STMicroelectronics accelererà la sua strategia per l’AI fisica e la robotica avanzata attraverso una collaborazione strategica con Nvidia.
L’obiettivo è velocizzare l’adozione globale di sistemi intelligenti, dai robot umanoidi a quelli industriali e sanitari, integrando il portafoglio di sensori dell’azienda nella piattaforma Nvidia Holoscan Sensor Bridge (HSB).
Una sinergia che permette di collegare direttamente i dati del mondo reale agli ecosistemi di simulazione Nvidia Isaac Sim, riducendo i tempi di ricerca e sviluppo grazie a modelli digitali ad alta fedeltà.
Gli sviluppatori possono già accedere ai primi frutti di questa integrazione, che comprendono le telecamere di profondità Leopard e i sensori di movimento IMU di STMicroelectronics, ottimizzati per operare in un flusso continuo tra ambiente virtuale e applicazioni fisiche.
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Semplificazione dell’integrazione di sensori e attuatori con Holoscan Sensor Bridge
L’integrazione con Nvidia HSB permette agli sviluppatori di unificare e sincronizzare l’acquisizione dei dati da molteplici sensori e attuatori prodotti da STMicroelectronics. Un processo determinante per costruire modelli Nvidia Isaac estremamente precisi, capaci di accelerare l’apprendimento delle macchine e annullare quasi totalmente il divario tra la simulazione virtuale e le applicazioni nel mondo reale.
L’obiettivo è semplificare il processo di connessione dei sensori e degli attuatori ST alle piattaforme Nvidia Jetson attraverso soluzioni pre-integrate per la combinazione di MCU STM32, sensori avanzati (tra cui IMU, sensori di immagine e dispositivi ToF) e soluzioni di controllo dei motori, in particolare per i progetti di robot umanoidi.
La telecamera stereo di profondità sviluppata da Leopard Imaging rappresenta l’applicazione concreta di questa sinergia tecnologica. Il dispositivo sfrutta le soluzioni di imaging e i sistemi di rilevamento di movimento progettati da STMicroelectronics per supportare i progetti di produttori OEM impegnati nella AI fisica, centri di ricerca accademici e l’intera comunità della robotica industriale.
“ST è fortemente impegnata nella comunità della robotica, fornendo un solido supporto e un ecosistema ben consolidato”, commenta Rino Peruzzi, Vicepresidente esecutivo, Vendite e Marketing, Americhe e Organizzazione clienti chiave globali presso STMicroelectronics.
“La nostra collaborazione con Nvidia mira a dare il via alla prossima ondata di innovazioni all’avanguardia nel campo della robotica, ottimizzando l’esperienza degli sviluppatori e dei clienti in ogni fase, dalla concezione degli algoritmi di IA alla perfetta integrazione di sensori e attuatori. Ciò accelererà l’evoluzione di sofisticate piattaforme fisiche basate sull’AI”, aggiunge.
Sinergia tra simulazione e realtà per la robotica di prossima generazione
Lo sviluppo della robotica avanzata deve affrontare ostacoli legati ai costi elevati e alla complessità della modellazione. Le simulazioni ad alta fedeltà richiedono infatti ingenti risorse di calcolo e competenze specifiche per impostare parametri che non risultino irrealistici o inefficienti.
Una variabilità eccessiva nei dati può confondere i modelli di apprendimento, rallentando la convergenza e peggiorando le prestazioni finali quando le condizioni simulate non rispecchiano più la realtà.
STMicroelectronics e Nvidia puntano a superare queste barriere offrendo modelli accurati e calibrati sull’hardware per l’intero portafoglio di componenti ST dedicati alla robotica.
Dopo il debutto del primo modello di sensore inerziale IMU, l’azienda lavora per rendere disponibili i gemelli digitali di sensori ToF, attuatori e altri circuiti integrati. Questi strumenti derivano da dati reali raccolti su hardware tramite tool specifici di ST, garantendo comportamenti realistici ottimizzati per l’ecosistema NVIDIA Isaac Sim.
L’integrazione della tecnologia Nvidia HSB nella catena di sviluppo di ST promette di trasformare radicalmente l’addestramento dei robot.
Disporre di modelli che rispecchiano fedelmente il comportamento dei dispositivi fisici permette alle macchine di apprendere in ambienti virtuali speculari a quelli reali.
La precisione accorcia i cicli di formazione e abbatte le spese necessarie per costruire e affinare le applicazioni di robotica umanoide.
“Per accelerare lo sviluppo dei sistemi autonomi di nuova generazione sono necessarie simulazioni ad alta fedeltà e un’integrazione hardware senza soluzione di continuità, in modo da colmare il divario tra l’addestramento virtuale e l’implementazione nel mondo reale“, spiega Deepu Talla, vicepresidente della divisione Robotica e Edge AI di Nvidia.
“L’integrazione delle tecnologie di sensori e attuatori di STMicroelectronics con le piattaforme Nvidia Isaac Sim, Holoscan Sensor Bridge e Jetson offre agli sviluppatori una base unificata per costruire, simulare e implementare l’AI fisica su larga scala”, conclude
