Utilizando las tecnologías de gemelos digitales de NVIDIA, Amazon Devices & Services está impulsando grandes avances en la manufactura con una nueva solución de software de IA física.
Implementado este mes en una instalación de Amazon Devices, el enfoque innovador de simulación de la compañía para la manufactura sin contacto entrena a los brazos robóticos para inspeccionar diversos dispositivos para la auditoría de calidad del producto e integrar nuevos productos en la línea de producción, todo basado en datos sintéticos, sin necesidad de cambios de hardware.
Esta nueva tecnología reúne el software creado por Amazon Devices que simula los procesos en la línea de ensamblaje con productos en gemelos digitales con tecnología NVIDIA. Utilizando un workflow modular impulsado por IA, la tecnología ofrece inspecciones más rápidas y eficientes en comparación con la maquinaria de auditoría utilizada anteriormente.
La simulación de procesos y productos en gemelos digitales elimina la necesidad de crear prototipos físicos costosos y lentos. Esto facilita los workflows de los fabricantes y reduce el tiempo que lleva llevar los nuevos productos a las manos de los consumidores.
Para permitir la manufactura de disparo cero para las operaciones robóticas, la solución utiliza representaciones fotorrealistas habilitadas por la física de dispositivos de Amazon y estaciones de trabajo de fábrica para generar datos sintéticos. Estos datos específicos de la fábrica se utilizan para mejorar el rendimiento del modelo de IA tanto en la simulación como en la estación de trabajo real, minimizando la brecha entre la simulación y la realidad antes de la implementación.
Es un gran paso hacia la manufactura generalizada: el uso de sistemas y tecnologías automatizados para manejar de manera flexible una amplia variedad de productos y procesos de producción, incluso sin prototipos físicos.
IA, Gemelos Digitales para la Comprensión de Robots
Al entrenar robots en gemelos digitales para reconocer y manejar nuevos dispositivos, Amazon Devices & Services está equipado para crear canales de manufactura más rápidos, modulares y fácilmente controlables, lo que permite que las líneas cambien de auditar un producto a otro simplemente a través del software.
Las acciones robóticas se pueden configurar para fabricar productos basándose únicamente en la capacitación realizada en simulación, incluidos los pasos involucrados en el ensamblaje, las pruebas, el empaque y la auditoría.
Un conjunto de tecnologías NVIDIA Isaac permite que Amazon Devices & Services tenga un enfoque físicamente preciso y de simulación.
Cuando se presenta un nuevo dispositivo, Amazon Devices & Services coloca su modelo de diseño asistido por computadora (CAD) en NVIDIA Isaac Sim, una aplicación de referencia de simulación robótica de código abierto creada en la plataforma NVIDIA Omniverse.
NVIDIA Isaac se utiliza para generar más de 50.000 imágenes sintéticas diversas a partir de los modelos CAD para cada dispositivo, lo que es crucial para entrenar modelos de detección de objetos y defectos.
Luego, Isaac Sim procesa los datos y aprovecha NVIDIA Isaac ROS para generar trayectorias de brazos robóticos para manejar el producto.
AWS aceleró significativamente el desarrollo de esta tecnología a través del entrenamiento de modelos de IA distribuidos en las especificaciones de productos de los dispositivos de Amazon utilizando instancias G6 de Amazon EC2 a través de AWS Batch, así como la simulación basada en la física de NVIDIA Isaac Sim y la generación de datos sintéticos en instancias de la familia G6 de Amazon EC2.
La solución utiliza Amazon Bedrock, un servicio para crear aplicaciones y agentes de IA generativa, para planificar tareas de alto nivel y casos de prueba de auditoría específicos en la fábrica en función de los análisis de los documentos de especificaciones del producto. Amazon Bedrock AgentCore se utilizará para la planificación del workflow autónomo para varias estaciones de fábrica en la línea de producción, con la capacidad de incorporar entradas multimodales de especificaciones de productos, como diseños 3D y propiedades de superficie.
Para ayudar a los robots a comprender su entorno, la solución utiliza NVIDIA cuMotion, una biblioteca de planificación de movimiento acelerada por CUDA que puede generar trayectorias sin colisiones en una fracción de segundo en elNVIDIA Jetson AGX Orin módulo. El nvblox, parte de Isaac ROS, genera campos de distancia que cuMotion utiliza para la planificación de trayectorias sin colisiones.
FoundationPose, un modelo básico de NVIDIA entrenado en 5 millones de imágenes sintéticas para la estimación de poses y el seguimiento de objetos, ayuda a garantizar que los robots de Amazon Devices & Services conozcan la posición y orientación precisas de los dispositivos.
Crucial para la nueva solución de manufactura, FoundationPose puede generalizar a objetos completamente nuevos sin exposición previa, lo que permite transiciones fluidas entre diferentes productos y elimina la necesidad de recopilar nuevos datos para volver a entrenar modelos para cada cambio.
Como parte de la auditoría del producto, el enfoque de la nueva solución se utiliza para la detección de defectos en la línea de manufactura. Su diseño modular permite la integración futura de modelos de razonamiento avanzado como NVIDIA Cosmos Reason.