NVIDIA Robotics Research

Mentre i robot pre-programmati faticano a gestire i cambiamenti inaspettati, i robot IA sfruttano l'apprendimento basato sulla simulazione per adattarsi agli ambienti dinamici. Ciò consente loro di affinare funzionalità come la navigazione e la manipolazione, migliorando le prestazioni in un'ampia varietà di scenari.

I robot basati sull'IA fisica devono eseguire in modo autonomo attività complesse in ambienti dinamici. In questo contesto, è essenziale adottare un approccio “sim-first” che consenta agli sviluppatori di addestrare e convalidare questi robot in ambienti digitali basati sulla fisica prima della distribuzione.

Ora che i robot sono in grado di affrontare incarichi sempre più complessi, la programmazione tradizionale si sta rivelando insoddisfacente. L'apprendimento per rinforzo (RL) affronta questa lacuna addestrando robot in ambienti virtuali attraverso prove ed errori, migliorando le loro capacità di controllo, la pianificazione dei percorsi e la manipolazione.

Gli impianti virtuali, tra cui fabbriche, magazzini, centri di distribuzione, fabbriche di semiconduttori e data center, offrono nuove possibilità per l'industria pesante. Tali ambienti consentono la progettazione, la simulazione, il funzionamento e l'ottimizzazione delle risorse e dei processi in uno spazio interamente digitale.