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 NVIDIA acompaña a la nueva era de la robótica, gracias a descubrimientos que permiten desarrollar y capacitar máquinas inteligentes fácilmente

El simulador para robots Isaac permite la capacitación en condiciones simuladas antes de su implementación en el mundo real; las plataformas de referencia con la tecnología de Jetson aceleran los diseños

SAN JOSE, California—GPU Technology Conference—10 de mayo de 2017—NVIDIA se sumó a una nueva era en la industria de la robótica, ya que presentó avances que simplifican de forma radican la forma de desarrollar y capacitar máquinas inteligentes.

Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, dio un discurso destacado en la octava edición anual del evento GPU Technology Conference. En su charla, presentó el simulador para robots NVIDIA Isaac™, que utiliza sofisticadas tecnologías de gráficos y de videojuegos, para capacitar máquinas inteligentes en condiciones simuladas del mundo real, antes de su implementación. La empresa también presentó un conjunto de plataformas para el diseño de referencia de robots que acelera el desarrollo de dichas máquinas mediante el uso de la plataforma NVIDIA Jetson™.

“Los robots basados en la inteligencia artificial cuentan con un enorme potencial para mejorar nuestras vidas, sin embargo, su desarrollo y capacitación presentan enormes desafíos”, dijo Huang, “ahora, NVIDIA revoluciona la industria de la robótica al aplicar nuestro conocimiento profundo en la simulación del mundo real, para que los robots puedan capacitarse de forma más precisa, segura y rápida”.

En GTC, más de 50 empresas de todo el mundo exhibieron robots capaces de desarrollar una amplia variedad de tareas, todos ellos incorporan la plataforma Jetson de NVIDIA, que permite un procesamiento rápido y eficaz de los datos complejos en dispositivos al límite. Son capaces de resolver tareas críticas, como las de búsqueda y rescate, el cuidado de adultos mayores y la automatización industrial de operaciones aburridas o posiblemente peligrosas.

NVIDIA Isaac permite avanzar con la capacitación y prueba de robots
Antes de su implementación, los robots deben capacitarse y probarse de forma exhaustiva. Cuando se usan prototipos físicos, esta etapa puede ser muy costosa y poco práctica. La creación de un entorno complejo para la interacción del robot puede ser poco segura o muy compleja. El modelado de todas las interacciones posibles entre un robot y el entorno que lo rodea puede insumir mucho tiempo.

El simulador para robots Isaac permite avanzar con estas tareas, ya que proporciona una plataforma de software con la tecnología de la inteligencia artificial, que les permite a los equipos capacitar robots en entornos virtuales muy realistas y luego, transferir ese conocimiento a las unidades en el mundo real.

NVIDIA Isaac usa Unreal Engine 4, el potente conjunto de herramientas para desarrolladores, para lograr una simulación de alta fidelidad y una renderización avanzada en tiempo real. Al trabajar en este entorno virtual, los desarrolladores pueden configurar escenarios de prueba extensos con la capacitación de aprendizaje profundo y realizar una simulación en minutos. De otra forma, estas tareas llevarían meses en implementarse.

Una vez que la simulación finaliza, la información se puede transferir rápidamente a los robots en el mundo real. Luego, los desarrolladores pueden iterar y ajustar la metodología de prueba de los robots, para intercambiar datos entre los dos entornos. Dado que las simulaciones en Isaac son muy realistas y se pueden llevar a cabo rápidamente, el producto final requiere de menos ajustes, en comparación con el desarrollo tradicional.

Las plataformas de referencia con Jetson facilitan la capacitación
Para acelerar el desarrollo de la robótica avanzada en Jetson, los socios de NVIDIA presentan plataformas de referencia de código abierto para drones, vehículos sumergibles, robots con ruedas y otros dispositivos. Estas plataformas proporcionan la base para que los desarrolladores creen prototipos fácilmente, lo que les permite ahorrar tiempo y dinero cuando desarrollan robots desde cero.

Entre las empresas que presentan plataformas de referencia con Jetson, se encuentran Toyota, para robots para el cuidado de personas; Teal, para drones de clientes; Enroute, para drones industriales y vehículos de tierra no tripulados; y diferentes universidades y academias, para automóviles autónomos a escala.

Jetson se usa en diferentes industria
Entre las empresas que participaron de GTC y que usan Jetson se encuentran Fellow, para robots industriales; Starship, Marble y Dispatch.AI, para robots de entrega; Enroute y Aerialtronics, para drones de búsqueda y rescate, Toyota para robots para el cuidado de personas; y FIRST, para programas de robótica para escuelas secundarias.

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Acerca de NVIDIA
La invención de la GPU por parte de NVIDIA (NASDAQ: NVDA) en 1999 generó el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por computación modernos y revolucionó la computación en paralelo. Recientemente, el aprendizaje profundo de GPU impulsó la inteligencia artificial moderna, la próxima era de la computación, ya que la GPU ocupa el papel del cerebro de las computadoras, los robots y los automóviles de conducción autónoma que pueden percibir y comprender al mundo. Obtén más información en http://nvidianews.nvidia.com/.

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Algunas declaraciones de este comunicado de prensa, lo que incluye, con carácter meramente enunciativo, las declaraciones como la siguiente: Los beneficios del simulador para robots NVIDIA Isaac y la plataforma NVIDIA Jetson son declaraciones a futuro que están sujetas a riesgos e incertidumbres que pueden hacer que los resultados reales difieran de los esperados. Los factores importantes que pueden causar que los resultados reales difieran significativamente incluyen los siguientes: condiciones económicas globales, nuestra confianza en terceros para la fabricación, ensamblado, empaquetado y prueba de nuestros productos, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia; el desarrollo de nuevos productos y tecnologías o mejoras de nuestros productos y tecnologías existentes; la aceptación del mercado de nuestros productos o los productos de nuestros socios; los defectos de diseño, fabricación o de software; los cambios en las preferencias o demandas de los clientes; los cambios en las normas de la industria y las interfaces; la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías cuando se integran en sistemas; como también otros factores que se detallan ocasionalmente en los archivos de informes de NVIDIA con la Comisión de Seguridad e Intercambio (SEC, por sus siglas en inglés) que incluyen el formulario 10-K para el período fiscal que finalizó el 29 de enero de 2017. Las copias de los informes registrados con la SEC están publicadas en el sitio web de la empresa y están disponibles en NVIDIA sin cargo. Estas declaraciones a futuro no son garantías de un rendimiento futuro y se refieren solo a la fecha establecida aquí; excepto donde lo requiera la ley, NVIDIA renuncia a cualquier obligación de actualizar estas declaraciones a futuro para reflejar eventos o circunstancias futuras.

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