NVIDIA рассказала, как можно улучшить работу казахстанских предприятий с помощью ИИ

Цифровые двойники могут помочь горнодобывающим компаниям сократить простои, повысить загрузку техники и снизить расход топлива, а производителям – находить дорогостоящие ошибки еще до строительства предприятия. Об этом в интервью «Курсиву» рассказал вице-президент NVIDIA по симуляции Physical AI Рев Лебаредян.

Он привел в пример типичную для Казахстана ситуацию: горнодобывающую компанию с открытым карьером, десятками машин и удаленной производственной площадкой. По словам Лебаредяна, с помощью приложений на базе библиотек NVIDIA Omniverse компания может объединить план территории, оборудование и операционные данные в цифровом двойнике.

Такая модель позволит инженерам изучать движение грузовиков между точками погрузки и разгрузки, находить места образования очередей и проверять, как изменение маршрутов или расположения техники повлияет на работу предприятия.

«Для первого года я бы начал с одной измеримой проблемы», – сказал Лебаредян.

По его словам, компания может создать модель одного рабочего процесса, сопоставить ее с тем, что происходит на реальном предприятии, а затем сравнить разные варианты. В зависимости от имеющихся данных и систем это может помочь сократить время ожидания, повысить загрузку оборудования или снизить расход топлива.

При этом бизнес-эффект цифрового двойника зависит от того, позволит ли он экономить достаточно времени, топлива или капитальных затрат, чтобы оправдать его создание и обслуживание.

Ошибки дешевле исправлять в цифровой модели

Еще одна область применения технологии – проектирование новых производственных объектов. Лебаредян считает, что компании могут экономить за счет поиска дорогостоящих ошибок еще до того, как они появятся на реальном предприятии.

Например, цифровая модель может показать, что установленное оборудование придется перемещать, производственная линия не сможет обеспечить запланированный объем выпуска или различные системы не будут нормально работать вместе во время запуска.

«Возможность заключается в том, чтобы находить дорогостоящие ошибки, пока они еще цифровые», – отметил представитель NVIDIA.

С помощью приложений на базе NVIDIA Omniverse инженеры могут объединить модели здания, оборудования, роботов и потоков материалов и заранее проверить работу предприятия как единой системы.

В качестве примера Лебаредян привел BMW Group. По его словам, проверка производственной линии на возможные столкновения, которая раньше занимала почти четыре недели физических испытаний, теперь может быть смоделирована за три дня.

В подготовке моделей, настройке симуляций и сравнении вариантов также могут помогать AI-агенты. Например, инженер может поставить задачу увеличить производство в пределах имеющейся площади, а агент поможет изучить различные конфигурации.

После этого инженеры могут проверить результаты по характеристикам оборудования и физическим измерениям, уточнить модель и решить, какой вариант реализовать.

Physical AI выходит за пределы лабораторий

Отдельное направление NVIDIA – Physical AI, или физический искусственный интеллект, который способен взаимодействовать с реальным миром. По словам Лебаредяна, такие системы уже начинают использоваться за пределами исследовательских лабораторий.

Наиболее перспективными направлениями он считает производство, логистику, автомобильную промышленность и робототехнику. В этих сферах ИИ должен понимать сложную физическую среду и работать с ней.

Для этого используются вычислительные мощности, симуляция и мировые модели. Разработчики могут обучать и тестировать системы в виртуальной среде до их запуска в реальном мире, где эксперименты могут быть дорогими, медленными или небезопасными.

Следующий этап, по словам Лебаредяна, – масштабирование таких систем. Для этого необходимо повысить точность симуляции реального мира, проверять работу ИИ и добиться того, чтобы навыки, полученные машиной в виртуальной среде, надежно переносились на физические устройства.

Nvidia – крупная американская технологическая компания, которая разрабатывает графические процессоры (видеокарты) и чипы для компьютеров.

Рев Лебаредян – вице-президент NVIDIA по симуляции физического ИИ. Он руководит разработкой технологий, которые позволяют создавать виртуальные модели реальных объектов и процессов – от промышленных предприятий и производственных линий до роботов, – и моделировать их поведение в цифровой среде с помощью NVIDIA Omniverse.

Ранее «Курсив» писал, как президент Казахстана Касым-Жомарт Токаев обсудил с NVIDIA следующий этап проекта «Долина ЦОДов».