NVIDIA presenta la plataforma Isaac AMR

En la feria CES 2022, NVIDIA presentó la plataforma de robots móviles autónomos (AMR) Isaac. La plataforma de extremo a extremo está diseñada para acelerar el despliegue de AMR y mejorar la eficiencia.

El sistema NVIDIA AMR está diseñado para grandes despliegues en instalaciones extensas, donde el mapeado puede llevar mucho tiempo y la gestión de la flota suele ser compleja. Isaac AMR funciona con varias plataformas de NVIDIA, como Omniverse, Isaac Sim, DeepMap, Metropolis y ReOPT.

La plataforma utiliza NVIDIA Omniverse para crear un gemelo digital de la instalación en la que se despliegan los AMR. Después, Isaac Sim puede simular el comportamiento de la flota de robots, de las personas y de otras máquinas. La plataforma también generará datos sintéticos para entrenar modelos de IA.

Las instalaciones se cartografían con DeepMap, una startup que la compañía adquirió en junio de 2021. DeepMap desarrolló software de cartografía de alta resolución para vehículos autónomos. NVIDIA utiliza ese mismo software para representar los espacios interiores y exteriores de los AMR.

El kit de desarrollo de software (SDK) en la nube de DeepMap puede acelerar la cartografía robótica de grandes instalaciones de varias semanas a unos pocos días, con una precisión de un centímetro.

Los mapas pueden actualizarse en tiempo real a medida que cambia el entorno. El SDK de DeepMap permite a los robots identificar objetos reales representados como píxeles en el mapa y reaccionar en consecuencia.

NVIDIA Metropolis es una plataforma de analítica de vídeo que funciona junto con SmartMap. Proporciona acceso a las cámaras y sensores desplegados en toda la instalación. Metropolis también permite a los AMR percibir mejor la situación y evitar las zonas con mucho tráfico.

La última pieza de Isaac AMR son las bibliotecas de software NVIDIA ReOpt AI. Estas bibliotecas pueden usarse para optimizar en tiempo real la planificación de rutas de los vehículos, teniendo en cuenta la velocidad del robot, la autonomía, el tamaño y el peso del vehículo, así como la distribución de la instalación. Con ReOpt e Isaac Sim se pueden simular varias interacciones entre AMR antes de que los robots se desplieguen.

Las tecnologías que componen la plataforma Isaac AMR pueden desplegarse y gestionarse en servidores EGX mediante NVIDIA Fleet Command.

Según Interact Analysis, en 2025 el número de robots móviles desplegados alcanzará las 53 000 unidades. En 2020 esa cifra era de solo 9 000.

«A medida que más desarrolladores de ROS utilizan plataformas de hardware que incluyen capacidades de computación adicionales diseñadas para descargar la CPU, ROS evoluciona para facilitar el uso eficiente de estos avanzados recursos de hardware. Trabajar con un líder en computación acelerada, como NVIDIA, y con su amplia experiencia en innovación en inteligencia artificial y robótica beneficiará enormemente a toda la comunidad de ROS»

Brian Gerkeyconsejero delegado y cofundador de Open Robotics

«Desde la automatización inteligente en la fabricación hasta los robots de entrega de «última milla», los robots son cada vez más comunes en la vida cotidiana. Sin embargo, desarrollar robótica industrial y comercial puede ser complejo, laborioso y costoso. Además, los entornos no estructurados son habituales en muchos casos y escenarios de uso. La plataforma de robótica NVIDIA Isaac puede abordar estos desafíos con una solución integral que ayude a reducir costes, simplificar el desarrollo y acelerar la llegada del producto al mercado», explicaron en la compañía. 

La plataforma Isaac Autonomous Mobile Robots (AMR) amplía las capacidades de NVIDIA Isaac para desarrolladores que crean y despliegan aplicaciones de robótica, ofreciendo mapeado, analítica de instalaciones, optimización de flotas y rutas en servidores NVIDIA EGX. La nueva plataforma ayudará a mejorar y acelerar las aplicaciones de AMR para el sector logístico, desde almacenes hasta el comercio minorista.

Ventajas de la plataforma acelerada para robótica e inteligencia artificial:

1. Generación de datos. Recopilar y etiquetar conjuntos de datos requiere tiempo y es costoso. Datos de entrenamiento más diversos permiten crear modelos de IA más precisos. El entrenamiento puede mejorarse con los datos sintéticos de NVIDIA Isaac Sim.
2. Simulación y pruebas. Los robots se entrenan y prueban virtualmente en entornos fotorrealistas y físicamente precisos con NVIDIA Isaac Sim, que funciona en el entorno virtual NVIDIA Omniverse.
3. Entrenamiento del robot. Puede elegirse la plataforma NVIDIA óptima para entrenar su modelo de inteligencia artificial, desde estaciones de trabajo locales hasta IA escalable en centros de datos y la nube. NVIDIA también puede ayudar a acelerar el desarrollo con TAO Toolkit, que incluye modelos preentrenados de calidad de producción para usar «tal cual» o para ajustarlos finamente con solo una parte de los datos necesarios para entrenar desde cero.
4. Desarrollo de aplicaciones. Las aplicaciones de robótica de alto rendimiento pueden desarrollarse con SDK acelerados por hardware, como Isaac ROS GEM para robots basados en ROS, Deepstream SDK para comprensión de vídeo en streaming, NVIDIA Riva para el procesamiento del lenguaje natural e Isaac SDK para la infraestructura completa.
5. Despliegue y gestión. NVIDIA ofrece un flujo de trabajo continuo completo para un despliegue sin fricciones. Las aplicaciones de robótica pueden trasladarse de NVIDIA Jetson a ordenadores periféricos EGX para crear máquinas realmente autónomas. Los servicios de escalado también están disponibles en EGX Fleet Command.