Jumeaux numériques industriels
Construisez des usines, des sites industriels et des entrepôts intelligents pour l'avènement de l'IA physique.
Simulation / Modélisation / Conception
Vision par ordinateur / analyse vidéo
Production industrielle
Innovation
L'ère de l'IA physique, dans laquelle les IA incarnées et alimentées par des modèles de fondation de mondes peuvent comprendre et interagir avec des installations industrielles en s'appuyant sur des données de production en temps réel, des entrées de capteurs et le raisonnement.
Cette nouvelle ère va transformer les industries lourdes et apporter davantage d'intelligence, d'automatisation et d'autonomie à des millions d'usines, d'entrepôts et d'installations industrielles dans le monde entier.
Les jumeaux numériques industriels basés sur la physique comblent le fossé qui sépare les mondes physique et numérique et sont la clé pour saisir cette opportunité. Différents types de jumeaux numériques peuvent améliorer la maintenance prédictive et réduire les temps d'arrêt des lignes de production, tout en contribuant à la prise de décision dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
Les installations virtuelles, connectées à des ressources physiques par le biais de l'Internet des objets et de données de capteurs, servent de lieu de naissance et de terrain d'essai aux installations intelligentes. Les environnements virtuels que soutiennent l'apprentissage automatique et les modèles 3D permettent de réaliser des simulations de flottes de nombreux robots. Ces flottes, composées de robots mobiles autonomes (AMR) et de robots humanoïdes à usage général, combleront de plus en plus les manques de main-d'œuvre critiques et travailleront aux côtés de travailleurs humains.
Plusieurs agents d'IA peuvent être déployés dans une installation pour aider à automatiser les processus, assister les opérateurs et garantir la sécurité des travailleurs. Ces agents d’IA peuvent également apporter de la visibilité et des informations pour analyser la façon dont les flottes multi-robots et les travailleurs présents sur site interagissent d’un point de vue holistique, plutôt que de se concentrer sur les performances des équipements ou des procédures.
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Siemens
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Avec NVIDIA Omniverse, NVIDIA Metropolis et NVIDIA AI, vous pouvez exploiter de puissantes bibliothèques, des kits de développement logiciel, des API et des microservices NVIDIA NIM™ pour développer et déployer des applications de jumeaux numériques d'installations industrielles à grande échelle. Pour accélérer votre parcours de développement, tirez parti des laboratoires d'apprentissage, des modèles NVIDIA et des architectures de référence.
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Microsoft, Rockwell Automation
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Vous cherchez quelqu'un pour vous aider à créer votre propre solution ? Découvrez l’écosystème de développeurs qui intègrent OpenUSD, NVIDIA Omniverse et NVIDIA AI à leurs produits et services pour accélérer l’automatisation industrielle et préparer les usines, les entrepôts et les sites industriels à l’avènement de l’IA physique.
FAQ
Démarrez avec les bibliothèques et les microservices NVIDIA Omniverse pour créer des applications de jumeaux numériques à partir de zéro et intégrer les fonctionnalités OpenUSD et RTX à vos applications. Découvrez les kits de démarrage pour développeurs et commencez à apprendre OpenUSD dès aujourd'hui.
Universal Scene Description (OpenUSD) jette les bases nécessaires à la création de jumeaux numériques interopérables, évolutifs et réalistes. OpenUSD est un framework ouvert et extensible permettant de décrire et de composer des univers 3D. Il permet aux équipes d'unifier des données complexes, allant des modèles CAO aux informations de capteurs en temps réel, au sein d'une seule scène partagée. Cela permet aux équipes de collaborer sur des outils et des disciplines pour simuler le comportement des systèmes avec précision et maintenir une vue cohérente des actifs tout au long du cycle de vie d'une installation physique.
Les GPU RTX PRO 6000 de la série Blackwell accélèrent l’IA physique et la numérisation industrielle, notamment le développement et le déploiement de jumeaux numériques pour les sites industriels et l’exécution de charges de travail de développement de robots dans les domaines de l'entraînement, de la génération de données synthétiques, du Robot Learning et de la simulation.
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