O NVIDIA Isaac Sim agora está disponível em instâncias do Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e.
No AWS re:Invent, a NVIDIA anunciou a disponibilidade do Isaac Sim em instâncias Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e, com tecnologia NVIDIA L40S GPUs e suporte do NVIDIA OSMO, uma plataforma de orquestração nativa da nuvem. Essa combinação poderosa permite que os desenvolvedores gerenciem e dimensionem perfeitamente fluxos de trabalho de robótica complexos na infraestrutura de computação da AWS, trazendo recursos de simulação e treinamento de última geração para a nuvem.
Esta colaboração marca um passo significativo no avanço da IA física, permitindo que equipes de todos os tamanhos inovem em máquinas autônomas e robótica, como carros autônomos, robôs industriais, humanoides e sistemas de fábrica automatizados. Ao alavancar o ecossistema acelerado de hardware e software da NVIDIA, os desenvolvedores podem dimensionar seus fluxos de trabalho de IA física com velocidade e eficiência sem precedentes.
IA física com GPUs NVIDIA Isaac Sim e L40S
Escalonando o desenvolvimento de robótica na nuvem
A IA física requer uma infraestrutura robusta para treinar, simular e implementar sistemas autônomos capazes de interagir com o mundo físico. No entanto, desenvolver conjuntos de dados do mundo real e testar sistemas de robótica em ambientes físicos é caro e, muitas vezes, impraticável. A simulação fornece uma alternativa econômica e escalável para o desenvolvimento de sistemas de robótica orientados por IA.
- Instâncias Amazon EC2 G6e com GPUs NVIDIA L40S: Essas instâncias baseadas em nuvem fornecem Ganhos de desempenho de 2x sobre arquiteturas anteriores, permitindo treinamento de alta velocidade para modelos de visão computacional que alimentam robôs controlados por IA. A flexibilidade das GPUs L40S suporta tarefas que vão desde geração de dados até treinamento e simulação de modelos. Essa escalabilidade é particularmente benéfica para lidar com ambientes de robótica cada vez mais complexos.
- NVIDIA OSMO: O NVIDIA OSMO fornece aos desenvolvedores uma plataforma para orquestrar fluxos de trabalho de robótica em ambientes de computação distribuídos. Seja no local ou na nuvem da AWS, o OSMO simplifica processos complexos, permitindo desenvolvimento colaborativo e tempo de colocação no mercado mais rápido para aplicativos de robótica.
Geração de dados sintéticos e treinamento de modelos com Isaac Sim
Junto com o NVIDIA Omniverse Replicator, Isaac Sim facilita a geração de dados sintéticos para treinamento de modelos de percepção. Usando ferramentas de IA generativas, os desenvolvedores podem criar conjuntos de dados personalizados para simulações de robótica sem a sobrecarga manual de abordagens tradicionais. Os principais recursos incluem:
- Extensões do Omniverse Replicator
- Código USD NIM: Automatiza a geração de código Python USD e manipula consultas OpenUSD.
- Pesquisa USD NIM: Permite pesquisas em linguagem natural ou baseadas em imagens para ativos OpenUSD.
- Edificar Microserviços: Gera mapas HDRi de 360 graus e ativos 3D editáveis a partir de prompts de texto ou imagem, simplificando a criação e o aumento de ativos.
Este conjunto de ferramentas, integrado à plataforma de dados sintéticos Rendered.ai, oferece suporte a setores como segurança, manufatura e agricultura na criação de conjuntos de dados de alta qualidade para modelos de visão computacional.
Aplicações e casos de uso da indústria
NVIDIA Isaac Sim e suas plataformas integradas estão impulsionando a inovação em diversos setores. Exemplos importantes incluem:
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- Serviços de consultoria Tata: Cria pipelines de dados sintéticos personalizados para casos de uso automotivo e autônomo, permitindo a detecção de defeitos e a prevenção de riscos por meio de simulação de cenários do mundo real.
- SoftServe e Pfeifer & Langen: A SoftServe emprega Isaac Sim para validar robôs em cenários de agricultura vertical, aumentando a eficiência de um dos principais produtores de alimentos da Europa.
- Renderizado.ai: Faz parceria com a Omniverse Replicator para desenvolver dados sintéticos para aplicações que vão da manufatura à automação agrícola.
Implantações no mundo real
Desenvolvedores de robótica aproveitam o NVIDIA Isaac Sim para simular, validar e otimizar sistemas autônomos. Histórias de sucesso incluem:
- Fuga: Ajusta a integração do sensor para robôs que oferecem massagens personalizadas com precisão.
- Cobô: Usa Isaac Sim para otimizar o desempenho logístico de seu cobot com tecnologia de IA, Proxie, em armazéns e hospitais.
- IA de campo: Avalia o desempenho do modelo de fundação em ambientes não estruturados, atendendo setores como construção, mineração e petróleo e gás.
- Milha Suíça: Avanços em robôs quadrúpedes com rodas permitem que robôs executem tarefas de forma autônoma e mais eficiente em fábricas e armazéns.
- Venção: Desenvolve e testa capacidades de células robóticas para fabricantes de pequeno e médio porte usando Isaac Sim.
Aprimorando o aprendizado de robótica com o Isaac Lab
Laboratório Isaac, uma estrutura de código aberto, complementa Isaac Sim ao fornecer um “playground virtual” para o desenvolvimento de políticas de robôs. Quando pareado com o AWS Batch, os desenvolvedores pode executar simulações repetíveis para testar e solucionar problemas de sistemas robóticos. Isso reduz os ciclos de validação e acelera os cronogramas de implantação.
Transformando a robótica com NVIDIA Isaac na AWS
Dion Harris, líder global de simulação e IA na NVIDIA, o impacto dessas tecnologias:
“Ao combinar o poder das GPUs NVIDIA L40S, Isaac Sim e OSMO, os desenvolvedores agora têm as ferramentas para construir soluções de robótica escaláveis, eficientes e inovadoras na nuvem. Isso marca uma nova era na IA física, permitindo a integração perfeita entre simulação e aplicativos do mundo real.”
Os avanços da NVIDIA em fluxos de trabalho de simulação e robótica baseados em nuvem equipam os desenvolvedores para lidar com desafios complexos em robótica e IA. Ao aproveitar a infraestrutura da AWS, GPUs L40S e os recursos da Isaac Sim, as organizações podem obter avanços no desenvolvimento de IA física, preparando o cenário para o crescimento transformador em sistemas autônomos e suas aplicações.
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