropaslaugos ir AI Blueprints, sukurti siekiant pagerinti vaistų atradimą, dabar yra integruoti į AWS HealthOmics.

Bendrovė taip pat teigė, kad jos naujausius AI brėžinius galima rasti AWS, skirtą vaizdo įrašų paieškai ir kibernetiniam saugumui, NVIDIA CUDA-Q integracijai su Amazon Braket kvantinių skaičiavimų kūrimui ir RAPIDS Quick Start nešiojamiesiems kompiuteriams Amazon EMR.