פתרון 3 המחשבים של NVIDIA – העתיד האוטונומי של “הבינה הפיזית” (Physical AI)

חברת NVIDIA הכריזה לאחרונה על שלושה מחשבים מתקדמים שמובילים את פיתוח ה”בינה הפיזית” (Physical AI) – תחום המשלב בינה מלאכותית ברובוטים ובמכשירים תעשייתיים. מהלך זה מסמן את תחילתה של מהפכה חדשה בעולם הרובוטיקה החכמה והאוטומציה התעשייתית. המחשבים החדשים מציעים פתרונות משולבים של אימון מודלים, סימולציה והסקת מסקנות, המאפשרים פיתוח ושיפור רובוטים בקצב מהיר מאי פעם.

מהי בינה פיזית (Physical AI) ומדוע היא מהפכנית?

בינה פיזית היא שלב מתקדם בהתפתחות הבינה המלאכותית, הממוקד ביישום AI בסביבות פיזיות, כגון רובוטים, מכונות תעשייתיות ומערכות מורכבות אחרות. בעוד הבינה המלאכותית הגנרטיבית חוללה מהפכה בתחום העבודה הדיגיטלית, הבינה הפיזית מהווה התקדמות בכך שהיא מאפשרת לרובוטים לתפקד, להבין ולהגיב לסביבה התלת-ממדית בצורה עצמאית. מערכות אלו נדרשות ליכולת ניתוח מורכבת של סביבות עבודה, היכולת לבצע משימות מתקדמות ולהסתגל לשינויים בזמן אמת.

תחום זה כולל מגוון רחב של יישומים – ממכוניות אוטונומיות שמבצעות ניווט עצמאי, דרך רובוטים במפעלים שמבצעים תהליכי ייצור מורכבים, ועד רובוטים הומנואידים שנועדו לפעול בסביבה אנושית. הציפייה היא שבעתיד הקרוב כל מערכת פיזית שניתן לדמיין – החל ממערכות תפעול ועד מרכזי בקרה חכמים – תהפוך לאוטונומית לחלוטין.

שלושת המחשבים של NVIDIA: חידושים פורצי דרך

החידושים של NVIDIA בפיתוח מערכות AI מתקדמות מתממשים בשלושה מחשבים פורצי דרך שמביאים את תחום הבינה הפיזית לשיאים חדשים, ומאפשרים שילוב יעיל של אימון מודלים, סימולציה והפעלה בזמן אמת:

אימון מודלים מתקדמים: NVIDIA DGX ו-Project GR00T

מערכת האימון של NVIDIA מבוססת על פלטפורמת NVIDIA DGX, המהווה את הבסיס לפיתוח מודלים מורכבים של בינה מלאכותית. DGX כוללת תמיכה במערכות מרובות GPU המאפשרות לאמן מודלים גדולים בצורה מהירה ויעילה, תוך ניצול יכולות עיבוד מקבילות לחישובים אינטנסיביים. כחלק מהמערכת הזו, משולבת פלטפורמת NVIDIA NeMo, שהיא כלי ייעודי לפיתוח AI גנרטיבי מתקדם.

NVIDIA NeMo מאפשרת פיתוח מותאם אישית של מודלים גדולים בשימוש במגוון טכנולוגיות AI כגון מודלי שפה, AI מולטימודלי, ראייה ממוחשבת וזיהוי דיבור. NeMo מציעה ממשקים גמישים לאימון והטמעה, ותומכת בפיתוח מודלים בכל מקום – בענן, במרכזי נתונים ואפילו בקצה (edge computing). פלטפורמה זו כוללת רכיבים לשיפור קצב העבודה, כמו עיבוד מקבילי בריבוי שרתים ו-GPU, מה שמוביל להאצת ביצועים משמעותית.

בנוסף, הפלטפורמה משולבת עם שירותים כגון NVIDIA AI Enterprise, המבטיחים פתרונות מאובטחים, אופטימיזציה ותמיכה ביישומים בזמן אמת. כך מתאפשרת הטמעה מהירה של פתרונות AI בפרודקשן, מה שמוביל להחזר השקעה מהיר (ROI) ולתוצאות באיכות גבוהה.

Project GR00T הוא יוזמה חדשנית נוספת, המתמקדת בפיתוח מודלים כלליים לרובוטים הומנואידים. מטרתו היא ליצור מודלים שיכולים להבין שפה טבעית ולהסתמך על תצפיות תנועה אנושית כדי לחקות ולהגיב באופן דינמי לסביבה. זהו חלק מחזון רחב יותר של NVIDIA לפיתוח רובוטיקה המסוגלת לתפקד באופן דומה לבני אדם, תוך שימוש ביכולות עיבוד מתקדמות והבנה מולטימודלית.

התמונה שצורפה ממחישה את התהליך המורכב של אימון המודלים ב-NVIDIA DGX, שבו משולבים מודלים עם כלי תוכנה כמו NeMo ו-NVIDIA AI Enterprise. שילוב זה יוצר פתרון כולל שמקיף את כל שלבי הפיתוח – מהכנת הנתונים, דרך האימון, ועד להסקת מסקנות והטמעה בשטח.

סימולציה וירטואלית מקיפה: NVIDIA Omniverse

המרכיב השני הוא מערכת NVIDIA Omniverse, הפועלת על שרתי OVX ומספקת פלטפורמה מתקדמת לסימולציה.Omniverse מבוססת על קונספט של OpenUSD (Universal Scene Description), מה שמאפשר פיתוח אינטגרטיבי של סביבות עבודה תלת-ממדיות שמותאמות לשימוש בתהליכי אוטומציה תעשייתית ובינה מלאכותית. הפלטפורמה כוללת מגוון רחב של API, SDK ושירותים המאפשרים למפתחים לבנות ולהתאים כלים ויישומים בהתאמה אישית, גם באמצעות כלים הדורשים כתיבת קוד מועטה או לא בכלל.

Omniverse מספקת את היכולת לשלב טכנולוגיות כמו NVIDIA RTX להדמיה פיזית בזמן אמת, מה שמעניק סביבה סופר-מדויקת לסימולציות המייצגות את המציאות הפיזית עם רמת פירוט גבוהה. תכונה זו מסייעת לפיתוח מערכות בינה פיזית, הכוללת רובוטים וכלים אחרים שנדרשים להבין ולהגיב לסביבת העבודה שלהם. המפתחים יכולים לנצל את פלטפורמת Omniverse לא רק לביצוע סימולציות אלא גם ליצירת נתונים סינתטיים שמאפשרים אימון מודלים באיכות גבוהה, מבלי לחשוף אותם לסיכון ולעלויות של איסוף נתונים פיזי בעולם האמיתי.

ה”אומניברס” של אנבידיה במפעלי מרסדס:

השימוש ב-Omniverse חורג מעבר לסימולציות נקודתיות – הוא מאפשר יצירת “תאומים דיגיטליים” של מפעלים ומתקנים תעשייתיים שלמים. תאומים דיגיטליים אלו מציגים מודלים וירטואליים של תהליכי עבודה ומתקנים, בהם ניתן לבצע תכנון ואופטימיזציה לפני יישום התהליכים בפועל. כל רובוט או מערכת שמיוצגים בתאום הדיגיטלי מבצעים משימות ומגיבים לסביבה, כשהמערכת עוקבת אחר ביצועיהם ומשפרת את תהליכי ההפעלה באמצעות משוב מתמיד.

Omniverse תומכת גם במגוון רחב של תעשיות ותחומים, כולל יישומים ברכב אוטונומי, פיתוח כלים תעשייתיים, למידת חיזוק (Reinforcement Learning) ויצירת נתונים סינתטיים בהיקפים גדולים. היכולת לפתח יישומים עם פלטפורמת Omniverse מאפשרת למשתמשים לשלב את הפלטפורמה בתחנות עבודה מקומיות ומבוססות RTX או דרך תשתיות ענן. כך, מפתחים יכולים להרחיב את הפורטפוליו שלהם ולשלב את כלי התוכנה שלהם בצורה חלקה עם טכנולוגיות כמו OpenUSD ו-RTX, תוך ניצול חישוב מואץ ו-AI גנרטיבי.

Omniverse מהווה מהפכה בעולם פיתוח התוכנה התעשייתית, כשהיא מציעה את התשתית ההכרחית לפיתוח מערכות בינה פיזית מתקדמות ומספקת למפתחים כלים שמביאים את ההדמיה והאינטגרציה לרמות חדשות של ריאליזם ואפקטיביות.

הפעלת רובוטים בזמן אמת: Jetson Thor

המחשב השלישי בסדרה הוא Jetson Thor – מחשב מתקדם מבית NVIDIA שנועד במיוחד לתמוך בהפעלת רובוטים הומנואידים ומערכות רובוטיות מתקדמות בזמן אמת. מדובר במערכת מבוססת שבב System-on-Chip (SoC) בשם Thor, שמציעה ביצועים יוצאי דופן עם עוצמת עיבוד של 800 טרהפלופס, הנובעת מהמעבד הגרפי החדש בארכיטקטורת Blackwell. תכונות אלו מאפשרות למערכת לבצע משימות חישוביות מורכבות בצורה יעילה ומהירה, ומספקות פתרונות לרובוטים הפועלים בסביבות מורכבות ודינמיות.

מחשב Jetson Thor מצויד גם במעבד ייעודי לבטיחות פונקציונלית ובאשכול מעבדים בעלי ביצועים גבוהים, המסוגלים להתמודד עם עומסי עבודה תובעניים. המערכת כוללת רוחב פס רשת של 100GB, שמבטיח העברת נתונים מהירה בין רכיבי המערכת השונים ומאפשר תקשורת רציפה עם חיישנים ומערכות חיצוניות.

אחת היכולות המרכזיות של Jetson Thor היא העיבוד בזמן אמת, מה שמאפשר לרובוטים לבצע משימות כמו זיהוי והבנת שפה טבעית, חיקוי תנועות אנושיות, למידה מהירה של מיומנויות חדשות וניווט בסביבות משתנות. בזכות האינטגרציה עם מודלים גנרטיביים מתקדמים, הרובוטים יכולים לזהות ולהגיב לאלמנטים חדשים בסביבה שלהם, לבצע אופטימיזציה של נתיבי תנועה ולעבד מידע ויזואלי ממספר חיישנים בו זמנית, מה שמוביל להתאמה חכמה והפעלת מערכות באופן אוטונומי.

השימושים של Jetson Thor חורגים מתחום אחד בלבד ומשתרעים על פני מגוון רחב של יישומים, כולל רובוטיקה הומנואידית, מערכות ניווט אוטונומיות, אוטומציה תעשייתית, מחסנים חכמים ומערכות ייצור מתקדמות. יכולת העיבוד המתקדמת של המערכת מאפשרת למפתחים ליצור רובוטים שיכולים ללמוד ולהסתגל באמצעות תצפיות ואינטראקציה עם הסביבה, תוך שיפור מתמיד של הביצועים.

המערכת זוכה לשימוש בתעשיות מובילות כגון BYD, Teradyne Robotics ו-Yaskawa, שמשלבות אותה בתהליכי הייצור והתפעול שלהן. כך, הן משפרות את היעילות והבטיחות במפעלים ובמתקנים תעשייתיים, מה שמוביל לייעול העבודה והפחתת עלויות. NVIDIA גם מציעה כלים ותמיכה נרחבת למפתחים המעוניינים להפיק את המירב מהפלטפורמה, כולל תיעוד מקיף, דוגמאות קוד ותמיכה בקהילה המקצועית.

ההשפעה על התעשייה והיישום בשטח

NVIDIA מציינת כי הפתרונות החדשים שלה כבר מאומצים על ידי תעשיות שונות. חברות כגון Siemens, BYD Electronics ו-Teradyne Robotics משתמשות במערכות אלו לייעול תהליכי ייצור, שיפור הבטיחות התפעולית והפחתת עלויות. הטכנולוגיות הללו מאפשרות לארגונים לבצע אוטומציה של תהליכים מורכבים, ובכך להאיץ את פיתוח המוצרים ולהגדיל את התפוקה.

יתרונות מרכזיים:

• ייעול תהליכי ייצור: אוטומציה מתקדמת מאפשרת ביצוע משימות מסובכות במהירות ובדייקנות גבוהה, תוך צמצום השגיאות האנושיות.
• הפחתת עלויות: מערכות רובוטיות אוטונומיות מפחיתות את הצורך בכוח עבודה אנושי בתהליכים מסוימים, ובכך מוזילות את העלויות התפעוליות.
• שיפור בטיחות: ביצוע משימות מסוכנות על ידי רובוטים מפחית את הסיכון לעובדים, במיוחד בסביבות עבודה מסוכנות או מורכבות.
• האצת פיתוח מוצרים: שימוש בסימולציות מתקדמות מאפשר בדיקה של רעיונות חדשים ומוצרים בקלות ובמהירות, ללא סיכון או צורך בבניית אב-טיפוס פיזי מיידי.

תכנון מתקדם עם תאומים דיגיטליים: החזון של Omniverse

תכנון מתקדם עם תאומים דיגיטליים הוא אחד התחומים המתקדמים ביותר שמציעה NVIDIA באמצעות פלטפורמת Omniverse. באמצעות יכולת זו, חברות תעשייתיות יכולות ליצור ייצוגים דיגיטליים מדויקים של מפעלים, מתקנים ומערכות מורכבות ולבצע תכנון ובדיקות אופטימיזציה בסביבה וירטואלית. מערכת Mega היא דוגמה בולטת לשימוש ביכולת זו, בה ניתן לדמות את כל תהליכי העבודה במפעל, תוך שילוב רובוטים המבצעים פעולות מדויקות וניהול תרחישים מורכבים עם תוצאות שמתועדות ונמדדות בצורה קפדנית.

איך נראים “תאומים דיגיטליים”?

התאומים הדיגיטליים מאפשרים למנהלי פרויקטים ומהנדסים לראות כיצד מתקנים פועלים בפועל, להבין את ההשפעה של שינויים פוטנציאליים על כלל התהליך, ולבצע אופטימיזציה של פעולות שונות עוד לפני הפעלתן בעולם הפיזי. מערכת Omniverse מאפשרת את החיבור בין עולמות התכנון ההנדסי והפיזי באמצעות טכנולוגיות מתקדמות של OpenUSD ו-RTX להדמיה פיזית ריאליסטית בזמן אמת. תהליכים אלו יוצרים מרחב שמקשר בין סימולציה ותכנון, ומפחית את הצורך בניסויים פיזיים יקרים.

הפעלת התאומים הדיגיטליים מספקת כלים לשליטה ומעקב בזמן אמת אחר תהליכים ותחזוקת מתקנים, תוך תמיכה באלפי חיישנים ומערכות מעקב. הרובוטים שמופעלים בסימולציה יכולים לזהות בעיות פוטנציאליות, להציע פתרונות, ולהתנסות בתרחישים שונים באופן בטוח, תוך שימוש בטכנולוגיות של בינה מלאכותית ותכונות גנרטיביות לשיפור מתמיד.

בנוסף, מערכות אלו מאפשרות לבצע בדיקות “סופטוור-בלולאה” (software-in-the-loop), שבהן נבדקים שינויים ועדכונים בתהליך הסימולציה לפני יישומם בשטח. כך, חברות יכולות להפחית סיכונים ולהבטיח מעבר חלק בין שלבי התכנון והביצוע, תוך מזעור ההפרעות לפעילות השוטפת. התוצאה היא גמישות גדולה יותר בתכנון מערכות, חיסכון בעלויות והתייעלות בתהליכי הייצור והניהול התעשייתי.

ג’נסן הואנג והעתיד האוטונומי

לדברי ג’נסן הואנג, מנכ”ל NVIDIA: “עידן הרובוטיקה הגיע. כל דבר שזז יהיה יום אחד אוטונומי”. משפט זה מתמצת את החזון של החברה, שמדמיינת עולם שבו רובוטים ותשתיות פיזיות מתנהלים באופן עצמאי ויעיל. התקדמות זו צפויה לשנות לא רק את פני התעשייה, אלא גם את הדרך שבה ערים, מרכזים לוגיסטיים ומוסדות ציבוריים מתנהלים.

החזון של הואנג מתבסס על הטכנולוגיות המתקדמות שמפתחת NVIDIA, כמו מערכות הסימולציה של Omniverse והמחשבים המיועדים לבינה פיזית, כגון Jetson Thor. טכנולוגיות אלו מאפשרות לרובוטים לבצע תהליכים מורכבים באופן עצמאי, לנתח כמויות עצומות של נתונים בזמן אמת, ולהגיב לסביבתם בצורה חכמה ואפקטיבית.

העתיד האוטונומי שמציג הואנג אינו מוגבל לרובוטיקה תעשייתית בלבד; הוא צפוי לחלחל לתחומים רבים נוספים, כמו מערכות תחבורה חכמות, ערים חכמות ומרכזי טיפול רפואיים מתקדמים. לדוגמה, כלי רכב אוטונומיים המסתמכים על מערכות עיבוד מתקדמות יוכלו לתקשר זה עם זה, להפחית את כמות התאונות ולהפוך את התנועה לחלקה ויעילה יותר. במקביל, מערכות רובוטיות בבתי חולים יוכלו לנהל לוגיסטיקה של תרופות, להגיש סיוע רפואי, ואף לתמוך במנתחים במהלך ניתוחים מורכבים.

במוסדות ציבוריים, התשתיות יותאמו לתמוך במערכות אוטונומיות לניהול אנרגיה ותעבורה, מה שיוביל להפחתת העומס על משאבים ולשיפור איכות החיים של האזרחים. כל אלה הם חלק מהחזון הכולל של NVIDIA ליצור עולם שבו אינטגרציה של בינה מלאכותית אוטונומית משפרת לא רק את הפרודוקטיביות, אלא גם את הבטיחות והקיימות של תהליכים במגוון רחב של תחומים.