ABB және NVIDIA «Симуляциядан нақтыға» өтуді Физикалық Жасанды Интеллект және Omniverse арқылы жүзеге асырады
Өнеркәсіп секторы физикалық ЖИ-дің эксперименттік зертханалардан зауыт алаңына өтуімен трансформациялық өзгерістерді бастан кешіріп жатыр. ABB Robotics пен NVIDIA арасындағы стратегиялық серіктестік зауыттық автоматтандыру саласындағы ұзаққа созылған мәселені шешуді мақсат етеді: цифрлық модельдер мен физикалық шындық арасындағы айырмашылық. Жоғары дәлдіктегі модельдеу құралдарын біріктіру арқылы өндірушілер нақты әлемдегі болжанбайтын жағдайларда сенімді роботтық жұмысқа қол жеткізе алады.
Өнеркәсіптік автоматтандырудың дәстүрлі қиындықтарын шешу
Тарихи тұрғыдан инженерлер ақылды роботтарды бақылаулы сынақ аймақтарынан тыс тұрақты жұмыс істетуге қиындық көрді. Жарықтың өзгеруі, күрделі материал физикасы және бөлшектердің нәзік айырмашылықтары сияқты қоршаған орта факторлары цифрлық модельдерді жиі бұзды. Нәтижесінде көптеген компаниялар өздерінің басқару жүйелерін тексеру үшін қымбат физикалық прототиптерге сүйенді. Бұл кедергі өнімді шығару уақытын кешіктірумен және өндірістік шығындарды арттырумен аяқталды.
Гипер-реалистік цифрлық егіздерге көшу
Осы қиындықтарды жеңу үшін ABB 2026 жылдың соңында "RobotStudio HyperReality" платформасын іске қосады. Бұл платформа NVIDIA Omniverse кітапханаларын ABB-нің қолданыстағы бағдарламалық экожүйесіне тікелей енгізеді. Осылайша инженерлер нақты зауыт алаңын дәл көрсететін физикалық тұрғыдан дәл цифрлық орталарды жасай алады. Станцияларды Universal Scene Description (USD) файлдары ретінде экспорттау арқылы жүйе кинематикадан жарықтандыруға дейінгі барлық мәліметтерді жоғары дәлдікпен түсіреді.
Синтетикалық деректер мен ЖИ арқылы дәл инженерлік шешімдер
Интеграция тек визуалды дәлдікпен шектелмей, цифрлық пен физикалық әлем арасындағы 99 пайыздық мінез-құлық сәйкестігін қамтамасыз етеді. Қолмен бағдарламалаудың орнына, компьютерлік көру модельдері енді бағдарламалық жасақтамада жасалған синтетикалық суреттерді пайдаланып үйренеді. Сонымен қатар, ABB-нің Absolute Accuracy технологиясы осы ЖИ модельдерімен бірге жұмыс істеп, позициялау қателіктерін азайтады. Нәтижесінде рұқсаттар 8-15 мм кең ауқымынан дәл 0,5 мм-ге дейін төмендейді, бұл жоғары талапты өнеркәсіптік автоматтандыру тапсырмалары үшін өте маңызды.
Жүзеге асыру тиімділігін нақты әлемде арттыру
Foxconn сияқты ерте қабылдаушылар бұл технологияның нақты қайтарымын көрсетуде. Foxconn бұл модельдеулерді жиі өнім өзгерістері болатын нәзік тұтыну электроникасын жинауда қолданады. Зауыттық автоматтандыруды виртуалды түрде тексеру арқылы олар орнату уақытын айтарлықтай қысқартып, қымбат физикалық сынақтарды жоюды күтуде. Сол сияқты, Workr сияқты провайдерлер бұл платформаны жаңа бөлшектерді бірнеше минут ішінде енгізу үшін пайдаланып, терең мамандандырылған бағдарламалау дағдыларын қажет етпейді.
Физикалық ЖИ-ді шетте масштабтау
Серіктестік сондай-ақ басқару жүйелерінің аппараттық құралдарын дамытуға да бағытталған. ABB қазіргі уақытта NVIDIA-ның Jetson шет платформасын Omnicore контроллерлеріне біріктіруді бағалауда. Бұл қадам бүкіл роботтық флоттар бойынша нақты уақыттағы ЖИ болжамын жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Бұл цифрлық-алғашқы тәсілді қабылдаған өндірушілер іске қосу уақытын 80 пайызға дейін қысқартуды күте алады, бұл жылдам дамып жатқан нарықтарда үлкен бәсекелестік артықшылық береді.
Автор пікірі: Синтетикалық деректердің стратегиялық маңызы
Менің бағалауымша, мұндағы нақты серпіліс – тек модельдеудің "әдемі суреттері" ғана емес, жоғары дәлдіктегі деректердің демократияландырылуы. Дәстүрлі түрде роботты жаңа тапсырмаға үйрету мыңдаған қолмен жұмыс сағаттарын талап етті. Енді синтетикалық деректерді генерациялау "түнде" оқытуды қамтамасыз етеді. Менің ойымша, инженерлік командаларды осы деректер ағындарын басқаруға үйрету келесі онжылдықтағы өнеркәсіптік автоматтандырудағы табыстың ең маңызды факторы болады.
