Physical AI
IA physique
Qu’est-ce que l’IA physique ?
L’IA physique désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables de percevoir leur environnement réel, de le comprendre et d’agir physiquement sur celui-ci. Contrairement aux systèmes d’IA qui opèrent principalement dans des environnements numériques, l’IA physique associe des modèles d’IA à des caméras, des capteurs, des systèmes de contrôle et des actionneurs afin d’interagir directement avec le monde physique.
Ces systèmes peuvent interpréter les données des capteurs en temps réel et adapter leur comportement à l’évolution des conditions. Les robots industriels et les bras robotisés, les véhicules autonomes, les robots mobiles autonomes (AMR), les drones et les équipements d’usine intelligente en sont des exemples courants.
Pourquoi l’IA physique est-elle importante ?
L’automatisation traditionnelle suit des règles prédéfinies et fonctionne au mieux dans des environnements contrôlés. Lorsque les conditions changent, les systèmes peuvent nécessiter une reprogrammation ou l’intervention d’un opérateur. L’IA physique permet aux machines d’exploiter les données de leurs capteurs et des modèles d’IA pour prendre des décisions et agir de manière plus autonome.
Les progrès de l’IA générative, des modèles multimodaux, de la vision par ordinateur, de la simulation et de l’IA en périphérie accélèrent son adoption. Pour les applications qui exigent une réponse immédiate, les capacités de calcul sont également de plus en plus rapprochées des appareils. IDC estime que le marché mondial de l’IA physique et de la robotique dépassera 40 milliards de dollars d’ici 2029.
Quelles sont les applications de l’IA physique ?
・Fabrication intelligente et robotique industrielle
Les bras robotisés et les robots industriels peuvent identifier les composants, localiser les objets et adapter leurs opérations de préhension, d’assemblage ou d’inspection en fonction de l’évolution des conditions.
・Entreposage et logistique
Les robots mobiles autonomes (AMR) peuvent détecter les personnes et les obstacles, planifier leurs itinéraires et se coordonner avec des bras robotisés ou d’autres équipements pour la manutention et le prélèvement.
・Véhicules et systèmes autonomes
Les véhicules autonomes et les drones combinent caméras, radars, lidars et IA pour comprendre leur environnement et assurer la navigation et le pilotage en temps réel.
Comment fonctionne l’IA physique ?
L’IA physique peut être comprise en trois étapes : perception, raisonnement et action.
・Perception
・Perception
Des caméras, des radars, des lidars, des microphones et des capteurs tactiles recueillent des informations sur le monde physique, tandis que la vision par ordinateur et les modèles d’IA multimodale identifient les objets et les conditions environnementales.
・Raisonnement
L’IA combine les données des capteurs, les connaissances du modèle et les objectifs de la tâche afin de déterminer l’action suivante, par exemple en sélectionnant un point de préhension ou en recalculant un itinéraire.
・Action
Des moteurs, des bras robotisés, des systèmes de commande de véhicules ou d’autres actionneurs exécutent la décision. De nouvelles données issues des capteurs sont ensuite réinjectées dans le système, formant une boucle continue de perception, de raisonnement et d’action.
Comme le développement de l’IA physique directement dans le monde réel peut être coûteux et soumis à des contraintes, les jumeaux numériques, la simulation fondée sur la physique et les données synthétiques sont largement utilisés. Les modèles peuvent être entraînés et validés virtuellement avant leur déploiement, dans le cadre d’un workflow sim-to-real, afin d’accélérer le développement et de réduire les besoins de validation dans le monde réel.
Comment GIGABYTE accompagne-t-il l’IA physique ?
L’IA physique couvre le développement, l’entraînement, la simulation et l’inférence en temps réel. Les stations de travail prennent en charge la modélisation 3D et le développement de l’IA ; les systèmes de data center gèrent l’entraînement des modèles, les données synthétiques et les jumeaux numériques ; tandis que l’IA en périphérie assure une inférence et un contrôle à faible latence.
GIGABYTE propose des stations de travail professionnelles équipées de GPU NVIDIA RTX PRO, ainsi que des serveurs certifiés NVIDIA OVX pour NVIDIA Omniverse. Ces solutions prennent en charge la visualisation 3D, les jumeaux numériques et la simulation d’IA physique à grande échelle. Ces environnements peuvent évoluer grâce à GIGAPOD, à des solutions de réseau et de stockage haut débit, ainsi qu’à GIGABYTE POD Manager (GPM).
Pour le déploiement, GIGABYTE et GIGAIPC fournissent des plateformes d’IA en périphérie basées sur NVIDIA Jetson pour les bras robotisés, les robots industriels, les systèmes mobiles autonomes et la fabrication intelligente.
Du développement et de la simulation virtuels au déploiement dans le monde réel, GIGABYTE fournit l’infrastructure de calcul qui constitue le socle de l’IA physique.
