L’idea che i robot possano raggiungere una propria autonomia di funzionamento grazie a funzioni di intelligenza artificiale è ormai recepita, il problema è che l’addestramento di un robot (non necessariamente antropomorfo, lo è anche un veicolo autonomo) nel mondo reale richiede molto tempo e a volte pone più di un dubbio in quanto a sicurezza.
L’iniziativa Nvidia Isaac vuole aggirare l’ostacolo spostando una grossa parte dell’addestramento dalla realtà fisica ad ambienti virtuali, grazie in particolare alla potenza delle GPU Nvidia per il machine learning.
Nvidia Isaac parte da un elemento base che era stato annunciato qualche settimana fa e che è stato successivamente affiancato da altri componenti tecnologici presentati al Computex di Taiwan: Isaac Training Lab.
È una “scuola” virtuale per robot in cui i loro algoritmi si addestrano in ambienti simulati con un elevato livello di realismo.
In questo Nvidia ha portato, facendole evolvere, le funzioni di simulazione del noto Unreal Engine e le esperienze maturate con Project Holodeck, pensato per l’addestramento di umani in ambienti di realtà virtuale.
Nvidia Isaac utilizza le varie tecnologie dell’azienda, in particolare le GPU di ultima generazione in architettura Volta, per garantire che gli ambienti simulati siano estremamente fedeli alla realtà, in particolare nel rispetto delle leggi della fisica.
Gli algoritmi di un robot sono “scorporati” dalla sua struttura fisica – che magari nemmeno esiste ancora – e applicati a un modello virtuale. Nel Training Lab possono essere addestrati e messi davanti a tutte le possibili situazioni, quando l’addestramento è completo gli algoritmi vengono trasferiti in un robot fisico.
Il vantaggio di Nvidia Isaac sta nella maggiore rapidità dell’addestramento virtuale rispetto a quello nel mondo reale. Virtualmente si possono definire condizioni e ambienti di test a piacimento ed eseguire simulazioni in continuazione.
Nvidia prevede anche un modello “darwiniano” di addestramento in cui molte istanze dello stesso robot virtualizzato prima affrontano gli stessi problemi, poi gli algoritmi di quelli che si sono comportati meglio vengono passati anche agli altri.
Nvidia intende spingere Isaac anche cercando di agevolare il compito degli sviluppatori che devono creare nuovi robot. Per questo ha anche lanciato una nuova versione della sua board che contiene una GPU in architettura Pascal e che può “muovere” un sistema robotico autonomo.
Si tratta della scheda Jetson TX2, quasi un supercomputer miniaturizzato e dotato di tutti i sensori necessari a prodotti di vario tipo. Dai droni ai robot sino ai sistemi integrati di collaboration.
