כל מה שיכול לזוז יהפוך לאוטונומי. וכל מה שאוטונומי – ידרוש ניתוח מרחבי מתקדם בזמן אמת. מעבר לכך, אנחנו חיים בעולם שבו הכל נשען יותר ויותר על נתונים וטכנולוגיות בינה מלאכותית. בכל שנייה, מיליארדי חיישני IoT מעלים כמויות עצומות של נתונים כדי להניע קבלת החלטות בזמן אמת – בתחומים חיוניים של הכלכלה העולמית, החל ברצפת הייצור ושירותי חירום, ועד למחסנים, חנויות ורחובות הערים.
על פי חברת המחקר סטטיסטה (Statista), שוק הרובוטים העולמי צפוי להתרחב בשיעור שנתי של 26 אחוז ולהגיע ל-200 מיליארד דולר עד 2025. והיום, טכנולוגיות הבינה המלאכותית מתקדמות למכשירי קצה ומביאות לעולם חוויות חדשות ורמות חדשות של נוחות.
ברובוטיקה כבר אפשר לראות חנויות המונעות באמצעות מערכות אוטונומיות לתשלום בקופה. רובוטים למשלוחים כבר משולבים במערכי משלוחי מזון בעידן שאחרי מגפת הקורונה. לרחפנים כבר יש שימוש נרחב בבדיקת תשתיות וכן בחיזוי והערכה של נזקים שנגרמו מאסונות סביבתיים, כמו שריפות קוצים.
אופן התפישה וההבנה של העולם מסביב מהווה אתגר קריטי לרובוטים ניידים אוטונומיים (AMR). בינה מלאכותית ולמידת מכונה, מקלים היום על רובוטים ללמוד ביצוע משימות מורכבות, תוך שיפור המהירות והבטיחות של רובוטים הפועלים בסביבה דינאמית הכוללת אנשים.
שינוי אדיר בתחומי ה-Edge AI והרובוטיקה
פלטפורמות עוצמתיות המואצות על ידי מעבדים גרפיים (GPUs), כמו NVIDIA Jetson ו-NVIDIA Isaac המיועדות ל-AI בקצה ורובוטיקה, לצד חיישנים מתקדמים המאפשרים תפישה מרחבית לקבלת החלטות בזמן אמת, מניעים התקדמות אדירה בתחומים שונים, בהם זיהוי חזותי, ניווט, מניפולציית-אובייקטים (Object Manipulation) ועוד.
תמונה 1: Isaac Visual Navigation קרדיט: NVIDIA
אלו כמה מהכוחות המניעים שעומדים מאחורי הפתרונות החדשים מבית NVIDIA, כולל מערכת ה-Jetson AGX Orin למפתחים ופלטפורמת Isaac Nova Orin לרובוטים ניידים אוטונומיים (AMR).
ערכת המפתחים Jetson AGX Orinהמסוגלת לבצע 275 מיליארד פעולות בשנייה (TOPS) ומציעה יכולות עיבוד משופרות פי 8 בהשוואה לדור הקודם, AGX Xavier, זמינה כעת בכל העולם. ה-Jetson Orin מבוסס על ארכיטקטורת המעבדים הגרפיים Ampere, וכולל מעבד (CPU) בעל ליבות,Arm Cortex-A78A. הוא מונע באמצעות הדור הבא למאיצי למידה עמוקה ותצוגה, מציע מחברים מהירים, זיכרון ברוחב פס גבוה, ותמיכה בחיישני –Multimodal, שיאפשרו לשמש מספר יישומי AI במקביל. המודולים של Jetson Orin יהיו זמינים החל מחודש יולי 2022.
המשתמשים ב-Jetson AGX Orin יכולים להנות מסט טכנולוגיות המחשוב המואץ של תיקיית NVIDIA CUDA-X, לצד ערכת הפיתוח NVIDIA JetPack והכלים החדשים ביותר של NVIDIA לפיתוח יישומי בינה מלאכותית ורובוטיקה, כולל תהליכי פיתוח ויישום המיועדים לסביבת ענן. מפתחים יכולים לבנות את הדור הבא ליישומים שלהם על גבי ערכת המפתחים של ה-Jetson AGX Orin, לטובת הטמעה חלקה בדגמי הייצור הסופיים.
כיום, יותר ממיליון מפתחים ולמעלה מ-6,000 חברות בונים ומייצרים מוצרים מסחריים על גבי פלטפורמת NVIDIA Jetson, לטובת ייצור והטמעה של מכונות אוטונומיות ויישומי AI בקצה. האקוסיסטם ההולך וגדל של שותפי Jetson מציע תמיכה מגוונת, כולל חברות המתמחות בתוכנה, חומרה, בשירותי בניית יישומי AI, מצלמות, חיישנים, כלי פיתוח ועוד.
Isaac Nova Orin להאצת הפיתוח של רובוטים ניידים אוטונומיים (AMR)
כדי להאיץ את הפיתוח של רובוטים ניידים אוטונומיים, NVIDIA השיקה את Isaac Nova Orin, פלטפורמת מחשוב מתקדמת שתהיה זמינה מאוחר יותר השנה. הפלטפורמה מבוססת על NVIDIA Jetson AGX Orin, ומגיעה עם כל החומרה והחיישנים הנדרשים לעיצוב, לבנייה ולבדיקת היכולות האוטונומיות של רובוטים ניידים.
Nova Orin בנויה מחיבור של שתי יחידות Jetson AGX Orin אשר מפיקות כ 550 מיליארד פעולות חישוב AI בשנייה, לשימושים של תפישה מרחבית, ניווט ואינטראקציה בין רובוטים לאנשים. עם מערכת חיישני תלת-ממד, המודולים יכולים לעבד בזמן אמת נתוניםהמגיעים משש מצלמות, שלושה חיישני LiDAR ושמונה חיישנים על-קוליים (Ultrasonic).
תמונה 2: Isaac for AMR קרדיט: NVIDIA
פלטפורמת Nova Orin כוללת כלים הכרחיים לבניית סיומלציית הרובוט באמצעות Isaac Sim על גבי אומניברס, , כמו גם תמיכה במספר מודולים של ROS שעוצבו כדי להאיץ משימות תפישה וניווט. כמו כן, הפלטפורמה מציעה כלים נוספים למיפוי מדויק של סביבת הרובוטים באמצעות NVIDIA DeepMap. היות ופיתוח מערכות חיישנים ומחשוב של רובוטים ניידים אוטונומיים מאפס כרוכה בעלויות גבוהות וגוזלת זמן ומשאבים רבים. הפלטפורמה מכוילת ונבדקה לעבודה מיידית ישירות מן הקופסה, ובכך חוסכת למפתחים זמן יקר אותו הם יכולים לנצל לפיתוח יצירתי של תכונות ויכולות חדשות.
לצד Nova Orin, חברת NVIDIA מציעה למפתחים תוכנות ויכולות נוספות שבאות הן להאיץ את הפיתוח בעזרת כלים ומודלים מוכנים והן כלים לבדיקה של המכונה לפני הטמעתה בסביבת הייצור (Production). NVIDIA Isaac ROS GEM הינה חבילה של כלים מואצי GPU אשר באה להקל על מפתחי ROS לבנות פתרונות יעלים על חומרת NVIDIA. חלק ממה שהחבילה מציעה הינו מודלים מואצים לשיפור התפישה הסביבתית של רובוטים ניידים ועוזרת להם להתמודד בהצלחה עם מכשולים ולתכנן מסלולים ביעילות. חבילת ה NVIDIA Isaac Sim, המשתמשת ב-Omniverse, מספקת עיבוד מואץ פוטו-ריאליסטי ופיזיקה עם אמינות גבוהה כדי לשפר את המהירות, הבטיחות והקיימות והכלכליות של תהליך העיצוב והפיתוח של הרובוטים. שימוש נפוץ בפלטפורה בהקשר זה הינו בדיקה עבור פעולות ניווט ומשימות מניפולציה באמצעות מגוון מודלים של חיישנים ותמיכה מלאה במערכות הפעלה רובטויות כגון ROS ו 2 ROS. לא פחות חשוב מכך, המפתחים יכולים גם ליצור “תאום דיגיטלי” של עולם הרובוט ולפתח נתונים סינטטיים מתויגים עם אקראיות דומיינים (סוגי אוביקטים) אקראיים כדי להתמודד לפתור עם האתגרים של פיתוח בינה מלאכותית ולימוד של רשתות נוירוניות מבוססת נתונים
שיפור הפרודוקטיביות במפעלים ומחסנים תהיה תלויה בסופו של דבר ברובוטים ניידים אוטונומיים שיעבדו בצורה בטוחה ויעילה זה לצד זה, ולצד בני אדם, בקנה מידה. רמות גבוהות של יכולות אוטונומיות, המונעות באמצעות תפישת תלת-ממד מרחבית של ה- Nova Orin, יעזרו לקדם את המהפכה הטכנולוגית הזאת.
מסתכלים קדימה
במקרים מסוימים, פלטפורמות נוספות מבית אנבידיה יאפשרו להאיץ את הפיתוח, ובהן TAO Toolkit, לפיתוח מודלים מהירים לפריסה מואצת של בינה מלאכותית; Riva, לפיתוח יישומי דיבור מבוססי בינה מלאכותית המואצים על ידי מעבדים גרפיים; ערכת הכלים לניתוח אנליטי לסטרימינג של DeepStream לעיבוד מבוסס בינה מלאכותית עם מספר חיישנים, וכן הבנת וידאו, שמע ותמונות; כמו גם Metropolis, פריימוורק הכולל אוסף של כלים למפתחים ואקוסיסטם של שותפים המשלבים בין נתונים החזותיים ובינה המלאכותית לשיפור היעילות והבטיחות בתעשיות השונות.
טכניקות חדשות של בינה מלאכותית, כמו One-shot learning, Reinforcement Learning,, למידת העברה ולמידת חיקוי, כבר לא מוגבלות רק לתחומי מחקר. אלו הן השיטות שמיושמות על ידי עוד ועוד מפתחים, מעצבי רובוטים וחברות ברחבי העולם.
בסופו של דבר, מחשוב הקצה מהווה גשר המשלב ביצועים גבוהים ממחשבים מקומיים ישירות לענן. מכיוון שכל הנתונים הנוצרים על ידי מוצרי IoT יאוחסנו, יעובדו, ויביאו לפעולה ישירות בקצה הרשת או בקרבת הקצה, שילוב של בינה מלאכותית בקצה ימשיך להיות בחזית פיתוח הרובוטיקה גם בעתיד.
תמונת כותרת: AI Robot with Isaac Sim. קרדיט: NVIDIA
