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동기화 유지: 산업 자동화를 위해 디지털 트윈과 실시간 AI를 결합한 NVIDIA

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실시간 인공 지능은 제조 공정, 창고 관리, 로봇 운영과 관련된 번거로운 작업을 용이하게 하고 있습니다.

시뮬레이션 중심 전략의 구현은 방대한 상품, 고가의 기계, 협업 로봇, 복잡한 공급망 네트워크를 포괄하는 부문에서 다음 단계의 자동화를 위한 기반을 마련하고 있습니다.

엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황은 오늘 GTC 기조연설 에서 개발자가 디지털 트윈 을 사용하여 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 배포하기 전에 시뮬레이션으로 개발, 테스트 및 개선하여 상당한 시간과 비용을 절약하는 방법을 시연했습니다.

엔비디아 옴니버스 , 메트로폴리스 , 아이작 쿠옵 개발자가 로봇과 인간이 예측 불가능하거나 복잡한 이벤트를 탐색하도록 AI 에이전트를 훈련할 수 있는 AI 짐에서 상호 작용합니다.

데모에서는 OpenUSD 애플리케이션 개발 및 연결을 위해 NVIDIA Omniverse 플랫폼을 사용하여 구축된 10만 평방 피트 규모의 창고 디지털 트윈이 수십 명의 디지털 작업자와 다수의 자율 이동 로봇(AMR), 비전 AI 에이전트 및 센서를 위한 시뮬레이션 환경으로 운영됩니다.

엔비디아 아이작 퍼셉터 멀티 센서 스택을 실행하는 각 AMR은 6개의 센서에서 시각 정보를 처리하며, 모두 디지털 트윈에서 시뮬레이션됩니다.

동시에 비전 AI용 NVIDIA Metropolis 플랫폼은 전체 창고에서 작업자 활동에 대한 단일 중앙 집중식 맵을 생성하여 시뮬레이션된 100개의 천장 장착 카메라 스트림의 데이터를 멀티 카메라 추적 과 함께 융합합니다. 이 중앙 집중식 점유 지도는 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위해 NVIDIA cuOpt 엔진이 계산한 최적의 AMR 경로를 알려줍니다.

cuOpt는 GPU 강화 진화 알고리즘을 활용하여 수많은 제약 조건이 있는 복잡한 라우팅 문제를 효과적으로 해결하는 탁월한 최적화 AI 마이크로서비스입니다.

이 모든 것이 실시간으로 이루어지며, Isaac Mission Control 은 cuOpt의 지도 데이터와 경로 그래프를 사용하여 전체 차량을 조정하여 AMR 명령을 전송하고 실행합니다.

산업 디지털화를 위한 AI 체육관

AI 에이전트는 공장에서 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위한 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원할 수 있습니다. 이러한 복잡한 에이전트를 구축하려면 개발자에게는 AI 평가, 시뮬레이션 및 훈련을 위한 물리적으로 정확한 환경인 AI 체육관 역할을 하는 디지털 트윈이 필요합니다.

소프트웨어 인 더 루프 인공지능 테스트를 구현하면 AI 에이전트와 자율 모니터링 시스템이 예상치 못한 실제 상황의 복잡성에 적응할 수 있어 다양한 환경에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

시연 도중 자율 이동 로봇(AMR)이 미리 정해진 경로를 따라 이동하던 중 예상치 못한 이벤트가 발생하여 경로에 장애물이 있어 화물 팔레트를 회수할 수 없게 되었습니다. 이 시스템은 주어진 시야 내에 있는 모든 사람, 로봇, 물체를 포함하는 점유 그리드를 생성하는 엔비디아 메트로폴리스를 활용하여 이 새로운 정보를 수용하도록 지도를 즉시 수정합니다. 그 후, thecuOpt 알고리즘은 장애물의 존재를 고려하면서 효율성을 최적화하는 수정된 여정을 공식화합니다. 이에 따라 AMR은 잠재적인 운행 지연이나 중단을 최소화하기 위해 움직임을 조정하여 대응합니다.

메트로폴리스 비전 기반 모델 엔비디아 비주얼 인사이트 에이전트(VIA) 프레임워크를 지원하면 운영 팀이 “공장 3번 통로에서 어떤 상황이 발생했습니까?” 같은 질문에 답할 수 있도록 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 그리고 생성형 AI 기반 에이전트는 “오후 3시 30분에 선반에서 상자가 떨어져 통로를 막았습니다.“와 같은 즉각적인 인사이트를 제공합니다.

VIA 프레임워크를 통해 개발자는 방대한 양의 실시간 및 저장된 비디오 콘텐츠를 처리할 수 있는 비전 언어 기능을 갖춘 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이러한 고급 시각 인텔리전스 에이전트는 엣지 또는 클라우드 인프라에 배포할 수 있습니다. 다양한 산업 분야에 적용되어 자연어 인터페이스를 통해 비디오에서 가치 있는 정보를 쉽게 추출할 수 있습니다.

이러한 모든 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 기반 트레이닝을 통해 향상될 수 있으며 모듈식 NVIDIA NIM 추론 마이크로서비스로 배포할 수 있습니다.

3월 21일(목)까지 산호세 컨벤션 센터와 온라인에서 진행되는 글로벌 AI 컨퍼런스인 NVIDIA GTC 에서 생성 AI 산업 디지털화 의 최신 발전에 대해 자세히 알아보세요.