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TI et Nvidia conjuguent leur savoir-faire dans le domaine des robots humanoïdes
Texas Instruments (TI) associe ses solutions à celles de Nvidia en vue d'améliorer l'efficacité opérationnelle des robots humanoïdes.
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Le déploiement réussi des robots humanoïdes dans des environnements réels repose sur l'intégration transparente d'une informatique avec un contrôle mécanique précis et une détection environnementale appropriée. Alors que de nombreuses solutions d'IA se concentrent sur la puissance de calcul, la collaboration entre Texas Instruments (TI) et Nvidia entend combler l'écart matériel entre la simulation virtuelle et l'exécution physique. En reliant les portefeuilles de détection et de contrôle moteur en temps réel de TI à la plateforme NVIDIA Jetson Thor, les développeurs pourront atteindre un niveau de sécurité déterministe et de fiabilité opérationnelle qui distingue cette architecture des solutions de calcul robotique standards.
Combler l'écart entre simulation et actionnement en conditions réelles
L'un des principaux défis de la robotique consiste à s'assurer que les décisions complexes prises par un modèle d'IA se traduisent avec précision en mouvements physiques. Cette architecture se différencie en fournissant une base technique capable de garantir la sécurité fonctionnelle. Selon TI, les plateformes concurrentes luttent souvent avec la latence entre la détection d'un objet et la réaction associée. L'intégration des technologies en temps réel de TI entend garantir que chaque articulation et sous-système d'un robot humanoïde fonctionne avec une synchronisation précise. Cela permet aux développeurs de valider la perception et l'actionnement bien plus tôt dans le cycle de conception, accélérant ainsi la transition des prototypes numériques vers des machines commercialement viables.
Une perception 3D supérieure grâce à la fusion de capteurs
L'un des avantages technologiques de cette collaboration réside dans l'utilisation du radar à ondes millimétriques (mmWave) pour renforcer la vision classique par caméra. Dans de nombreux contextes industriels et commerciaux, les caméras sont limitées par des facteurs environnementaux tels que la faible luminosité, la poussière ou les surfaces réfléchissantes comme les portes vitrées. En intégrant le radar mmWave IWR6243 de TI à Nvidia Holoscan via une passerelle de détection basée sur Ethernet, le système parvient à une perception 3D à faible latence. Cette approche de fusion de capteurs vise à réduire les faux positifs et garantit que les robots peuvent naviguer en toute sécurité dans des conditions imprévisibles où les systèmes basés uniquement sur la vision pourraient échouer.
Gestion optimisée de l'énergie et traitement en périphérie (Edge)
Au-delà du mouvement et de la vision, les exigences de l'IA physique de nouvelle génération nécessitent une gestion de l'énergie efficace pour permettre une autonomie prolongée. La collaboration s'appuie sur l'expertise de TI en matière d'alimentation et d'électronique analogique pour gérer les importants besoins énergétiques du calcul GPU avancé de Nvidia en périphérie. Cette intégration étroite du réseau, de la détection et du traitement permet une prise de décision en temps réel sans nécessiter de connectivité cloud constante. En se concentrant sur l'ultra-périphérie (« edge of the edge »), cette synergie matérielle a pour ambition d'offrir une voie évolutive pour déployer des robots humanoïdes non seulement plus intelligents, mais aussi plus sûrs et plus efficaces que les générations précédentes de systèmes autonomes.
www.ti.com
Combler l'écart entre simulation et actionnement en conditions réelles
L'un des principaux défis de la robotique consiste à s'assurer que les décisions complexes prises par un modèle d'IA se traduisent avec précision en mouvements physiques. Cette architecture se différencie en fournissant une base technique capable de garantir la sécurité fonctionnelle. Selon TI, les plateformes concurrentes luttent souvent avec la latence entre la détection d'un objet et la réaction associée. L'intégration des technologies en temps réel de TI entend garantir que chaque articulation et sous-système d'un robot humanoïde fonctionne avec une synchronisation précise. Cela permet aux développeurs de valider la perception et l'actionnement bien plus tôt dans le cycle de conception, accélérant ainsi la transition des prototypes numériques vers des machines commercialement viables.
Une perception 3D supérieure grâce à la fusion de capteurs
L'un des avantages technologiques de cette collaboration réside dans l'utilisation du radar à ondes millimétriques (mmWave) pour renforcer la vision classique par caméra. Dans de nombreux contextes industriels et commerciaux, les caméras sont limitées par des facteurs environnementaux tels que la faible luminosité, la poussière ou les surfaces réfléchissantes comme les portes vitrées. En intégrant le radar mmWave IWR6243 de TI à Nvidia Holoscan via une passerelle de détection basée sur Ethernet, le système parvient à une perception 3D à faible latence. Cette approche de fusion de capteurs vise à réduire les faux positifs et garantit que les robots peuvent naviguer en toute sécurité dans des conditions imprévisibles où les systèmes basés uniquement sur la vision pourraient échouer.
Gestion optimisée de l'énergie et traitement en périphérie (Edge)
Au-delà du mouvement et de la vision, les exigences de l'IA physique de nouvelle génération nécessitent une gestion de l'énergie efficace pour permettre une autonomie prolongée. La collaboration s'appuie sur l'expertise de TI en matière d'alimentation et d'électronique analogique pour gérer les importants besoins énergétiques du calcul GPU avancé de Nvidia en périphérie. Cette intégration étroite du réseau, de la détection et du traitement permet une prise de décision en temps réel sans nécessiter de connectivité cloud constante. En se concentrant sur l'ultra-périphérie (« edge of the edge »), cette synergie matérielle a pour ambition d'offrir une voie évolutive pour déployer des robots humanoïdes non seulement plus intelligents, mais aussi plus sûrs et plus efficaces que les générations précédentes de systèmes autonomes.
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