Nơi Trí tuệ Nhân tạo (AI) học cách hiểu và tạo ra trong không gian ba chiều
Trước khi một robot tiếp xúc với thế giới thực, nó tồn tại trong môi trường mô phỏng. Trước khi một phương tiện tự hành di chuyển trong thành phố, nó đã lái hàng triệu dặm trong môi trường nhân tạo. Trước khi trí tuệ nhân tạo có khả năng hành động, nó phải học hỏi.
Mô phỏng là môi trường đào tạo. Chúng tôi đang xây dựng hạ tầng.
Khoảng cách giữa thực tế và kỳ vọng
Trí tuệ nhân tạo (AI) cần dữ liệu. Nhưng dữ liệu từ thế giới thực là:
- Đắt đỏ. Mỗi thử nghiệm thực tế đều tốn thời gian, thiết bị và rủi ro.
- Chậm. Bạn không thể thực hiện một triệu lần thử nghiệm trong một đêm tại một kho hàng vật lý.
- Nguy hiểm. Tai nạn, va chạm và sự cố có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.
- Hạn chế. Bạn không thể tạo ra các trường hợp đặc biệt theo yêu cầu.
Mô phỏng giải quyết vấn đề này — nếu mô phỏng đủ tốt.
Thách thức không phải là xây dựng một engine trò chơi. Đó là việc tạo ra các môi trường có thể áp dụng vào thực tế. Dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình thực sự hoạt động.
Điều đó đòi hỏi khả năng hiểu 3D bản địa. Không phải render. Hiểu.
Chúng tôi hỗ trợ
Tạo môi trường tổng hợp
Trí tuệ nhân tạo (AI) thiết kế các thế giới mà AI được huấn luyện trong đó.
Không phải các cấp độ được làm thủ công. Không phải các cảnh được thiết kế bởi nghệ sĩ. Môi trường được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo (AI) với:
- Biến thể quy trình — Các cấu hình vô hạn từ các quy tắc tham số
- Sự phong phú về ngữ nghĩa — Các đối tượng có ý nghĩa, không chỉ là hình học
- Độ chính xác vật lý — Vật liệu, ma sát, khối lượng, động lực học tương ứng với thực tế
- Tạo trường hợp biên — Tạo ra các tình huống cố ý làm hỏng mô hình
Thiết kế mẫu kho hàng. Tạo ra mười nghìn biến thể. Đào tạo trên tất cả các biến thể đó.
Dữ liệu tổng hợp quy mô lớn
Dữ liệu đào tạo không gặp phải nút thắt cổ chai về nhãn dữ liệu.
Khi bạn sở hữu mô phỏng, bạn sở hữu dữ liệu thực tế:
- Chú thích hoàn hảo — Mỗi pixel được đánh dấu, mỗi đối tượng được theo dõi
- Mô phỏng cảm biến — Camera, LiDAR, cảm biến độ sâu, radar
- Ngẫu nhiên hóa miền — Thay đổi ánh sáng, kết cấu, vị trí một cách có hệ thống
- *Tiêm lỗi — Mô phỏng nhiễu cảm biến, che khuất, điều kiện đối kháng
Không cần dán nhãn thủ công. Không có lỗi chú thích. Dung lượng không giới hạn.
Mô phỏng dựa trên vật lý
Thực tế có vật lý. Mô phỏng của bạn cũng phải có.
Kiến trúc NATS JetStream cho phép:
- Vật lý phân tán — Mở rộng mô phỏng trên các cụm tính toán
- Thời gian thực và nhanh hơn — Huấn luyện với tốc độ 1000 lần thời gian thực khi có thể*
- Động học chính xác — Thân cứng, thân mềm, chất lỏng, dây cáp
- Mô hình hóa tiếp xúc — Nắm bắt, thao tác, lắp ráp có thể áp dụng cho robot thực tế
Mô phỏng lừa dối trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tạo ra AI thất bại trong thực tế.
Môi trường học tăng cường
Phòng tập thể dục cho trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp.
- *Không gian làm việc tùy chỉnh — Xác định mục tiêu, phần thưởng và tiêu chí thành công
- *Tạo chương trình giảng dạy — Khó khăn tăng dần, tự động hóa
- *Triển khai song song — Hàng nghìn nhân viên được đào tạo cùng lúc
- Kiểm tra của cơ quan nhà nước — Khả năng quan sát toàn diện cho việc gỡ lỗi và phân tích
Các tác nhân RL của bạn cần các môi trường được thiết kế để học tập, không chỉ để hiển thị.
Quy trình chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế
Khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế chính là nơi các dự án thất bại.
Đóng lại bằng:
- Điều chỉnh mô hình số — Điều chỉnh mô phỏng để khớp với các đo lường thực tế*
- Tích hợp thu thập dữ liệu thực tế — Quét không gian vật lý vào mô phỏng*
- *Xác thực học chuyển giao — Kiểm tra các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp với dữ liệu thực tế
- *Cải tiến liên tục — Dữ liệu sản xuất được phản hồi để cải thiện mô phỏng
Không phải mô phỏng HOẶC thực tế. Mô phỏng ĐẾN thực tế.
Tiêu chuẩn mở
Môi trường đào tạo của bạn không nên bị giới hạn trong một engine trò chơi.
STEP geometry có nghĩa là:
- Nhập tệp CAD từ bất kỳ nguồn nào
- Xuất môi trường sang bất kỳ trình mô phỏng nào
- Giữ nguyên độ chính xác kỹ thuật, không sử dụng các ước lượng của engine trò chơi
- Lưu trữ môi trường đào tạo để đảm bảo tính tái tạo
Mô phỏng dựa trên các tiêu chuẩn mở. Dữ liệu đào tạo mà bạn thực sự sở hữu.
Các trường hợp sử dụng
Xe tự hành
Hàng triệu dặm lái xe mô phỏng. Mọi điều kiện thời tiết. Mọi trường hợp đặc biệt. Mọi tình huống suýt xảy ra mà bạn có thể tưởng tượng—và nhiều tình huống mà bạn không thể tưởng tượng.
- Môi trường đô thị quy mô lớn
- Mô phỏng cảm biến cho kiểm thử toàn bộ hệ thống
- Tạo kịch bản cho việc xác minh an toàn
- Dữ liệu tổng hợp cho đào tạo nhận thức
Đào tạo về robot
Dạy robot các kỹ năng thao tác, điều hướng và tương tác mà không làm hỏng phần cứng.
- Các tác vụ nắm bắt và thao tác
- Điều hướng robot di động
- Phối hợp giữa nhiều robot
- Các tình huống tương tác giữa con người và robot
Phát triển robot hình người
Trước khi robot hình người của bạn di chuyển trong nhà máy, nó đã được mô phỏng trong môi trường ảo. Trước khi nó trao công cụ cho con người, nó đã học các động tác một cách tổng hợp.
- Huấn luyện di chuyển trên các loại địa hình
- Học kỹ năng thao tác
- Các tình huống hợp tác giữa con người
- Khôi phục sau sự cố và xử lý các trường hợp ngoại lệ
Kho hàng & Logistics
Tối ưu hóa bố cục và hệ thống đào tạo trước khi xây dựng.
- Mô phỏng hệ thống giao hàng đến người nhận
- Tối ưu hóa lưu lượng giao thông
- Dữ liệu đào tạo cho hệ thống đặt và lấy
- Dự đoán thông lượng
Bản sao kỹ thuật số công nghiệp
Phản chiếu cơ sở của bạn. Tập luyện với nó. Tối ưu hóa nó.
- Mô phỏng quy trình sản xuất trên dây chuyền lắp ráp
- Tối ưu hóa quy trình
- Đào tạo bảo trì dự đoán
- Phân tích kịch bản giả định
Đối với các đội ngũ AI
Đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp? Bạn cần các môi trường đáp ứng các yêu cầu sau:
- Tạo ra vô số biến thể
- Tạo nhãn dữ liệu thực tế chính xác
- Mở rộng quy mô trên cơ sở hạ tầng tính toán của bạn
- Chuyển sang thế giới thực
Ngừng xây dựng hạ tầng mô phỏng tùy chỉnh. Hãy sử dụng hạ tầng của chúng tôi.
Đối với các công ty robotics
Robot của bạn cần được đào tạo trước khi xuất xưởng.
- Tăng tốc chu kỳ phát triển
- Giảm chi phí sản xuất mẫu vật lý
- Phát hiện sự cố trước khi khách hàng phát hiện
- Tạo dữ liệu đào tạo liên tục
Mô phỏng như một lợi thế cạnh tranh.
Đối với Hệ thống Tự động
Xe cộ, máy bay không người lái, robot di động—bất kỳ thứ gì di chuyển đều cần mô phỏng.
- Xác minh an toàn trên quy mô lớn
- Phạm vi bao phủ các trường hợp đặc biệt
- Bằng chứng tuân thủ quy định
- Quy trình cải tiến liên tục
Chứng minh tính an toàn trước khi triển khai.
Các con số
Thử nghiệm trong điều kiện thực tế:
- $1.000 mỗi giờ hoạt động
- Số ngày để thiết lập các kịch bản
- Một sự cố = nhiều tuần trì hoãn
Mô phỏng:
- Chi phí biên tiệm cận zero
- Hàng triệu tình huống xảy ra trong một đêm
- Thất bại là dữ liệu, không phải thảm họa
Toán học là điều hiển nhiên. Hạ tầng chính là điều còn thiếu.
Hoàn tất quy trình với việc xuất bản
Mô phỏng không chỉ tạo ra các mô hình được huấn luyện mà còn tạo ra tài liệu.
- Báo cáo thử nghiệm — Kết quả thử nghiệm theo kịch bản, độ bao phủ các trường hợp biên, dữ liệu xác thực
- Bộ dữ liệu đào tạo — Dữ liệu được chú thích với nguồn gốc đầy đủ
- Tài liệu tuân thủ — Bằng chứng xác minh an toàn cho cơ quan quản lý
- Thông số cấu hình — Thông số môi trường, cài đặt cảm biến, điều kiện thử nghiệm
Tất cả từ một nguồn duy nhất. Tất cả các phiên bản được quản lý cùng với môi trường mô phỏng của bạn.
Bắt đầu
Mọi hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ hoạt động trong thế giới vật lý đều cần phải học trong môi trường mô phỏng trước tiên.
Chúng tôi đang xây dựng nơi diễn ra quá trình học tập.