ABB и NVIDIA сокращают разрыв между симуляцией и реальностью с помощью физического ИИ

Сфера промышленной автоматизации переживает кардинальные изменения, поскольку ABB Robotics объединяет усилия с NVIDIA. Интегрируя библиотеки NVIDIA Omniverse в известный пакет RobotStudio®, ABB стремится стандартизировать «Физический ИИ» на производственных площадках по всему миру. Это партнёрство решает одну из самых насущных проблем автоматизации заводов: обеспечение того, чтобы виртуальное обучение робота идеально переносилось в реальный мир.

Ускорение автоматизации заводов с RobotStudio HyperReality

Основой этого сотрудничества станет предстоящая RobotStudio HyperReality, выход которой запланирован на конец 2026 года. Эта платформа использует ускоренные вычисления для создания гиперреалистичных цифровых двойников. Такие симуляции учитывают сложные параметры, такие как освещение, текстуры материалов и физическое трение. В результате производители могут оптимизировать производственные линии виртуально, что потенциально сокращает время запуска на целых 80%.

Сокращение разрыва между симуляцией и реальностью в системах управления

В традиционных промышленных условиях часто существует расхождение между моделями в симуляции и реальной производительностью. ABB решает эту проблему, используя виртуальный контроллер с точно таким же встроенным ПО, как и у физического оборудования. В сочетании с вычислительной мощностью NVIDIA система достигает точности до 99%. Такой уровень точности жизненно важен для критически важных DCS (распределённых систем управления) , где даже миллиметр ошибки может привести к столкновению.

Повышение точности для сложной потребительской электроники

Высокоточная сборка остаётся одной из самых сложных задач в промышленной автоматизации. Foxconn, лидер в производстве электроники, в настоящее время тестирует эту технологию для сложных процессов сборки. Обучая роботов в виртуальной среде с использованием синтетических данных, Foxconn сокращает необходимость в физических прототипах. Этот метод ускоряет вывод продукции на рынок на 50%, сохраняя при этом деликатное обращение с мелкими металлическими компонентами.

Масштабирование Физического ИИ с помощью edge-вычислений и Jetson

ABB изучает возможность интеграции платформы NVIDIA Jetson в свои контроллеры Omnicore. Это позволит выполнять AI-инференс в реальном времени непосредственно на «краю» производственной площадки. Обрабатывая данные локально, а не в облаке, роботы смогут быстрее реагировать на изменения окружающей среды. Такая интеграция укрепляет связь между высокоуровневой PLC (программируемой логической схемой) и автономным машинным зрением.

Мнение автора: демократизация промышленной робототехники

Это партнёрство — не просто обновление программного обеспечения; оно символизирует демократизацию передовых робототехнических технологий. Раньше только гиганты вроде Foxconn могли позволить себе инженерные часы, необходимые для сложного обучения ИИ. Однако теперь компании, такие как WORKR, используют эти инструменты, чтобы помочь небольшим производителям в США справиться с нехваткой рабочей силы. По моему мнению, внедрение «безкодовых» решений на основе синтетических данных наконец позволит малым и средним предприятиям конкурировать с полностью автоматизированными глобальными корпорациями.