Si bien la IA fue el foco de los anuncios en la reciente feria comercial Computex, Nvidia Volvemos a un tema menos publicitado pero igualmente importante: los gemelos digitales. No hay revelaciones específicas sobre este tema, pero un punto para decir que una docena de socios en el campo de la robótica industrial han adoptado la plataforma de gemelos digitales del proveedor para sentar las bases de las fábricas autónomas. "La era de la robótica ha comenzado. Todo lo que se mueve será algún día autónomo", dice el CEO de Nvidia, Jensen Huang. "Estamos trabajando para acelerar la GenAI física mejorando nuestras tecnologías robóticas". Entre ellas se encuentran Metropolis para el reconocimiento de imágenes (visión artificial), Omniverse para la parte de simulación e Isaac para el desarrollo y despliegue de robots con capacidades de IA.

Entre los socios se encuentran BYD Electronics, Siemens, Teradyne Robotics e Intrinsic (Alphabet), que confían en la suite Isaac, en particular en Manipulator, para detectar, comprender e interactuar con un entorno de fábrica y crear brazos robóticos virtuales. En el paquete, también pueden contar con el proyecto Gr00T, un modelo de base para la simulación de robots que se ejecuta en Los últimos aceleradores Blackwell de Nvidia.

El ejemplo de Foxconn

Para ofrecer una visión más concreta de sus esfuerzos en el metaverso industrial, Nvidia ha publicó en su blog los comentarios de FoxconnUn fabricante chino de productos electrónicos que fabrica iPhones para Apple. En su planta de Guadalajara, México (que ensambla los servidores DGX de Nvidia), se ha configurado un gemelo digital con aplicaciones Siemens Xcelerator, incluido Teamcenter, conectadas a Omniverse Cloud. Los ingenieros ahora tienen la capacidad de definir virtualmente procesos y entrenar robots mientras la versión física funciona a toda velocidad. "Nuestro gemelo digital industrial nos llevará a nuevas cotas de automatización y eficiencia, ahorrándonos tiempo, dinero y energía", dijo el presidente de Foxconn, Young Liu, en una publicación de blog. Espera reducir el consumo de kilovatios por hora en más del 30 por ciento anual.

Por ejemplo, los brazos robóticos aprenderán a levantar un servidor Blackwell y colocarlo en un robot móvil autónomo (AMR). Al añadir las capacidades del manipulador Isaac, los brazos podrán evitar obstáculos. “Para diseñar una línea de montaje óptima, los ingenieros necesitan encontrar la mejor ubicación posible para docenas de brazos robóticos que pesan varios cientos de libras cada uno”, dijo Madison Huang, director de marketing de productos de Nvidia. “Controlan con precisión toda la operación colocando miles de sensores, incluidas cámaras”.