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