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