NVIDIA:BMWがIsaacフ?ラットフォームて?構築されたAIロホ?ットを自動車工場に導入

NVIDIA:BMWがIsaacフ?ラットフォームて?構築されたAIロホ?ットを自動車工場に導入

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BMW Groupか?先進のAIコンヒ?ューティンク?とヒ?シ?ュアライセ?ーションテクノロシ?に基つ?いて構築されたロシ?スティクスロホ?ットを活用して自動車工場を強化するためにNVIDIAの新しいIsaacロホ?ティクスフ?ラットフォームを採用したことを発表した。

 このコラホ?レーションは、NVIDIAのテクノロシ?をヘ?ースとしたトレーニンク?、テストから導入に至るエント?ツーエント?のシステムを実装することか?中心て?なり、ロホ?ットは単一のソフトウェアアーキテクチャを使って開発され、NVIDIAのオーフ?ンIsaacロホ?ティクスフ?ラットフォームて?動作する。BMW Groupの目的は、工場内のロシ?スティクスを改善して、カスタマイス?された自動車をより早く、より効率的に生産すること。開発か?完了すると、このシステムはBMW Groupの世界中の工場に展開されることになる。

 NVIDIAの創業者/CEOて?あるシ?ェンスン・フアン氏(Jensen Huang)は、次のように述へ?ている。「BMW Groupか?NVIDIAのIsaacロホ?ティクスフ?ラットフォームを採用して、工場を刷新しようとしているのは、画期的な出来事て?す。BMW Groupは、工場自動化の時代の先頭を行っており、AIおよひ?ロホ?ティクステクノロシ?のフ?レイクスルーを利用して、高度にカスタマイス?か?可能な、シ?ャストインタイムて?シ?ャストインシーケンスの製造の次のレヘ?ルを生み出そうとしています」

 BMW Groupのロシ?スティクス担当シニアハ?イスフ?レシ?テ?ントて?あるユルケ?ン・メイト?ル氏(J?rgen Maidl)は、次のように述へ?ている。「BMWはお客様に向けて『Power of Choice』というメッセーシ?を打ち出し、様々なお客様か?多様な車両に多様な機能をカスタマイス?て?きるようにしています。1つの工場ラインて?、複数のモテ?ルを大量生産するなかて?、高品質て?高度にカスタマイス?された自動車を生産するには、エント?ツーエント?の先進的なコンヒ?ューティンク?ソリューションか?必要となります。NVIDIAとのコラホ?レーションにより、当社は未来に向けて今日の工場ロシ?スティクスを発展させ、最終的に世界中にいるBMW Groupのお客様に満足していたた?くことか?て?きるようになります」

 このコラホ?レーションて?はNVIDIA DGX AIシステムとIsaacシミュレーションテクノロシ?によるロホ?ットのトレーニンク?とテスト、NVIDIA Quadroレイトレーシンク?GPUて?機械部品をレンタ?リンク?することによるトレーニンク?の向上、ならひ?に高性能なNVIDIA Jetsonおよひ?EGXエッシ?コンヒ?ューターを活用したIsaacソフトウェア開発キットて?制作された、複数のAIを使ったロホ?ットの新しいラインアッフ?の作成に焦点か?当てられる。
 BMW Groupのサフ?ライチェーンて?は、4,500以上のサフ?ライヤーサイトから、23万の部品番号か?割り振られたものを含む、数百万の部品か?工場に送られており、BMW Groupの自動車販売台数か?過去10年間て?倍増して250万台になったのに合わせて、部品の数も増え続けている。さらに、BMW Groupの車両て?は、平均100通りの多様なオフ?ションか?顧客に用意されているため、顧客の注文の99%か?それそ?れ異なったものとなっており、工場内のロシ?スティクスて?の大きな課題となっている。このきわめて複雑化した材料の流れを最適化するために、現在、AIを活用した自律ロホ?ットて?生産フ?ロセスを支援して、共通の生産ラインて?高度にカスタマイス?された多様な車両を生産している。

「結局のところ、膨大な量の車両オプションが、BMW Groupの生産活動にとって大きな障害となり、コンピューティング、ロジスティクス計画およびデータアナリティクスという3つの基本的な部分に負担がかかるようになっていました」とメイドル氏は述べている。

 これに対処するために、BMW Groupでは、NVIDIAのIsaacロボティクスプラットフォームを使って、5つのAIロボットを開発し、さまざまなNVIDIA Jetson AGX XavierおよびEGXエッジコンピューターを活用して、ロジスティクスのワークフローを改良しようとしている。これらのロボットには、材料を自律的に運搬するナビゲーションロボットや、部品を選定および整理するマニピュレーションロボットも含まれている。

 NVIDIA Isaac SDKを使って開発される、これらのロボットはいくつかのパワフルなディープニューラルネットワークを活用して、認識、セグメンテーション、姿勢評価および人間の姿勢評価を通じて、自身のいる環境の把握、物体の検知、自律的なナビゲーションおよび物体の移動を行う。これらのロボットは、NVIDIA GPUを使って実際のデータと合成されたデータの両方でトレーニングされ、さまざまな照明およびオクルージョンの条件下で機械部品をレイトレーシングでレンダリングすることで、実際のデータを補完する。
 その後、実際のデータと合成されたデータを使い、NVIDIA DGXシステムでディープニューラルネットワークのトレーニングが行われる。さらに、ロボットはNVIDIAのIsaacシミュレーターでナビゲーションと操作の両方のテストが継続的に行われる。NVIDIAのOmniverseプラットフォームで動作するので、異なる場所にいるBMW Groupのさまざまな担当者全員が、シミュレートされた共同の環境で作業できるようになる。

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