La demanda de robots inteligentes está creciendo a medida que más industrias adoptan la automatización para abordar los desafíos de la cadena de suministro y la escasez de fuerza laboral.
Según ABI Research, la base instalada de robots industriales y comerciales crecerá más de 6.4 veces, de 3.1 millones en 2020 a 20 millones en 2030. El desarrollo, la validación y la implementación de estos nuevos robots basados en IA requieren una tecnología de simulación que los coloca en escenarios realistas.
En CES 2023, NVIDIA anuncia importantes actualizaciones de Isaac Sim, su herramienta de simulación robótica para desarrollar y probar robots virtuales en entornos realistas de diversas condiciones operativas. Isaac Sim se basa en NVIDIA Omniverse, una plataforma para crear y operar aplicaciones de metaverso.
Potentes capacidades impulsadas por IA para los profesionales de la robótica
Dada la tendencia en la que los robots y humanos trabajan de forma cada vez más estrecha, como robots colaborativos (cobots) o como robots móviles autónomos (AMR), es fundamental que las personas y sus comportamientos comunes se agreguen a la simulación.
Con la nueva capacidad de simulación de personas en Isaac Sim, ahora se puede agregar personas sintéticas a un almacén o instalación de manufactura y encargarles que realicen tareas cotidianas, como apilar paquetes o empujar carritos. Muchos de los comportamientos más comunes ya son compatibles, por lo que es tan simple como emitir un comando.
Para minimizar la brecha entre la simulación y la realidad (Sim2Real), la diferencia entre los resultados observados en un mundo simulado y los que se ven en el mundo real, es imperativo tener modelos de sensores físicamente precisos.
Gracias a la tecnología RTX de NVIDIA, Isaac Sim ahora puede renderizar datos físicamente precisos en tiempo real. En el caso de un Lidar simulado por RTX, el ray tracing proporciona datos de sensores más precisos en diversas condiciones de iluminación o en respuesta a materiales reflectantes.
Isaac Sim también proporciona numerosos recursos 3D nuevos listos para la simulación, que son
fundamental para construir entornos simulados físicamente precisos. Todo desde piezas de almacén hasta robots populares vienen listos para funcionar, por lo que los desarrolladores y los usuarios pueden comenzar a construir rápidamente.
Las nuevas capacidades para los investigadores de robótica incluyen importantes avances en Isaac Gym para el aprendizaje de refuerzo e Isaac Cortex para la programación colaborativa de robots. Además, una nueva herramienta, Isaac Orbit, proporciona entornos operativos de simulación y evaluaciones para el aprendizaje de robots y la planificación de movimiento.
Para la gran comunidad de desarrolladores de ROS – Robot Operating System, Isaac Sim mejora la compatibilidad con ROS 2 Humble y Windows. Todo el software Isaac ROS ahora se puede usar en simulación.
La expansión de las capacidades de la plataforma Isaac y el ecosistema impulsan la adopción
El ecosistema de robótica grande y complejo abarca múltiples industrias, desde la logística y la manufactura hasta el comercio minorista, la energía, la agricultura sustentable y más.
Con la inversión de NVIDIA en la plataforma robótica Integral Isaac, la adopción continúa creciendo. Más de un millón de desarrolladores y más de mil empresas confían en una o muchas partes de la plataforma.
Muchas empresas líderes están implementando robots físicos que se desarrollaron y probaron en el mundo virtual con Isaac Sim.
Telexistence ha implementado robots para el reabastecimiento de bebidas en 300 minimercados de Japón. Para mejorar la seguridad, Deutsche Bahn está entrenando modelos de IA para manejar casos extraordinarios muy importantes, pero inesperados, que rara vez ocurren en el mundo real, como el equipaje que cae en las vías del tren. Sarcos Robotics está desarrollando robots para recoger y colocar paneles solares en instalaciones de energía renovable.
Festo usa Isaac Cortex para simplificar la programación para cobots y transferir habilidades simuladas a los robots físicos. Dpihofer está desarrollando AMR avanzados con las funciones de visualización físicamente precisas y de fidelidad completa de Isaac Sim. Flexiv está utilizando Isaac Replicator para la generación de datos sintéticos que permiten entrenar modelos de IA.
Si bien el entrenamiento de robots es importante, la simulación tiene un papel fundamental en la capacitación de los operadores humanos para que programen los robots y trabajen con ellos. Ready Robotics está enseñando la programación de robots industriales con Isaac Sim. Universal Robotics usa Isaac Sim para el desarrollo de la fuerza laboral, con el fin de capacitar a los operadores finales desde el cloud.
Gracias al Cloud, Es Posible Acceder a la Plataforma Isaac desde Todas Partes
Con Isaac Sim disponible en el cloud, estos equipos se pueden encontrar en cualquier parte del mundo y colaborar con mayor accesibilidad, agilidad y escalabilidad para probar y entrenar robots virtuales.
Otro desafío es la falta de datos de entrenamiento adecuados para permitir una implementación rápida al construir nuevas instalaciones con sistemas robóticos o escalar los sistemas autónomos existentes. Al aprovechar Isaac Replicator, Isaac Sim permite a los desarrolladores crear enormes conjuntos de datos reales que imitan la física de los entornos del mundo real.
Una vez que se implementa una flota eficiente de cientos de robots, se requiere una planificación dinámica de rutas para operarla a medida que se escalan los requisitos de automatización. NVIDIA cuOpt, un motor de planificación de rutas y asignación de tareas de flota en tiempo real mejora la eficiencia operativa con la automatización.
Primeros Pasos con Isaac Sim
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No te pierdas el discurso especial virtual de NVIDIA en CES 2003, el martes 3 de enero a las 8 a. m. PT, donde los ejecutivos de NVIDIA presentarán productos, asociaciones y ofertas en máquinas autónomas, robótica, diseño, simulación y más.
