Mundo virtual da NVIDIA quer acelerar a evolução de robôs e carros autônomos
Por Gustavo Minari • Editado por Douglas Ciriaco |
A NVIDIA anunciou a chegada do Omniverse Replicator, um motor poderoso capaz de gerar dados sintéticos para treinar redes neurais profundas. Na prática, serão dois geradores: o NVIDIA DRIVE Sim e o NVIDIA Isaac Sim. O primeiro é um mundo virtual para hospedar gêmeos digitais de veículos autônomos, e o segundo, um ambiente semelhante para réplicas digitais de robôs de manipulação.
- Conheça a tecnologia da NVIDIA que promete criar um multiverso virtual
- NVIDIA promete revolucionar conceito de metaverso com avatares tecnológicos
- Nvidia lança recurso que transforma qualquer imagem 2D em modelo 3D vetorial
Segundo a empresa, esses replicadores permitem o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial (IA), preenchendo lacunas em dados concretos. As informações geradas nesses ambientes virtuais podem abranger vários cenários diferentes, incluindo situações perigosas que não podem ser testadas com segurança no mundo real.
“O Omniverse Replicator facilita a criação de conjuntos de dados diversos, massivos e precisos, com alta qualidade, desempenho e segurança. Enquanto construímos dois motores de geração de dados específicos, podemos imaginar muitas empresas desenvolvendo seus próprios geradores”, explica o vice-presidente de tecnologia de simulação e engenharia de Omniverse da NVIDIA, Rev Lebaredian.
Omniverse
No mundo virtual da NVIDIA, engenheiros e designers podem desenvolver aplicações e gêmeos digitais fisicamente precisos de prédios ou de outros ambientes digitais fiéis à realidade. Esse universo computacional pode ser usado para treinar robôs, testar veículos autônomos ou projetar fábricas inteiras antes de construí-las no mundo físico.
Desde o lançamento da versão beta em dezembro do ano passado, o Omniverse já foi baixado por mais de 70 mil desenvolvedores individuais. Segundo a NVIDIA, profissionais de mais de 700 empresas — incluindo a montadora alemã BMW e a Sony Pictures Animation — já estão usando o sistema de mundos virtuais em novos projetos.
Com a chegada o Omniverse Replicator, a ideia é criar um ambiente de trabalho mais amigável, capaz de compilar grandes volumes de dados em alta velocidade, conforme a necessidade dos desenvolvedores de veículos autônomos e robôs que operam com sistemas de inteligência artificial.
“O Replicator permite a geração de dados de referência que os humanos têm dificuldade de obter ou simplesmente não conseguem identificar, como velocidade, profundidade, condições climáticas adversas ou rastreamento de movimento de objetos por meio de sensores”, acrescenta Lebaredian.
DRIVE Sim e Isaac Sim
O DRIVE Sim é uma ferramenta de simulação construída no Omniverse, que aproveita os vários recursos da plataforma para gerar dados usados no treinamento das redes neurais por trás dos veículos autônomos. Com a geração de dados sintéticos, os desenvolvedores têm mais controle sobre os projetos, adaptando-os às necessidades específicas de cada modelo.
Para emular o mundo físico, o sistema tira proveito de um renderizador de rastreamento, capaz de gerar dados baseados em câmeras, radares, sensores Lidar e ultrassônicos. Fenômenos de cintilação de LED, desfoque de movimento e efeitos de iluminação fazem parte do conjunto de informações para abastecer as redes neurais.
Já o Isaac Sim é um gerador de dados sintéticos usado para aperfeiçoar sistemas de aprendizagem de máquina. Esse novo recurso permite que os engenheiros criem coleções de informações baseadas no mundo real, para treinar modelos mais robustos de percepção em aplicações de robótica avançada.
Segundo a NVIDIA, o Isaac Sim e o Omniverse podem ajudar no desenvolvimento de uma nova geração de robôs que se envolvem em menos acidentes e requerem menos intervenção humana para operar com segurança em ambientes industriais mais complexos e perigosos.
“Existem muitos outros cenários onde você pode aplicar este processo e usar dados sintéticos para aumentar a compreensão do robô sobre seu ambiente e como ele deve se comportar. Em última análise, robôs construídos com esses dados podem dominar habilidades em uma ampla variedade de ambientes virtuais antes de aplicá-las no mundo físico”, encerra o diretor da NVIDIA Enterprise para América Latina, Márcio Aguiar.