Penguraian Robot Humanoid Berteknologi Kecerdasan Buatan Kian Melesat

Photo of author

By Amirah Rahimah

Sarumpun.com – JAKARTA – Raksasa teknologi Nvidia mengumumkan tersedianya kumpulan layanan, model, juga wadah komputasi berbasis artificial Intelligence (AI) untuk menyokong pengembangan robot humanoid generasi terbaru.

Menurut pendiri serta ketua eksekutif Nvidia, Jensen Huang, ini akan membuka akses bagi pengembang dan juga perusahaan untuk menggunakan platform, perpustakaan akselerasi, kemudian model Kecerdasan Buatan yang mana paling sesuai dengan keperluan pada merancang robot.

Layanan yang dimaksud antara lain NVIDIA NIM untuk simulasi lalu pembelajaran robot, juga layanan orkestrasi NVIDIA OSMO untuk menjalankan beban kerja robotik multi-tahap, teleoperasi berbasis AI, kemudian simulasi yang digunakan memungkinkan pengembang melatih robot menggunakan sebagian kecil data demonstrasi manusia.

Dijelaskan Jensen, layanan mikro NIM menyediakan container yang sudah pernah dibuat sebelumnya, didukung oleh perangkat lunak inferensi NVIDIA, yang digunakan memungkinkan pengembang mengempiskan waktu penerapan dari minggu ke menit.

Dua layanan mikro Artificial Intelligence baru akan memungkinkan ahli robotik meningkatkan alur kerja simulasi untuk Teknologi AI fisik generatif di dalam NVIDIA Isaac Sim, program referensi untuk simulasi robotika yang dimaksud dibangun pada media NVIDIA Omniverse.

MimicGen NIM memunculkan data aksi sintetis berdasarkan rekaman data yang dioperasikan melalui jarak sangat dari perangkat komputasi spasial seperti Apple Vision Pro. Robocasa NIM menciptakan tugas robot dan juga lingkungan siap simulasi pada OpenUSD, kerangka kerja universal untuk mengembangkan juga berkolaborasi di dunia 3D.

Sementara NVIDIA OSMO, adalah layanan terkelola cloud-native yang tersebut memungkinkan pengguna mengatur kemudian menskalakan alur kerja pengembangan robotika yang digunakan kompleks di tempat seluruh sumber daya komputasi terdistribusi, baik di dalam lokasi maupun pada cloud.

OSMO mampu menyederhanakan pelatihan robot kemudian alur kerja simulasi, memotong waktu siklus penerapan juga pengembangan dari beberapa bulan menjadi kurang dari seminggu.

“Pengguna dapat memvisualisasikan lalu mengurus berbagai tugas seperti memunculkan data sintetis, model pelatihan, melakukan pembelajaran penguatan, juga menerapkan pengujian perangkat lunak pada skala besar untuk humanoid, robot bergerak otonom, kemudian manipulator industri,” kata Jensen.

Leave a Comment