AI はどのようにロボットをより自律的で順応性のあるものにすることができるのでしょうか?

産業オートメーション技術の分野では、人工知能 (AI) と Nvidia という、無視できない最近の 2 つのホットスポットがあります。

元のコンテンツの意味を変更しないでください。コンテンツを微調整したり、コンテンツを書き直したり、続行しないでください: 「NVIDIA はオリジナルに限定されないため、それ以上に、この 2 つは密接に関連しています。」コンテンツ。 オリジナルのグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、新興 AI テクノロジーと密接に連携しながら、その GPU テクノロジーをデジタル ツインの分野に拡張しています。

最近、NVIDIA は、Aveva、Rockwell Automation、Siemens、Schneider Electric などの大手産業オートメーション企業や、Teradyne Robotics とその MiR および Universal Robots 企業を含む多くの産業企業と協力関係に達しました。 最近、Nvidia は、Aveva、Rockwell Automation、Siemens、Schneider Electric などの大手産業オートメーション企業、Teradyne のロボット部門とその子会社 MiR および Universal Robots を含む、多数の産業企業と協力しています。協調型および自律型移動ロボットの最大規模の設置拠点の1つを有する最先端ロボット企業のリーダー、テラダイン・ロボティクス社のクマール社長は、産業部門は依然として多くの問題に直面していると述べた。 Teradyne は NVIDIA と協力して、お客様がこれらの問題を解決できるよう支援しています。彼はこの点を自律型パレットトラックの例で説明しています。

業界ではさまざまな種類のパレットが使用されています。ペイントやステッカーが貼られており、場所によっては木が擦れたり、壊れたりしていました。ただし、自動パレットトラックのテストは通常​​、新品に近い完璧なパレットで実行され、ほとんどの工場現場の現実を反映していません。クマール氏は、業界はこれをおおむね受け入れており、自動パレットトラックでは扱えないパレットを人間が扱うことを選択したと述べた。

「しかし、私たちが立ち上げたくないのは、単なる自律型パレットトラックです。」とクマール氏は言いました。「私たちは、完全に自律的なソリューションを顧客に提供したいのです。しかし、これを実現するには、ロボットに高度な認知機能が必要です。それが理由です。」 「私たちは NVIDIA と提携しました。この AI ベースのパレット検出システムにより、パレット検査アプリケーションに AI 機能を導入する前に、その検出方法、反応方法、移動方法に基づいて高レベルのパレット検出とセキュリティを提供できるようになりました」とクマール氏は説明しました。 、業界の自律型パレットトラックの機能には「アスタリスク」が付けられており、ロボットの作業条件が完璧な場合にのみ自律型であることを意味します。しかし今、私たちの新しいシステムは、現実世界に適した自律的なシステムであると言えます。パレットは世界中から集まっており、壊れたり、傷がついたり、多くの欠陥がある可能性があることを私たちは知っています。しかし、私たちのロボットはもはや完璧なシナリオを探すことはありません。これらは、不完全なシナリオや構造が不十分な環境で動作し、一般的なロボット ソリューションが処理できるよりも変動性が高くなります。

写真: 品質検査のために UR5e 協働ロボットおよびビジョン システムとともに使用される Jetson Edge AI モジュール。

ソフトウェア スタック

NVIDIA は、3 種類のコンピューティング手法を通じて業界の自動化の課題に対処します。 1 つ目は、Nvidia の Jetson プラットフォーム上で実行され、完全なソフトウェア スタックが付属する Edge AI コンピューターです、と Nvidia のロボット製品マーケティング担当ディレクターの Gerard Andrews 氏は説明しました。そして、大きなクラウド コンピューティング AI、つまりトレーニング コンピューターがあります。 3 つ目は、ロボットを展開する前にロボットのパフォーマンスを詳細にシミュレートするシミュレーション コンピューターです。ロボットは現実の世界に参入する前にシミュレーションに千の命を費やすという格言がありますが、これが最終的に展開されるロボット ソリューションに対する信頼を築くものであると私たちは考えています。 NVIDIA は最近、ロボット アーム用の Isaac Manipulator ソフトウェア スタックとロボット 3D ビジョン用の Isaac Perceptor ソフトウェア スタックも発表しました。 Andrews 氏は、Nvidia が入力情報を受け取り、ロボットの動作を生成するための人型ロボットのマルチモーダル AI モデルに焦点を当てたプロジェクト グループを立ち上げたと付け加えました。

NVIDIA は、これらのさまざまな種類のアプリケーション向けに完全なソフトウェア スタックを開発しています、と Andrews 氏は言いました、「なぜなら、どこに限界があるのか​​を理解したいからです。これにより、お客様は必要なだけスタックを入手できるようになります。それが、私たちが At のようなものを構築する理由です」 AI ベースのロボティクス スタックと AI ベースのモバイル ロボティクス スタックの核心は、すべてが完璧な場合にのみソリューションが機能することを望んでいないという現実です。現実の環境で行うことを処理できるようにする必要があります。 -世界環境。合理的な変化が見られる。「

高度なロボット工学と AI の変曲点

」NVIDIA のシミュレーション プラットフォームは、ロボット工学アプリケーション開発の速度を変えています。テラダインの投資家は、高度なロボット工学と AI の変曲点がいつ来るのかをよく尋ねます。つまり、AI に関する誇大宣伝が、業界が必要とする現実世界の機能に変わるときです。

この変曲点は、20 年間の製造業で見られたどのテクノロジーの採用よりも早いかもしれません。その理由は、以前は新しいテクノロジーを使用するには、工場の一部 (最もリスクの少ないセクション) を立ち上げて、何も壊さないように注意しながら新しいテクノロジーを試す必要があったからです。現在、当社の顧客のほとんどがこれらの AI アルゴリズムを試験運用する際、クラウド上のデジタル ツインで数百万の異なるシナリオでさまざまなテストを行っており、これによりテクノロジーの導入が大幅に加速されます。したがって、クマール氏の見解では、この変曲点は業界が慣れているよりもはるかに早いものになるでしょう。

彼は、米国ノースカロライナ州とミズーリ州の小規模メーカーが Teradyne および NVIDIA と協力して、現在複数の国で使用されているアプリケーションを開発している最新の例を挙げました。 「以前は、これほど迅速にスケールアップできたのは大企業だけでした。今では、まさにそのようなスケールアップが私たちが実現しています。

AI テクノロジーの融合により、ロボットは構造化されていない環境をより正確に移動し、素早く移動できるようになります。」あらゆる規模の企業で新しいロボット アプリケーションを導入します。

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