Physical AI
IA física
¿Qué es la IA física?
La IA física se refiere a sistemas de inteligencia artificial capaces de percibir entornos del mundo real, razonar sobre ellos y realizar acciones físicas. A diferencia de la IA que opera principalmente en entornos digitales, la IA física combina modelos de IA con cámaras, sensores, sistemas de control y actuadores para interactuar directamente con el mundo físico.
Estos sistemas pueden interpretar datos de sensores en tiempo real y ajustar su comportamiento a medida que cambian las condiciones. Algunos ejemplos comunes son los robots industriales y los brazos robóticos, los vehículos autónomos, los robots móviles autónomos (AMR), los drones y los equipos de fábricas inteligentes.
¿Por qué es importante la IA física?
La automatización tradicional sigue reglas predefinidas y funciona mejor en entornos controlados. Cuando las condiciones cambian, puede ser necesario reprogramar los sistemas o recurrir a la intervención humana. La IA física permite que las máquinas utilicen datos de sensores y modelos de IA para tomar decisiones y actuar de forma más autónoma.
Los avances en IA generativa, modelos multimodales, visión computacional, simulación e IA en el edge están acelerando su adopción. En las aplicaciones que requieren una respuesta inmediata, cada vez más capacidad de cómputo también se está trasladando más cerca del dispositivo. IDC estima que el mercado mundial de IA física y robótica superará los 40 mil millones de dólares para 2029.
¿Cuáles son las aplicaciones de la IA física?
・Manufactura inteligente y robótica industrial
Los brazos robóticos y los robots industriales pueden identificar componentes, localizar objetos y ajustar las acciones de agarre, ensamblaje o inspección a medida que cambian las condiciones.
・Almacenamiento y logística
Los robots móviles autónomos (AMR) pueden detectar personas y obstáculos, planificar rutas y coordinarse con brazos robóticos u otros equipos para la manipulación de materiales y la preparación de pedidos.
・Vehículos y sistemas autónomos
Los vehículos autónomos y los drones combinan cámaras, radar, lidar e IA para comprender su entorno y realizar la navegación y el control en tiempo real.
¿Cómo funciona la IA física?
La IA física puede entenderse en tres etapas: percepción, razonamiento y acción.
・Percepción
・Percepción
Las cámaras, el radar, el lidar, los micrófonos y los sensores táctiles capturan información del mundo físico, mientras que la visión por computadora y los modelos de IA multimodal identifican objetos y condiciones del entorno.
・Razonamiento
La IA combina los datos de los sensores, el conocimiento del modelo y los objetivos de la tarea para determinar la siguiente acción, como seleccionar un punto de agarre o recalcular una ruta.
・Acción
Los motores, los brazos robóticos, los sistemas de control vehicular y otros actuadores ejecutan la decisión. Después, los nuevos datos de los sensores se incorporan nuevamente al sistema, formando un ciclo continuo de percepción, razonamiento y acción.
Debido a que desarrollar IA física directamente en el mundo real puede ser costoso y estar sujeto a limitaciones, se utilizan ampliamente los gemelos digitales, la simulación basada en física y los datos sintéticos. Los modelos pueden entrenarse y validarse de manera virtual antes de su implementación mediante un flujo de trabajo de simulación a realidad (sim-to-real), lo que acelera el desarrollo y reduce la necesidad de validación en el mundo real.
¿Cómo puede GIGABYTE respaldar la IA física?
La IA física abarca el desarrollo, el entrenamiento, la simulación y la inferencia en tiempo real. Las estaciones de trabajo permiten realizar modelado 3D y desarrollar aplicaciones de IA; los sistemas para centros de datos se encargan del entrenamiento de modelos, la generación de datos sintéticos y los gemelos digitales; y la IA en el edge ofrece inferencia y control con baja latencia.
GIGABYTE ofrece estaciones de trabajo profesionales equipadas con GPU NVIDIA RTX PRO y servidores con certificación NVIDIA OVX para NVIDIA Omniverse, que permiten la visualización 3D, los gemelos digitales y la simulación de IA física a gran escala. Estos entornos pueden escalarse con GIGAPOD, redes y almacenamiento de alta velocidad, y GIGABYTE POD Manager (GPM).
Para la implementación, GIGABYTE y GIGAIPC ofrecen plataformas de IA en el edge basadas en NVIDIA Jetson para brazos robóticos, robots industriales, sistemas móviles autónomos y manufactura inteligente.
Desde el desarrollo y la simulación virtuales hasta la implementación en el mundo real, GIGABYTE proporciona la base informática para la IA física.
