Physical AI
Physische KI
Was ist physische KI?
Physische KI bezeichnet Systeme der künstlichen Intelligenz, die Umgebungen der realen Welt wahrnehmen, analysieren und physische Aktionen ausführen können. Im Gegensatz zu KI, die hauptsächlich in digitalen Umgebungen arbeitet, kombiniert physische KI KI-Modelle mit Kameras, Sensoren, Steuerungssystemen und Aktoren, um direkt mit der physischen Welt zu interagieren.
Diese Systeme können Sensordaten in Echtzeit interpretieren und ihr Verhalten an veränderte Bedingungen anpassen. Industrielle Roboter und Roboterarme, autonome Fahrzeuge, autonome mobile Roboter (AMRs), Drohnen und intelligente Anlagen für die Fertigung sind gängige Beispiele.
Warum ist physische KI wichtig?
Die herkömmliche Automatisierung folgt vordefinierten Regeln und funktioniert am besten in kontrollierten Umgebungen. Wenn sich die Bedingungen ändern, müssen Systeme möglicherweise neu programmiert werden oder es ist ein Eingreifen durch Menschen erforderlich. Physische KI ermöglicht es Maschinen, Sensordaten und KI-Modelle zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen und autonomer zu handeln.
Fortschritte bei generativer KI, multimodalen Modellen, Computer Vision, Simulation und Edge-KI beschleunigen die Einführung. Bei Anwendungen, die eine sofortige Reaktion erfordern, wird außerdem mehr Rechenleistung näher an das Gerät verlagert.IDCschätzt, dass der weltweite Markt für physische KI und Robotik bis 2029 ein Volumen von mehr als 40 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Welche Anwendungen hat physische KI?
・Intelligente Fertigung und Industrierobotik
Roboterarme und Industrieroboter können Komponenten identifizieren, Objekte lokalisieren und Greif-, Montage- oder Inspektionsvorgänge an veränderte Bedingungen anpassen.
・Lagerhaltung und Logistik
Autonome mobile Roboter (AMRs) können Personen und Hindernisse erkennen, Routen planen und bei der Materialhandhabung und Kommissionierung mit Roboterarmen oder anderen Geräten zusammenarbeiten.
・Autonome Fahrzeuge und Systeme
Autonome Fahrzeuge und Drohnen kombinieren Kameras, Radar, Lidar und KI, um ihre Umgebung zu erfassen und Navigation und Steuerung in Echtzeit durchzuführen.
Wie funktioniert physische KI?
Physische KI lässt sich in drei Phasen verstehen: Wahrnehmung, Schlussfolgern und Handeln.
・Wahrnehmung
・Wahrnehmung
Kameras, Radar, Lidar, Mikrofone und taktile Sensoren erfassen Informationen aus der physischen Welt, während Computer Vision und multimodale KI-Modelle Objekte und Umgebungsbedingungen erkennen.
・Schlussfolgern
Die KI kombiniert Sensordaten, Modellwissen und die Aufgabenziele, um die nächste Aktion zu bestimmen, beispielsweise einen Greifpunkt auszuwählen oder eine Route neu zu berechnen.
・Handeln
Motoren, Roboterarme, Fahrzeugsteuerungssysteme oder andere Aktoren setzen die Entscheidung um. Neue Sensordaten fließen anschließend zurück in das System und bilden so eine kontinuierliche Schleife aus Wahrnehmung, Schlussfolgern und Handeln.
Da die Entwicklung physischer KI direkt in der realen Welt kostspielig und mit Einschränkungen verbunden sein kann, werden digitale Zwillinge, physikbasierte Simulationen und synthetische Daten häufig eingesetzt. Modelle können vor der Bereitstellung virtuell trainiert und validiert werden. Ein Sim-to-Real-Workflow beschleunigt dabei die Entwicklung und reduziert den erforderlichen Validierungsaufwand in der realen Welt.
Wie unterstützt GIGABYTE die Physische KI?
Physische KI umfasst Entwicklung, Training, Simulation und Inferenz in Echtzeit. Workstations unterstützen 3D-Modellierung und KI-Entwicklung, Rechenzentrumssysteme übernehmen Modelltraining, synthetische Daten und digitale Zwillinge, während Edge-KI Inferenz und Steuerung mit niedriger Latenz ermöglicht.
GIGABYTE bietet professionelle Workstations mit NVIDIA RTX PRO-GPUs sowie NVIDIA OVX-zertifizierte Server für NVIDIA Omniverse. Damit werden 3D-Visualisierung, digitale Zwillinge und die groß angelegte Simulation Physischer KI unterstützt. Diese Umgebungen lassen sich mit GIGAPOD, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und -speicher sowie dem GIGABYTE POD Manager (GPM) skalieren.
Für die Bereitstellung bieten GIGABYTE und GIGAIPC Edge-KI-Plattformen auf Basis von NVIDIA Jetson für Roboterarme, Industrieroboter, autonome mobile Systeme und die intelligente Fertigung.
Von der virtuellen Entwicklung und Simulation bis zur Umsetzung in der realen Welt bietet GIGABYTE die Computing-Grundlage für Physische KI.
