Nvidia ha actualizado el SDK, su plataforma de Inteligencia Artificial robótica, que ahora tiene nuevas capacidades de simulación así como un SDK nuevo, una herramienta que permite acelerar el desarrollo de robots inteligentes.

El SDK incluye el «Isaac Engine (el entorno para aplicaciones), Isaac GEM (paquetes c on algoritmos de alto desempeño para robots), Isaac Apps (referencia de las aplicaciones) e Isaac Sim para Navegación (una plataforma de simulación).

¿Para que sirve la actualización?

El SDK Nvidia Isaac puede ser usado para la simulación, navegación y manipulación. Nvidia ha dicho que el SDK acelera el desarrollo de robots para fabricantes, investigadores y todo aquel que quiera añadir IA para percepción y navegación en los robots modernos.

El laboratorio virtual de simulación Isaac y su simulador 3D dan a los desarrolladores una manera de usar robots virtuales con sensores simulados para así probar aplicaciones en un entorno de simulación de alta fidelidad.

Una vez probado en el simulador, las aplicaciones pueden ser puestas en acción en diversas plataformas: NVIDIA Jetso AGX Xavier, Jetson TX2 o Jetson Nano, que corren en robots reales.

La anterior versión de Isaac incluye las características de percepción siguientes: Fiducials, Superpixels y profundidad estereoscópica, así como capacidades de navegación como LQR Planner.

La nueva versión añade soporte para el entrenamiento de redes neuronales en simulaciones y simulaciones multi-robot con loop en hardware (HIL) para validación y pruebas.

GEMs, la percepción acelerada de los GPUs, se puede usar para sensar, planear o actuar, lo cual puede conectarse en la aplicación del robot muy fácilmente.

Ejemplos de esto incluyen detección de obstáculos, estimación de profundidad estereoscópica y reconocimiento del habla humano. Los GEMs pueden ser usados fuera de Isaac SDK mediante el lenguaje C sin tener que integrar todo el software con el SDK Isaac.

ResNet SDK también incluye GEMs para audio (texto a voz y reconocimiento de voz), así como las características mencionadas antes: Fiducials, Superpixels y planeamiento de trayectorias, así como segmentación multi-clase DNN, detección de objetos con ResNet y detección de objetos 3D DNN, odometría visual inercial y estimación DNN de esqueletos de dos dimensiones (OpenPose).

Tomado de: Manuel López Michelone, (25-Dic-2019). Nvidia actualizó el SDK de su simulador de robot. DE: https://www.unocero.com/ciencia/nvidia-sdk-actualizacion/

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