Le futur appartient aux robots humanoïdes, promettent les tenants de cette voie d'avenir de l'industrie qui doit remplacer les humains par des machines polyvalentes pour les tâches répétitives ou dangereuses.
Si le débat entre robots spécialisés et robots polyvalents n'est pas tranché, il faudra que les robots humanoïdes sachent interpréter leur environnement et s'adapter aux tâches qui leur sont demandées, en puisant dans leurs bases de données ou par apprentissage des gestes à accomplir.
La jonction entre robotique et intelligence artificielle approche à grands pas et le groupe Nvidia entend bien être aux première loges de cette opportunité qui se profile.
Les outils de Nvidia accélérer le développement des robots humanoïdes
La firme a déployé de multiples solutions pour faire émerger des robots humanoïdes capables de comprendre leur environnement et réaliser les bonnes combinaisons de gestes en utilisant des techniques qui raccourcissent fortement le temps d'apprentissage nécessaire.
L'entreprise Hexagon a présenté durant un événement dédié un robot humanoïde AEON mis au point en utilisant les différents outils et plateformes de Nvidia. L'objectif est de pouvoir proposer un robot capable de répondre à un grand nombre de scénarios industriels en combinant différentes capacités :
- Agilité : gestion fine des mouvements et capacité de déplacement dans des environnements pas forcément prédéfinis
- Compréhension de l'environnement grâce à de multiples capteurs dont les données sont fusionnées pour interpéter l'environnement et optimiser les missions données
- Versatilité : capacité à accomplir des tâches très variées, comme attraper un objet, scanner des composants pour inspection ou créer des jumeaux numériques
- Autonomie : capacité à fonctionner en continu grâce en échangeant la batterie à la volée, ce qui évite aussi les temps de pause pour la recharge
Des outils communs pour entraîner à la volée une flotte de robots
Tout ceci est rendu possible par les outils d'entraînement, de renforcement d'apprentissage et de compréhension d'environnement fournis par Nvidia. Ce dernier indique que trois systèmes de calcul ont été nécessaires pour préparer AEON :
- Un supercalculateur IA pour l'entraînement initial et l'apprentissage des gestes
- la plateforme Nvidia Omniverse tournant sur serveurs Nvidia OVX pour l'optimisation des mouvements en environnement simulé, en utilisant des données synthétiques et réelles
- la plateforme Nvidia IGX Thor pour faire tourner les modèles IA robotiques
Hexagon a également utilisé pour son robot humanoïde Thor le modèle IA Nvidia Isaac GROOT N1.5 et l'environnement Isaac GROOT-Mimic pour générer de nombreux mouvements synthétiques ) à partir de quelques démonstrations réalisées par des humains.
Accélérer l'apprentissage et le renforcement avant même d'être sur le terrain
En apprenant à évoluer dans divers environnements virtuels, le robot AEON développe une capacité de locomotion en 2 à 3 semaines seulement, au lieu de 5 à 6 mois précédemment, avant même de commencer à se confronter à la réalité du terrain.
C'est un gain de temps appréciable qui évite à la fois une longue phase d'apprentissage sur terrain réel et permet au robot d'avoir déjà un bagage pour faire face à l'imprévu.
L'intégration de Nvidia Omniverse permet en outre de pouvoir récupérer les données captées par les robots AEON en cloud, sans nécessiter d'infrastructures locales. En pouvant scanner les éléments d'un site industriel, du petit composant à la grande pièce d'usinage, AEON peut contribuer à la création et aux flux d'informations nécessaires pour donner vie aux jumeaux numériques avec des données fournies en temps réel.
