L'alliance de l’IA physique et de la robotique vise à optimiser les processus

L'initiative intègre des modèles fondateurs pour la robotique dans les opérations industrielles existantes afin de prendre en charge les inspections autonomes et l'analyse opérationnelle.

Résolution des défis de l'automatisation industrielle
La collaboration cible les contraintes techniques liées au déploiement de systèmes autonomes dans des environnements dynamiques et non structurés, tels que les sites miniers et les usines de production. Les systèmes d'automatisation traditionnels basés sur des règles rencontrent souvent des limites lorsqu'ils doivent s'adapter à des variables spatiales changeantes et à des chantiers actifs. Pour y remédier, la coopération intègre les paramètres d'ingénierie et les données opérationnelles de Caterpillar aux modèles fondateurs agnostiques aux robots de FieldAI. Cette approche combinée est nécessaire pour traiter de grands volumes de données de capteurs, permettant aux équipements robotiques de naviguer et de fonctionner dans des scénarios complexes d'automatisation industrielle où la programmation statique est insuffisante.

Architecture technique et responsabilités du système
L'architecture du système utilise le matériel informatique accéléré de Nvidia et les plateformes logicielles Nvidia Omniverse pour générer des jumeaux numériques de sites physiques. Les responsabilités sont strictement réparties entre les deux entités. Caterpillar fournit les paramètres opérationnels, les mesures de chantier et le contexte d'ingénierie mécanique requis pour la machinerie lourde. FieldAI fournit les algorithmes sous-jacents d'IA physique et les modèles d'autonomie qui traduisent ces ensembles de données en une conscience spatiale localisée pour les plateformes robotiques. En simulant les environnements via l'infrastructure numérique avant le déploiement physique, le système affine continuellement sa logique opérationnelle sans interrompre les flux de travail industriels actifs.




Domaines d'application et mise en œuvre
Les technologies déployées sont configurées pour la construction, l'exploitation minière et les installations de fabrication. La mise en œuvre se concentre sur la création de jumeaux numériques de chantiers et d'usines afin de fournir des données spatiales de base. Les applications concrètes incluent des inspections autonomes visuelles et basées sur des capteurs pour surveiller l'intégrité de l'infrastructure et l'état des équipements. De plus, le système exécute des simulations d'optimisation opérationnelle pour identifier les goulots d'étranglement dans le flux des équipements et la logistique des installations. Lors du Consumer Electronics Show (CES) en janvier 2024 à Las Vegas, Caterpillar a présenté ce modèle opérationnel, en soulignant la nécessité de flux de travail connectés et d'une gestion de site axée sur les données pour les futures applications industrielles.

Impact opérationnel et mesures
En convertissant les observations en temps réel en informations numériques structurées, les systèmes intégrés sont conçus pour stabiliser l'exécution des processus et améliorer la sécurité sur les chantiers. L'utilisation de simulations basées sur la physique et de processus décisionnels axés sur l'IA garantit que les machines autonomes évaluent les données spatiales pour identifier les dangers potentiels, maintenant ainsi la continuité opérationnelle dans des environnements où la collecte manuelle de données est inefficace.

Publié avec l’assistance de l’IA par Aishwarya Mambet, rédactrice pour Induportals.

www.caterpillar.com