Sono ore particolarmente calde per il mondo tech che in questi giorni è presente al CES di Las Vegas per scoprire le numerose novità del settore.
Tra i grandi big presenti anche Nvidia che ha presentato Mega, il progetto per la creazione di gemelli digitali per flotte di robot industriali.
Nvidia presenta il suo progetto Mega
Il progetto Mega di Nvidia è un Omniverse Blueprint per lo sviluppo, il test e l’ottimizzazione di flotte fisiche di robot e intelligenza artificiale su larga scala, specificamente pensato per i magazzini industriali.
I magazzini e le fabbriche avanzate infatti utilizzano flotte di centinaia di robot mobili autonomi, manipolatori di bracci robotici e umanoidi che lavorano a fianco delle persone. Con l’implementazione di sistemi sempre più complessi di sensori e autonomia dei robot, è diventata necessaria una formazione coordinata nella simulazione per ottimizzare le operazioni, contribuire a garantire la sicurezza ed evitare interruzioni. Mega dunque nasce proprio con l’obiettivo di “offrire alle aziende un’architettura di riferimento di Nvidia accelerated computing, AI, Nvidia Isaac e tecnologie Nvidia Omniverse per sviluppare e testare gemelli digitali per testare cervelli robotici alimentati da AI che guidano robot, agenti AI di analisi video, apparecchiature e altro per gestire un’enorme complessità e scala”.
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Dunque grazie ai gemelli digitali basati su Mega, tra cui un simulatore mondiale che coordina tutte le attività dei robot e i dati dei sensori, le aziende potranno aggiornare costantemente i cervelli dei robot aziendali per percorsi e attività intelligenti che garantiranno l’efficienza operativa.
Il progetto utilizza le API Omniverse Cloud Sensor RTX che consentono agli sviluppatori di robotica di eseguire il rendering dei dati dei sensori da qualsiasi tipo di macchina intelligente in fabbrica, simultaneamente, per una simulazione di sensori su larga scala ad alta fedeltà. Ciò consente di testare i robot in un numero infinito di scenari all’interno del gemello digitale, utilizzando dati sintetici in una pipeline software-in-the-loop con NVIDIA Isaac ROS.
