NVIDIA Révolutionne l’Industrie avec de Nouvelles Outils et Données de Simulation

Des outils novateurs et des ensembles de données ouvrent la voie à une révolution industrielle reposant sur des robots autonomes, des agents visuels et des simulations en temps réel.

Lors du salon Hannover Messe, NVIDIA a franchi une étape déterminante vers l’intégration de l’intelligence artificielle physique avec le lancement de son Mega Blueprint pour le NVIDIA Omniverse. Ce plan vise à tester des flottes de robots dans des environnements virtuels d’une réalisme saisissant, tout en annonçant un vaste ensemble de données open source qui promet d’accélérer l’apprentissage des modèles d’IA pour les robots, les véhicules autonomes et les villes intelligentes.

Les Jumeaux Numériques : Un Terrain d’Entraînement pour l’IA

L’intelligence artificielle physique — celle qui interagit dans le monde réel à travers des robots humanoïdes, des systèmes autonomes ou des capteurs intelligents — nécessite une validation approfondie. NVIDIA propose l’utilisation de jumeaux numériques : des répliques virtuelles fidèles d’usines, d’entrepôts et d’autres installations industrielles, capables de simuler avec précision des interactions complexes entre humains et machines.

Grâce à sa plateforme Omniverse et à l’adoption de la norme OpenUSD, les entreprises peuvent développer ces environnements virtuels et accélérer leur cycle d’innovation sans courir de risques dans le monde réel. Des sociétés telles qu’Accenture, Schaeffler, Siemens, Delta Electronics ou Rockwell Automation appliquent déjà cette méthode pour optimiser l’aménagement industriel, les flux logistiques, et la collaboration entre opérateurs et robots.

Mega Blueprint : Un Guide pour le Déploiement Massif de Robots

Le Mega Blueprint propose un flux de travail standardisé permettant de simuler les interactions entre différents types de robots — tels que les AMR (robots mobiles autonomes) et les humanoïdes — en combinant génération de données synthétiques et simulation de capteurs. Ce processus permet d’affiner les politiques de navigation, de manipulation et de raisonnement spatial avant le déploiement physique.

Grâce à ce cycle de formation en boucle fermée, les « cerveaux » des robots apprennent dans des environnements virtuels et, une fois validés, sont transférés dans le monde réel, où ils continuent d’apprendre tout en enrichissant le système avec de nouvelles données.

IA Visuelle pour des Installations Plus Intelligentes

Outre les robots mobiles, NVIDIA mise sur des agents d’intelligence artificielle visuelle capables d’extraire des connaissances contextuelles en temps réel à partir de vidéos en direct ou enregistrées. Ces agents peuvent être intégrés dans des systèmes d’inspection visuelle, de surveillance industrielle ou d’analyse de conformité, augmentant ainsi la sécurité, l’efficacité et l’optimisation de l’espace.

Un Ensemble de Données Ouvert pour Élargir l’IA Physique

Pour favoriser le développement de cette nouvelle génération d’IA physique, NVIDIA a publié un vaste ensemble de données sur Hugging Face. Ce répertoire initial comprend 15 To d’informations, plus de 320 000 trajectoires d’entraînement robotiques et jusqu’à 1 000 actifs numériques OpenUSD de type SimReady. Un supplément axé sur les véhicules autonomes avec des clips vidéo dans plus de 1 000 villes des États-Unis et d’Europe sera bientôt ajouté.

Collaboration avec Universités et Centres de Recherche

Des institutions comme l’UC Berkeley, Carnegie Mellon et l’Université de Californie à San Diego (UCSD) ont déjà adopté le NVIDIA Physical AI Dataset. Ces établissements prévoient d’utiliser les données pour entraîner des modèles de conduite autonome, de robotique médicale et d’assistants humanoïdes domestiques.

Plus que des Données : Outils pour Développeurs

L’ensemble de données est complété par des outils tels que NVIDIA NeMo Curator, capable de traiter des millions d’heures de vidéos en quelques semaines, et de nouveaux blueprints comme celui de manipulation robotique (GR00T), générant des mouvements synthétiques basés sur des démonstrations humaines.

Avec ces outils, NVIDIA ne se limite pas à stimuler l’innovation mais établit également un nouveau standard ouvert pour le développement sûr, efficace et évolutif de l’intelligence artificielle incarnée.

Source : Nvidia