Nvidia idealiza plataforma Isaac AMR para ajudar indústria de logística de US$ 10 trilhões

A Nvidia, empresa pioneira em computação acelerada e Inteligência Artificial (IA), cria a plataforma Isaac AMR para ajudar a indústria de logística, que movimenta mais de US$ 10 trilhões. As soluções da empresa, Deepmap, Metropolis e ReOpt, melhoram o desempenho para frotas de robôs móveis autônomos em meio às expectativas de aumento de quase 6 vezes na quantidade de robôs até 2025.

Centros de fabricação e distribuição são profundamente complexos. Para que novos fones de ouvido ou um novo par de meias chegue à porta do consumidor em poucas horas ou um veículo saia de sua linha de montagem e vá para o salão de uma concessionária, há um labirinto de processos e caminhos que a logística baseada em inteligência artificial (IA) proporciona, fazendo tudo se resolver de forma aparentemente mágica.

Instalações enormes como essas estão em constante mudança. Os robôs viajam por quilômetros de corredores para armazenar e organizar milhões de produtos e poder ajudar as equipes humanas em movimento.

Obstáculos estão sempre presentes. “Os desafios que as empresas enfrentam com mercados cada vez mais exigentes, demandas em escalas cada vez maiores e problemas que escalam em proporção precisam de soluções que possam acompanhar esse crescimento, respondendo de forma adequada aos desafios, colocando empresas a frente dos obstáculos. É isso que a tecnologia da Nvidia proporciona. Somos desenvolvedores de tecnologia, mas acima disso somos solucionadores de problemas”, comenta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina.

Por isso, a Nvidia apresenta a plataforma Isaac Autonomous Mobile Robots (AMR) para otimizar a eficiência operacional de robôs móveis autônomos. A Isaac AMR estende os recursos do Nvidia Isaac para desenvolvedores que criam e implantam aplicações de robótica, trazendo mapeamento, análise de plantas industriais e otimização de frota para os servidores Nvidia EGX.

As instalações industriais deste tipo podem ser tão grandes quanto quarteirões ou estádios. Elas mudam, se reconfiguram ou aumentam constantemente para atender às demandas de produto do momento. O planejamento do caminho e o redirecionamento para os robôs autônomos precisam garantir que eles se movam em sincronia.

Em escala industrial, mesmo pequenas otimizações de roteamento podem economizar bilhões de dólares para o setor de logística, que movimenta US$ 10 trilhões.

Estima-se que as implantações autônomas de robôs móveis alcancem 53 mil plantas industriais em 2025, sendo que em 2020 haviam apenas 9 mil, de acordo com a Interact Analysis. Enquanto isso, as cadeias de suprimentos se esforçam para acompanhar o aumento do comércio eletrônico em meio à escassez de trabalhadores e às restrições da Covid-19.

Um dos obstáculos é a capacidade de desenvolver mapas de robôs de alta precisão de forma rápida e autônoma. Eles precisam ser atualizados continuamente à medida que as operações aumentam ou flutuam. Aumentar a consciência situacional de ambientes em mudança para robôs móveis – enquanto se desenvolve novos conjuntos de habilidades por meio de simulação – é fundamental para a eficiência operacional.

Isaac AMR é o resultado de anos de pesquisa e desenvolvimento de produtos da Nvidia. A estrutura está disponível no Nvidia NGC software hub e dentro da plataforma Nvidia Omniverse, explorando primeiramente Metropolis e ReOpt, e em breve DeepMap e mais tecnologias Nvidia.

Escalando operações com Isaac AMR
Os desafios de IA e computação de robôs móveis autônomos para fabricação e execução não são tão diferentes das dos veículos autônomos. Obstáculos e pessoas devem ser evitados. Os destinos precisam ser alcançados. Milhares de sensores acionados por algoritmos acelerados por GPU ajudam frotas de robôs autônomos a resolver o problema do vendedor que viaja – encontrar o caminho mais curto entre múltiplos destinos – entre os fluxos de trabalho industriais em constante mudança em tempo real.

A plataforma Isaac AMR usa Nvidia Omniverse para a criação de digital twins da planta onde os AMRs serão implantados. O Nvidia Isaac Sim (construído no Omniverse) simula o comportamento de frotas de robôs, pessoas e outras máquinas nos digital twins com física e percepção de alta fidelidade. Ele também permite a geração de dados sintéticos para treinamento de modelos de IA.

Isaac AMR também usa tecnologias de IA acelerada por GPU e SDKs, incluindo DeepMap, ReOpt e Metropolis. Essas tecnologias são orquestradas com segurança e fornecidas na nuvem com o NVIDIA Fleet Command.

DeepMap oferece avanços de mapeamento
A Nvidia adquiriu, recentemente, a DeepMap para trazer avanços no mapeamento para veículos autônomos para indústria AMR.

As implantações de AMR podem acessar o SDK baseado em nuvem da plataforma DeepMap para ajudar a acelerar o mapeamento de robôs de grandes instalações de semanas a dias, ao mesmo tempo em que obtém precisão centimétrica.

O DeepMap Update Client permite que os mapas dos robôs sejam atualizados com a frequência necessária e em tempo real. O SDK do DeepMap oferece camadas de inteligência aos mapas, adicionando compreensão semântica – então os robôs pode identificar os objetos que os pixels representam e saber se eles podem se mover para uma direção ou não. Também é capaz de abordar a construção de mapas internos e externos.

Como parte da plataforma Isaac AMR, o Nvidia DeepMap se integra a outros componentes, como Metropolis, ReOpt, Isaac Sim via Omniverse e muito mais.

Nvidia Metropolis adiciona Situational Awareness em tempo real

O mapeamento não é responsável por tudo em ambientes altamente dinâmicos, onde pessoas e máquinas estão em constante movimento. Sensores avançados AMRs onboard nem sempre são suficientes para garantir uma operação segura e eficiente.

O Nvidia Metropolis video analytics platform atende à necessidade de nível superior, em tempo real, de percepção “outside-in” ao fornecer acesso a câmeras e sensores de todo o chão de fábrica. Com Metropolis, AMRs podem evitar áreas de congestionamento, eliminar pontos cegos, estando atento para as pessoas e outros AMRs. Além disso, modelos pré-treinados da Metropolis fornecem uma vantagem na personalização das necessidades para a situação individual de cada cliente.

As Bibiliotecas ReOpt transformam a logística
As bibliotecas do Nvidia ReOpt AI software podem ser usadas para otimizar o planejamento e a logística da rota do veículo em tempo real, que podem ser aplicados aos AMRs.

Muitos fatores precisam ser considerados na decisão do tamanho ideal da frota AMR a ser implantada para ambientes grandes e complexos. Velocidade do robô, vida útil da bateria, tamanho de transporte e peso, e o layout das instalações precisa ser levado em consideração.

As empresas podem simular (usando Isaac Sim) várias interações AMR (com Nvidia ReOpt). Isso pode acontecer com rapidez e precisão em digital twins de ambientes como armazéns. E eles podem ser implementados antes da implantação de robôs na produção conforme as situações mudam, economizando tempo e dinheiro.

Uma vez implantada, a otimização da rota em uma frota é necessária para a maior eficiência operacional. Nvidia ReOpt pode providenciar para a reotimização dinâmica de rotas para uma frota de AMRs heterogênea com base em uma série de restrições.

Implementando AMRs na produção
Disponível em servidores Nvidia EGX, a plataforma Isaac AMR aprimora o desenvolvimento de logística orientada por IA oferecendo um caminho completo para construir instalações industriais e simulações robô-humano, bem como otimizações de rota.

A Isaac AMR Platform foi construída para ser de classe empresarial e pronta para nuvem. As tecnologias NVIDIA apresentadas como parte da plataforma Isaac AMR podem ser implantadas e gerenciadas com segurança em servidores EGX com NVIDIA Fleet Command.