Una planta de manufactura cerca de Hsinchu, en el Silicon Valley de Taiwán, es una de las instalaciones de todo el mundo que impulsan la eficiencia energética con gemelos digitales habilitados para IA.
Un modelo virtual puede ayudar a optimizar las operaciones, maximizando el rendimiento de su contraparte física, dicen los ingenieros de Wistron, un diseñador y fabricante global de computadoras y sistemas electrónicos.
En el primero de varios casos de uso, la empresa construyó una copia digital de una sala donde los sistemas NVIDIA DGX se someten a pruebas de estrés térmico (en la imagen de arriba). Los primeros resultados fueron impresionantes.
Realización de Simulaciones Inteligentes
Utilizando NVIDIA Modulus, un framework para crear modelos de IA que comprenden las leyes de la física, Wistron creó gemelos digitales que les permiten predecir con precisión el flujo de aire y la temperatura en instalaciones de prueba que deben permanecer entre 27 y 32 grados C.
Una simulación que habría tardado casi 15 horas con los métodos tradicionales en una CPU tardó solo 3,3 segundos en una GPU NVIDIA que ejecutaba la inferencia con un modelo de IA desarrollado con Modulus, una enorme aceleración de 15.000 veces.
Los resultados se introdujeron en herramientas y aplicaciones creadas por los desarrolladores de Wistron con NVIDIA Omniverse, una plataforma para crear workflows y aplicaciones 3D basados en OpenUSD.
Con su software impulsado por Omniverse, Wistron creó simulaciones realistas e inmersivas con las que los operadores interactúan a través de auriculares de realidad virtual. Y gracias a los modelos de IA que desarrollaron utilizando Modulus, los flujos de aire en la simulación obedecen a las leyes de la física.
«Los modelos basados en la física nos permiten controlar el proceso de prueba y la temperatura de la habitación de forma remota casi en tiempo real, ahorrando tiempo y energía», dijo John Lu, director de operaciones de manufactura de Wistron.
Específicamente, Wistron combinó modelos separados para predecir la temperatura del aire y el flujo de aire para eliminar los riesgos de sobrecalentamiento en la sala de pruebas. También creó un sistema de recomendación para identificar las mejores ubicaciones para probar los zócalos de las computadoras.
El gemelo digital, conectado a miles de sensores conectados en red, permitió a Wistron aumentar la eficiencia energética general de la instalación hasta en un 10%. Eso equivale a utilizar hasta 121.600 kWh menos de electricidad al año, lo que reduce las emisiones de carbono en la friolera de 60.192 kilogramos.
Un Esfuerzo en Expansión
Actualmente, el grupo está expandiendo su modelo de IA para rastrear más de un centenar de variables en un espacio que alberga 50 racks de computadoras. El equipo también está simulando todos los detalles mecánicos de los servidores y probadores.
«El modelo final nos ayudará a optimizar la programación de pruebas, así como la eficiencia energética del sistema de aire acondicionado de las instalaciones», dijo Derek Lai, supervisor técnico de Wistron con experiencia en redes neuronales basadas en la física.
De cara al futuro, «las herramientas y aplicaciones que estamos creando con Omniverse nos ayudan a mejorar el diseño de nuestras fábricas DGX para proporcionar el mejor rendimiento, mejorando aún más la eficiencia», dijo Lu.
Generación Eficiente de Energía
Al otro lado del mundo, Siemens Energy está demostrando el poder de la industrialización digital utilizando Modulus y Omniverse.
La empresa con sede en Múnich, cuya tecnología genera una sexta parte de la electricidad mundial, logró una aceleración de 10.000 veces simulando un generador de vapor de recuperación de calor utilizando un modelo de IA basado en la física (ver video a continuación).
Utilizando un gemelo digital para detectar la corrosión desde el principio, estos sistemas masivos pueden reducir el tiempo de inactividad en un 70%, lo que podría ahorrar a la industria 1.700 millones de dólares anuales en comparación con una simulación estándar que tardaba medio mes.
«La reducción del tiempo computacional nos permite desarrollar gemelos digitales energéticamente eficientes para un ecosistema energético sostenible, confiable y asequible», dijo Georg Rollmann, jefe de análisis avanzado e inteligencia artificial de Siemens Energy.
Los Gemelos Digitales Impulsan la Ciencia y la Industria
Las empresas automotrices están aplicando la tecnología al diseño de nuevos automóviles y plantas de manufactura. Los científicos lo están utilizando en campos tan diversos como la astrofísica, la genómica y la predicción meteorológica. Incluso se está utilizando para crear un gemelo digital de la Tierra para comprender y mitigar los impactos del cambio climático.
Cada año, las simulaciones físicas, que normalmente se ejecutan en sistemas de clase supercomputadora, consumen aproximadamente 200 mil millones de horas de núcleo de CPU y 4 teravatios hora de energía. La IA basada en la física está acelerando estos workflows complejos 200 veces en promedio, ahorrando tiempo, costos y energía.
Para obtener más información, escuche una charla de GTC que describe el trabajo de Wistron y un panel sobre las industrias que utilizan IA generativa.
Obtenga más información sobre el impacto que la computación acelerada está teniendo en la sostenibilidad.