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NVIDIA 通过在 AWS 上加速机器人模拟来推进物理 AI
Field AI 正在构建机器人大脑，使机器人能够自主管理各种工业流程。 Vention 创建了预先训练的技能，以简化机器人任务的开发。 Cobot 提供 Proxie，这是一款由人工智能驱动的协作机器人，旨在处理物料移动并适应动态环境，与人类无缝协作。 这些领先的机器人初创公司都是阅读文章
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术Field AI 正在构建机器人大脑，使机器人能够自主管理各种工业流程。 Vention 创建了预先训练的技能，以简化机器人任务的开发。 Cobot 提供了 Proxie，这是一款由 AI 驱动的协作机器人，旨在处理物料移动并适应动态环境，与人类无缝协作。
这些领先的机器人初创公司都在使用 Amazon Web Services 上的 NVIDIA Isaac Sim 取得进展。 Isaac Sim 是基于 NVIDIA Omniverse 构建的参考应用程序，供开发人员在基于物理的虚拟环境中模拟和测试 AI 驱动的机器人。
NVIDIA Isaac Sim NVIDIA OmniverseNVIDIA 今天在 AWS re:Invent 上宣布，Isaac Sim 现在可在由 NVIDIA L40S GPU 加速的 Amazon Elastic Cloud Computing (EC2) G6e 实例上运行。 借助云原生编排平台 NVIDIA OSMO，开发人员可以轻松地在其 AWS 计算基础设施中管理复杂的机器人工作流程。
NVIDIA L40S GPU NVIDIA OSMO这种 NVIDIA 加速硬件和软件的组合（可在云端使用）允许任何规模的团队扩展其物理 AI 工作流程。
物理 AI 描述了能够理解和与物理世界交互的 AI 模型。它体现了下一波自主机器和机器人，例如自动驾驶汽车、工业机械手、移动机器人、人形机器人，甚至由机器人运行的基础设施，如工厂和仓库。
物理 AI 自主机器和机器人借助物理 AI，开发人员正在采用三台计算机解决方案进行训练、模拟和推理，以取得突破。
三台计算机解决方案然而，机器人系统的物理 AI 需要强大的训练数据集才能在部署中实现精确推理。然而，开发这样的数据集并在真实情况下测试它们可能不切实际且成本高昂。
模拟提供了一个答案，因为它可以显著加速人工智能驱动机器人的训练、测试和部署。
NVIDIA OSMO 机器人模拟功能 Cobot 。