Acelera la automatización con NVIDIA Robotics

Los robots preprogramados tienen dificultades con los cambios inesperados, mientras que los robots impulsados por IA utilizan el aprendizaje basado en simulación para adaptarse a entornos dinámicos. Esto les permite perfeccionar capacidades como el desplazamiento y la manipulación, mejorando el rendimiento en diversos escenarios.

Los robots con tecnología de IA física necesitan realizar tareas complejas de forma autónoma en entornos dinámicos. Un enfoque de "simulación primero" es esencial, lo que permite a los desarrolladores entrenar y validar estos robots en entornos digitales basados en la física antes de implementarlos.

Los datos sintéticos abordan el desafío de la escasez de datos al proporcionar texto, videos e imágenes que se pueden utilizar junto con datos reales para entrenar modelos de IA física multimodal, que ahorran tiempo y reducen costes.

Las instalaciones virtuales, que incluyen fábricas, almacenes, centros de distribución, fábricas de semiconductores y centros de datos, abren nuevas posibilidades para los sectores pesados. Estos entornos virtuales permiten el diseño, la simulación, la operación y la optimización de activos y procesos en un espacio completamente digital.