คู่มือบริษัท

แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ NVIDIA Isaac

NVIDIA Isaac คือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบสำหรับการสร้าง จำลอง และปรับใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ภาพรวม

NVIDIA Isaac คือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบสำหรับการสร้าง จำลอง และปรับใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกหุ่นยนต์ในโลกเสมือนจริงได้ก่อนที่จะสัมผัสกับหุ่นยนต์จริง

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics เป็นที่เข้าใจได้ดีที่สุดในบริบทของกลยุทธ์ การเข้าถึงโมเดล การตัดสินใจของแพลตฟอร์ม และความร่วมมือในระบบนิเวศ

เจาะลึก

Isaac รวมข้อเสนอ NVIDIA หลายชิ้นสำหรับหุ่นยนต์เข้าด้วยกัน Isaac Sim สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม Omniverse เป็นเครื่องจำลอง 3 มิติที่มีความแม่นยำทางกายภาพ โดยหุ่นยนต์จะเรียนรู้งานในโรงงานและโกดังเสมือนจริง Isaac Lab เป็นกรอบการทำงานสำหรับฝึกอบรมนโยบายหุ่นยนต์ด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในวงกว้าง Isaac ROS นำเสนอแพ็คเกจที่เร่งด้วย GPU ซึ่งเสียบเข้ากับระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์ (ROS) แบบโอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการรับรู้และการนำทาง คอมพิวเตอร์ขนาดกะทัดรัดตระกูล Jetson ใช้งาน AI ที่ผ่านการฝึกอบรมบนหุ่นยนต์จริง ('ที่ขอบ') เมื่อเร็วๆ นี้ Project GR00T กำหนดเป้าหมายไปที่หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ด้วยโมเดลพื้นฐาน แนวคิดที่รวมเป็นหนึ่งคือ 'จำลองเหมือนจริง': สร้างข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์จำนวนมหาศาลและการฝึกฝนในการจำลอง จากนั้นถ่ายโอนทักษะที่เรียนรู้ไปยังฮาร์ดแวร์ ลดต้นทุนและความเสี่ยง

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

เทคนิคหลักคือการสุ่มโดเมน ใน Isaac Sim แสง พื้นผิว ตำแหน่งของวัตถุ และพารามิเตอร์ทางฟิสิกส์จะถูกสุ่มในสภาพแวดล้อมจำลองคู่ขนานนับพันที่ทำงานบน GPU นโยบายที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับความหลากหลายนี้จะแข็งแกร่งพอที่จะทำงานในโลกแห่งความจริงที่ยุ่งวุ่นวาย ซึ่งเงื่อนไขไม่ตรงกับการจำลองแม้แต่ครั้งเดียว - เชื่อม 'ช่องว่างระหว่างแบบจำลองกับจริง' อันโด่งดังโดยไม่ต้องลองผิดลองถูกในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไม่มีที่สิ้นสุด

การเรียนรู้แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ NVIDIA Isaac Robotics

NVIDIA Isaac คือชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบสำหรับการสร้าง จำลอง และปรับใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกหุ่นยนต์ในโลกเสมือนจริงได้ก่อนที่จะสัมผัสกับหุ่นยนต์จริง แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics เป็นที่เข้าใจได้ดีที่สุดในบริบทของกลยุทธ์ การเข้าถึงโมเดล การตัดสินใจของแพลตฟอร์ม และความร่วมมือในระบบนิเวศ เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า NVIDIA Isaac Robotics Platform เป็นโมเดลการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics จะประเมินกลยุทธ์ของผู้จำหน่าย ความน่าเชื่อถือของแผนงาน และความเสี่ยงในการล็อคอินก่อนตัดสินใจ โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป ในขณะเดียวกัน การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป

โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว

ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง

สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

อนาคตของแพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics

NVIDIA วางตำแหน่ง Isaac บวก GR00T ให้เป็นสมองสำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์และหุ่นยนต์เอนกประสงค์ที่กำลังจะมาถึง คาดหวังการบูรณาการที่เข้มงวดยิ่งขึ้นของ 'โมเดลพื้นฐานหุ่นยนต์' ขนาดใหญ่ที่สรุปงานต่างๆ ไปป์ไลน์ข้อมูลสังเคราะห์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และการปรับใช้บนคลาวด์ถึงเอดจ์ การเดิมพันเชิงกลยุทธ์ก็คือ เช่นเดียวกับที่ GPU ขับเคลื่อนการเรียนรู้เชิงลึก AI หุ่นยนต์ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยการจำลองจะขับเคลื่อน 'AI ทางกายภาพ' โดยมี NVIDIA เป็นผู้จัดหาคอมพิวเตอร์ เครื่องจำลอง และโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าไว้ข้างใต้

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

ฝึกหุ่นยนต์คลังสินค้าให้หยิบและวางสิ่งของใน Isaac Sim ก่อนที่จะนำไปใช้กับศูนย์ปฏิบัติตามจริง

การใช้การรับรู้ที่เร่งด้วย GPU ของ Isaac ROS เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางบนหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ

การใช้งานโมเดลการนำทางที่ได้รับการฝึกบนคอมพิวเตอร์ Jetson ที่ติดตั้งอยู่บนหุ่นยนต์ส่งของ

สร้างภาพฝึกสังเคราะห์ชิ้นส่วนโรงงานเพื่อสอนการตรวจสอบข้อบกพร่องของแขนหุ่นยนต์

รูปแบบการดำเนินงาน

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics ในทางปฏิบัติ

ฝึกหุ่นยนต์คลังสินค้าให้หยิบและวางสิ่งของใน Isaac Sim ก่อนที่จะนำไปใช้กับศูนย์ปฏิบัติตามจริง

การฝึกอบรมหุ่นยนต์คลังสินค้าเพื่อเลือกและวางสิ่งของใน Isaac Sim ก่อนที่จะปรับใช้กับศูนย์ปฏิบัติตามจริง ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics ในทางปฏิบัติ

การใช้การรับรู้ที่เร่งด้วย GPU ของ Isaac ROS เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางบนหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ

การใช้การรับรู้ที่เร่งด้วย GPU ของ Isaac ROS เพื่อหลีกเลี่ยงอุปสรรคบนหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics ในทางปฏิบัติ

การใช้งานโมเดลการนำทางที่ได้รับการฝึกบนคอมพิวเตอร์ Jetson ที่ติดตั้งอยู่บนหุ่นยนต์ส่งของ

การใช้โมเดลการนำทางที่ได้รับการฝึกอบรมบนคอมพิวเตอร์ Jetson ที่ติดตั้งบนหุ่นยนต์จัดส่ง ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac Robotics ในทางปฏิบัติ

สร้างภาพฝึกสังเคราะห์ชิ้นส่วนโรงงานเพื่อสอนการตรวจสอบข้อบกพร่องของแขนหุ่นยนต์

การสร้างภาพการฝึกอบรมสังเคราะห์ของชิ้นส่วนในโรงงานเพื่อสอนการตรวจสอบข้อบกพร่องของแขนหุ่นยนต์ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

!

การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง

!

การกำหนดราคา API หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายสามารถทำลายสมมติฐานได้ในชั่วข้ามคืน

!

การพึ่งพาผู้ขายรายเดียวจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการล็อคอินและการย้ายข้อมูล

แผนงานการดำเนินงาน

1

ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง

ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

2

ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ

ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

3

รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย

รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

4

ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ

ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป