JAKARTA – Raksasa teknologi Nvidia mengumumkan tersedianya rangkaian layanan, model, serta sistem komputasi berbasis artificial Intelligence (AI) untuk menyokong pengembangan robot humanoid generasi terbaru.
Menurut pendiri juga ketua eksekutif Nvidia, Jensen Huang, ini akan membuka akses bagi pengembang dan juga perusahaan untuk menggunakan platform, perpustakaan akselerasi, juga model Artificial Intelligence yang mana paling sesuai dengan keperluan di merancang robot.
Layanan yang dimaksud antara lain NVIDIA NIM untuk simulasi serta pembelajaran robot, dan juga layanan orkestrasi NVIDIA OSMO untuk menjalankan beban kerja robotik multi-tahap, teleoperasi berbasis AI, juga simulasi yang dimaksud memungkinkan pengembang melatih robot menggunakan beberapa orang kecil data demonstrasi manusia.
Dijelaskan Jensen, layanan mikro NIM menyediakan container yang telah lama dibuat sebelumnya, didukung oleh perangkat lunak inferensi NVIDIA, yang mana memungkinkan pengembang mengempiskan waktu penerapan dari minggu ke menit.
Dua layanan mikro Teknologi AI baru akan memungkinkan ahli robotik meningkatkan alur kerja simulasi untuk Kecerdasan Buatan fisik generatif di dalam NVIDIA Isaac Sim, aplikasi mobile referensi untuk simulasi robotika yang mana dibangun pada jaringan NVIDIA Omniverse.
MimicGen NIM menghasilkan kembali data aksi sintetis berdasarkan rekaman data yang dimaksud dioperasikan melalui jarak jarak jauh dari perangkat komputasi spasial seperti Apple Vision Pro. Robocasa NIM memunculkan tugas robot juga lingkungan siap simulasi di dalam OpenUSD, kerangka kerja universal untuk mengembangkan dan juga berkolaborasi di dunia 3D.
Sementara NVIDIA OSMO, adalah layanan terkelola cloud-native yang tersebut memungkinkan pengguna mengatur juga menskalakan alur kerja pengembangan robotika yang mana kompleks di tempat seluruh sumber daya komputasi terdistribusi, baik di area lokasi maupun di tempat cloud.
OSMO mampu menyederhanakan pelatihan robot juga alur kerja simulasi, memotong waktu siklus penerapan kemudian pengembangan dari beberapa bulan menjadi kurang dari seminggu.
“Pengguna dapat memvisualisasikan dan juga mengatur berbagai tugas seperti menciptakan data sintetis, model pelatihan, melakukan pembelajaran penguatan, lalu menerapkan pengujian perangkat lunak pada skala besar untuk humanoid, robot bergerak otonom, serta manipulator industri,” kata Jensen.
