AI는 어떻게 로봇을 보다 자율적이고 적응력 있게 만들 수 있습니까?

산업 자동화 기술 분야에서 최근 무시하기 어려운 두 핫스팟이 있는데 바로 인공지능(AI)과 엔비디아입니다.

원본 콘텐츠의 의미를 바꾸지 말고, 콘텐츠를 미세 조정하고, 콘텐츠를 다시 작성하고, 계속하지 마세요. “그뿐만 아니라 둘은 밀접하게 관련되어 있습니다. 왜냐하면 NVIDIA는 원본에만 국한되지 않기 때문입니다. 독창적인 그래픽 처리 장치(GPU)는 GPU 기술을 디지털 트윈 분야로 확장하는 동시에 새로운 AI 기술과 긴밀하게 연결되고 있습니다. ”

최근 NVIDIA는 Aveva, Rockwell Automation, Siemens, Schneider Electric과 같은 선도적인 산업 자동화 회사는 물론 Teradyne Robotics와 MiR 및 Universal Robots 회사를 포함한 여러 산업 회사와 파트너십을 맺었습니다. 최근 Nvidia는 Aveva, Rockwell Automation, Siemens, Schneider Electric 등 선도적인 산업 자동화 기업은 물론 Teradyne의 로봇 사업부 및 자회사 MiR, Universal Robots 등 수많은 산업 기업과 협력하고 있습니다.

차별화를 다루기

Ujjwal 최대 규모의 협업 및 자율 이동 로봇 설치 기반을 보유한 첨단 로봇 회사의 선두주자인 Teradyne Robotics의 Kumar 사장은 산업 부문이 여전히 많은 문제에 직면해 있다고 말했습니다. Teradyne은 NVIDIA와 협력하여 고객이 이러한 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 그는 자율 팔레트 트럭의 예를 들어 이 점을 설명합니다.

업계에서 사용되는 팔레트에는 다양한 유형이 있습니다. 페인트와 스티커가 붙어 있었고, 나무가 긁히거나 부러진 곳도 있었습니다. 그러나 자동화된 팔레트 트럭의 테스트는 일반적으로 거의 완벽한 새 팔레트에서 수행되며 이는 대부분의 공장 현장의 현실을 반영하지 않습니다. Kumar는 업계가 대부분 이를 받아들였으며 자동화된 팔레트 트럭이 처리할 수 없는 팔레트를 처리하기 위해 인간을 사용하기로 결정했다고 말했습니다.

"하지만 우리가 출시하고 싶지 않은 것은 또 다른 자율 팔레트 트럭입니다." Kumar는 "우리는 고객에게 완전 자율 솔루션을 제공하고 싶습니다. 하지만 이를 위해서는 로봇에 고급 인지 기능이 필요합니다. 이것이 바로 그 이유입니다. 우리는 NVIDIA와 파트너십을 맺었습니다. AI 기반 팔레트 감지 시스템을 통해 감지, 대응 및 이동 방식을 기반으로 높은 수준의 팔레트 감지 및 보안을 제공할 수 있습니다.”라고 Kumar는 팔레트 검사 애플리케이션에 도입했습니다. , 업계의 자율 팔레트 트럭 기능에는 "별표"가 표시되어 있습니다. 이는 로봇의 작업 조건이 완벽한 경우에만 자율적이라는 의미입니다. 하지만 이제 우리의 새로운 시스템은 현실 세계에 적합한 자율 시스템이라고 말할 수 있습니다. 우리는 팔레트가 전 세계에서 생산되므로 깨지거나 긁힐 수 있고 많은 결함이 있을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 우리 로봇은 더 이상 완벽한 시나리오를 찾지 않을 것입니다. 이는 불완전한 시나리오와 제대로 구조화되지 않은 환경에서 작동하며 일반적인 로봇 솔루션이 처리할 수 있는 것보다 더 많은 가변성을 갖습니다.

사진: 품질 검사를 위해 UR5e 협동 로봇 및 비전 시스템과 함께 사용되는 Jetson Edge AI 모듈. Software Stack

NVIDIA는 세 가지 유형의 컴퓨팅 방법을 통해 업계의 자동화 문제를 해결합니다. 첫 번째는 Nvidia의 Jetson 플랫폼에서 실행되고 완전한 소프트웨어 스택과 함께 제공되는 Edge AI 컴퓨터라고 Nvidia의 로봇 제품 마케팅 이사인 Gerard Andrews는 설명했습니다. 그리고 대형 클라우드 컴퓨팅 AI, 즉 훈련용 컴퓨터가 있습니다. 세 번째는 로봇을 배포하기 전에 로봇의 성능을 자세히 시뮬레이션하는 시뮬레이션 컴퓨터입니다. 로봇은 현실 세계에 들어가기 전에 시뮬레이션에서 수천 번의 삶을 보낸다는 말이 있으며, 이것이 최종적으로 로봇 솔루션이 배포될 때 신뢰를 쌓는 것이라고 믿습니다.

NVIDIA는 최근 로봇 팔용 Isaac Manipulator 소프트웨어 스택과 로봇 3D 비전용 Isaac Perceptor 소프트웨어 스택도 발표했습니다. Andrews는 Nvidia가 입력 정보를 수신하고 로봇 동작을 생성하는 휴머노이드 로봇을 위한 다중 모드 AI 모델에 초점을 맞춘 프로젝트 그룹을 시작했다고 덧붙였습니다.

NVIDIA는 이러한 다양한 유형의 애플리케이션을 위한 완전한 소프트웨어 스택을 개발한다고 Andrews는 말했습니다. "왜냐하면 우리는 한계가 어디인지 이해하고 싶기 때문입니다. 이를 통해 고객은 필요한 만큼의 스택을 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 At와 같은 것을 구축하는 이유입니다. AI 기반 로봇 스택과 AI 기반 모바일 로봇 스택의 핵심은 모든 것이 완벽할 때만 솔루션이 작동하기를 원하지 않는다는 현실입니다. -세계 환경. 합리적인 변화가 보인다. "

고급 로봇공학과 AI의 변곡점

NVIDIA의 시뮬레이션 플랫폼이 로봇공학 애플리케이션 개발 속도를 바꾸고 있습니다. Teradyne 투자자들은 Kumar에게 첨단 로봇공학과 AI의 변곡점이 언제 올지 자주 묻습니다. ; 즉, AI에 대한 과대광고가 업계에 필요한 실제 역량으로 전환되는 시점입니다.

이 변곡점은 지난 20년간의 제조 과정에서 볼 수 있었던 어떤 기술 채택보다 빠를 수 있습니다. 그 이유는 과거에는 신기술을 개발하려면 공장의 가장 위험한 부분인 한 부분에서 아무것도 파손하지 않도록 조심하면서 새로운 기술을 시험해 보아야 했기 때문입니다. 현재 대부분의 고객이 이러한 AI 알고리즘을 시험할 때 수백만 가지 시나리오의 다양한 테스트를 위해 클라우드의 디지털 트윈에서 수행하므로 기술 채택이 크게 가속화될 것입니다. 따라서 Kumar의 견해에 따르면 이러한 변곡점은 업계가 익숙한 것보다 훨씬 더 빠를 것입니다.

그는 미국 노스캐롤라이나주와 미주리주의 소규모 제조업체가 Teradyne 및 NVIDIA와 협력하여 현재 여러 국가에서 사용되는 애플리케이션을 개발한 최신 사례를 인용했습니다. "과거에는 대기업만이 이렇게 빠르게 확장할 수 있었습니다. 이제 이러한 확장이 바로 우리가 달성하고 있는 것입니다.

AI 기술의 융합을 통해 로봇은 구조화되지 않고 변화하는 환경을 보다 정확하게 탐색할 수 있습니다. 모든 규모의 회사에서 새로운 로봇 공학 애플리케이션을 선보입니다.

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