Robots révolutionnent l’industrie grâce à la simulation robotique
Les robots sont de plus en plus présents dans les entrepôts, les usines alimentaires et les chaînes d’assemblage automobile, apportant une automatisation accrue à de nombreux secteurs industriels. Leur succès repose sur deux éléments clés : l’IA physique et la simulation robotique.
L’IA physique : l’intelligence artificielle qui interagit avec le monde réel
L’IA physique désigne les modèles d’IA capables de comprendre et d’interagir avec le monde physique. Elle incarne la prochaine vague de machines autonomes et de robots, tels que les voitures autonomes, les manipulateurs industriels, les robots mobiles, les humanoïdes et même les infrastructures robotisées comme les usines et les entrepôts.
La simulation robotique : l’apprentissage des robots dans un monde virtuel
Grâce à la mise en service virtuelle des robots dans des mondes numériques, les robots sont d’abord formés à l’aide de logiciels de simulation robotique avant d’être déployés dans des cas d’utilisation réels. En appliquant les principes de la physique et en reproduisant les conditions du monde réel, ces simulateurs génèrent des ensembles de données synthétiques pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique à déployer sur des robots physiques.
Le cadre informatique à 3 ordinateurs de NVIDIA facilite la simulation robotique
Trois ordinateurs sont nécessaires pour former et déployer la technologie robotique :
- Un supercalculateur pour former et affiner des modèles d’IA fondamentaux et génératifs puissants.
- Une plateforme de développement pour la simulation et les tests de robotique.
- Un ordinateur d’exécution embarqué pour déployer des modèles entraînés sur des robots physiques.
Qui utilise la simulation robotique ?
Aujourd’hui, la technologie robotique et les simulations robotiques stimulent massivement les opérations dans de nombreux cas d’utilisation :
- Delta Electronics, leader mondial des technologies d’alimentation et thermiques, utilise la simulation pour tester ses algorithmes d’inspection optique afin de détecter les défauts de produits sur les lignes de production.
- La start-up de haute technologie Wandelbots construit un simulateur personnalisé en intégrant Isaac Sim dans son application, facilitant la programmation des cellules de travail robotiques en simulation et le transfert transparent des modèles vers un robot réel.
- Boston Dynamics active les chercheurs et les développeurs grâce à son kit de recherche en apprentissage par renforcement.
- La société de robotique Fourier simule des conditions réelles pour entraîner des robots humanoïdes avec la précision et l’agilité nécessaires à une collaboration étroite entre robots et humains.
- En utilisant NVIDIA Isaac Sim, la société de robotique Galbot a créé DexGraspNet, un ensemble de données simulé complet pour les saisies robotiques dextres contenant plus d’un million de saisies ShadowHand sur plus de 5 300 objets. L’ensemble de données peut être appliqué à n’importe quelle main robotique dextre pour accomplir des tâches complexes nécessitant une motricité fine.
Utiliser la simulation robotique pour la planification et le contrôle
Dans des environnements industriels complexes et dynamiques, la simulation robotique évolue pour intégrer des jumeaux numériques, améliorant ainsi les résultats de planification, de contrôle et d’apprentissage.
Des percées dans la simulation haute fidélité basée sur la physique
Les simulations haute fidélité basées sur la physique ont dynamisé la robotique industrielle grâce à l’expérimentation du monde réel dans des environnements virtuels.
Apprendre un mouvement sans collision pour l’autonomie
La formation des robots industriels se déroule souvent dans des environnements spécifiques comme les usines ou les centres de traitement, où les simulations aident à relever les défis liés aux différents types de robots et aux environnements chaotiques. Un aspect critique de ces simulations est de générer un mouvement sans collision dans des environnements inconnus et encombrés.
Comment les développeurs peuvent commencer à construire des simulateurs robotiques
Commencez avec des ressources techniques, des applications de référence et d’autres solutions pour développer des pipelines de simulation physiquement précis en visitant la page des cas d’utilisation de la simulation robotique de NVIDIA.
