Les startups de robotique renforcent leurs capacités avec l'aide d'Isaac Sim de NVIDIA, en tirant parti des technologies basées sur le cloud proposées par Amazon Web Services (AWS).

Des noms éminents tels que Field AI, Vention et Cobot exploitent ces outils pour repousser les limites de la technologie, permettant ainsi des innovations dans des domaines allant des processus industriels aux robots collaboratifs.

Field AI se concentre sur le développement de cerveaux robotiques fondamentaux capables de gérer de manière autonome des flux de travail industriels complexes. Vention simplifie le développement de tâches robotiques en fournissant des compétences pré-formées, tandis que Cobot a dévoilé Proxie, un robot collaboratif piloté par l'IA conçu pour naviguer de manière transparente dans des environnements dynamiques aux côtés des humains.

Le cœur commun de ces avancées est Isaac Sim de NVIDIA, une application de référence optimisée par NVIDIA Omniverse pour la simulation et le test de robots compatibles IA dans des environnements virtuels hyper réalistes. La plateforme est désormais renforcée par de nouvelles améliorations de performances basées sur le cloud.

GPU AWS et NVIDIA : un combo puissant pour l'innovation d'Isaac Sim

Dévoilé lors de l'événement AWS re:Invent, NVIDIA a annoncé le déploiement d'Isaac Sim sur les instances Amazon Elastic Cloud Computing (EC2) G6e, accéléré par les derniers GPU L40S de NVIDIA. Ces instances offrent des performances de calcul deux fois supérieures à celles des générations précédentes et offrent une flexibilité accrue à mesure que les développeurs s'attaquent à des cas d'utilisation robotique de plus en plus complexes.

Associé à NVIDIA OSMO, une plateforme d'orchestration cloud native, les développeurs peuvent rationaliser et faire évoluer les flux de travail complexes impliqués dans le développement robotique, que ce soit en utilisant l'infrastructure cloud AWS ou des systèmes sur site.

Ce cadre unifié de matériel et de logiciels hautes performances transforme l'innovation robotique pour les équipes, grandes et petites, permettant le développement de « l'IA physique ».

L'IA physique, un concept émergent, décrit des modèles intelligents formés pour comprendre et interagir avec l'environnement physique, favorisant ainsi l'avancement des machines autonomes telles que les robots humanoïdes, les véhicules autonomes et les systèmes industriels.

Le rôle de la simulation dans le développement de la robotique

L’infrastructure robotique s’appuie sur des données d’entraînement robustes pour garantir la précision des modèles physiques d’IA. La collecte de tels ensembles de données à partir d’environnements réels est souvent d’un coût prohibitif et représente un défi logistique. Les simulations virtuelles offrent cependant une solution pratique, accélérant la formation des modèles d’IA tout en optimisant les processus avant le déploiement dans le monde réel.

La simulation joue un rôle central dans la validation des systèmes robotiques, les tests de conception d’installations et le développement de modèles d’IA de vision par ordinateur.

Les instances Amazon EC2 G6e, prises en charge par les GPU L40S de NVIDIA, sont cruciales dans ce flux de travail, avec des capacités améliorées de génération de données, de simulation et d'optimisation de modèles. Ces solutions permettent aux développeurs d'améliorer l'efficacité opérationnelle tout en minimisant les erreurs coûteuses pendant les phases de conception et de mise en œuvre.

En intégrant NVIDIA OSMO dans les flux de travail cloud, les équipes peuvent synchroniser leurs projets de développement de robots, en tirant parti de solutions comme Isaac Sim pour une collaboration de pointe. Les développeurs peuvent générer des données synthétiques, créer des ressources 3D et rationaliser les flux de travail à l'aide de NVIDIA Omniverse Replicator, un framework qui intègre des outils d'IA générative.

L'IA générative rencontre la formation en robotique

La capacité à générer des données synthétiques est devenue la pierre angulaire du développement accéléré de la robotique.

Les solutions de NVIDIA utilisent l'IA générative pour créer des flux de travail basés sur les données, englobant des outils tels que USD Code NIM pour les scripts Python et la manipulation d'actifs 3D, Edify HDRi pour générer des environnements virtuels et Edify 3D pour créer des fichiers d'objets 3D prêts à être modifiés à partir d'invites de texte ou d'image.

Rendered.ai, par exemple, utilise Omniverse Replicator pour créer des ensembles de données synthétiques de vision par ordinateur, au service des secteurs allant de la fabrication et de l'agriculture à la surveillance et à la sécurité. De même, Tata Consultancy Services utilise des pipelines de données synthétiques pour alimenter sa suite Mobility AI, qui se concentre sur les cas d'utilisation automobile allant de la détection des défauts à l'évitement des dangers.

Ce saut technologique réduit les étapes manuelles fastidieuses, permet une production de données évolutive et favorise le développement de systèmes robotiques capables de relever des défis de plus en plus sophistiqués.

Cas d'utilisation réels exploitant Isaac Sim

Un nombre croissant de startups et d'entreprises capitalisent sur les capacités de simulation et de données synthétiques d'Isaac Sim pour améliorer leurs projets robotiques.

Par exemple, Aescape exploite Isaac Sim pour affiner les capteurs des robots utilisés pour délivrer des massages de précision. De même, Cobot a utilisé Isaac Sim pour optimiser son robot collaboratif axé sur la logistique, Proxie, adapté aux secteurs dynamiques tels que la fabrication, la santé et l'entreposage.

Parmi les autres adoptants notables d’Isaac Sim figurent :

  • IA de terrain : Utilise Isaac Lab, une plateforme d'apprentissage robotique open source, pour tester des systèmes robotiques dans des environnements non structurés dans des secteurs tels que la construction, la fabrication et l'exploitation minière.
  • Convention : Utilise Isaac Sim pour développer des capacités de cellules robotiques pour les petits et moyens fabricants.
  • Mille suisse : Intègre Isaac Lab et Isaac Sim pour l'apprentissage de la robotique, améliorant les capacités des robots quadrupèdes à roues dans la navigation dans les tâches d'usine et d'entrepôt.
  • Bots standards : Simule et valide les performances de son robot de fabrication R01 dans des conditions réelles.
  • Serveur logiciel : Collabore avec le producteur alimentaire Pfeifer & Langen pour développer des robots agricoles optimisés pour les installations verticales.
  • Robotique cohésive : Intègre Isaac Sim dans son logiciel Argus OS, qui alimente les cellules de travail robotisées pour les systèmes de fabrication à forte variation.

La répétabilité et le contrôle des environnements d'apprentissage virtuels réduisent considérablement les cycles de test du matériel, tout en garantissant que des solutions prêtes à être déployées émergent plus rapidement.

En combinant NVIDIA Isaac Sim avec l'écosystème cloud d'AWS, les développeurs du monde entier font progresser l'innovation en robotique. Cette intégration de simulation haute performance, d'outils d'IA générative et d'infrastructure évolutive garantit que la robotique peut s'attaquer à des scénarios de plus en plus complexes dans divers environnements.

Les systèmes robotiques sont appelés à évoluer rapidement, avec moins de limitations en matière de tests, de validation et d'optimisation. En conséquence, les experts anticipent une accélération des applications physiques de l’IA.

(Crédit image : NVIDIA)