« Il travaille plus vite qu’un humain » : ce robot humanoïde équipé par NVIDIA prend le contrôle d’une usine entière

La montée en puissance des robots humanoïdes dans l’industrie marque un tournant important dans la manière dont les opérations industrielles sont menées. Parmi ceux-ci, le robot AEON, conçu par Hexagon en collaboration avec NVIDIA, se distingue par son intégration avancée de l’IA et de la simulation. En mettant en avant une flexibilité et une efficacité sans précédent, AEON est prêt à révolutionner la façon dont les tâches industrielles complexes sont abordées, en offrant une solution à la fois robuste et adaptable pour divers secteurs industriels. Quels sont donc les éléments clés qui font d’AEON un acteur incontournable de l’industrie 4.0 ?

Un robot polyvalent pour la précision industrielle

AEON est conçu pour exceller dans une variété de tâches industrielles, allant de la manipulation de pièces à l’inspection, en passant par le balayage d’actifs et le support opérationnel. Grâce à ses capacités avancées, il réduit considérablement le risque d’erreur humaine dans des environnements souvent dynamiques et imprévisibles. Selon Arnaud Robert, président de la division robotique de Hexagon, l’objectif était de créer un humanoïde intelligent et autonome capable de relever les défis concrets partagés par les leaders industriels. Le robot intègre une fusion sophistiquée de mécatronique avancée, de capteurs multimodaux et d’IA en temps réel, ce qui lui permet de mener à bien des tâches critiques avec une précision inégalée.

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Formation par simulation, prêt pour l’usine

Pour optimiser le développement d’AEON, Hexagon a adopté une approche axée sur la simulation en utilisant la plateforme Isaac de NVIDIA. Cette méthode a permis à AEON d’acquérir des compétences de navigation, de locomotion et de manipulation en quelques semaines seulement, alors que ces compétences nécessitent habituellement plusieurs mois d’entraînement traditionnel. En formant le robot dans des environnements virtuels, Hexagon a pu réduire considérablement le temps et les coûts associés à la formation physique, tout en garantissant un niveau élevé de compétence dès sa première intervention sur le terrain. Cette stratégie souligne l’efficacité de la simulation comme outil d’accélération pour le développement de robots industriels.

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Fonctionnement sur l’infrastructure robotique de NVIDIA

Au cœur des performances d’AEON se trouve l’infrastructure robotique complète de NVIDIA. Le robot utilise les ordinateurs Jetson Orin pour la prise de décision en temps réel et sera bientôt mis à niveau vers la plateforme IGX Thor de NVIDIA pour intégrer des fonctionnalités de sécurité collaborative. Deepu Talla, vice-président de la robotique et de l’edge AI chez NVIDIA, affirme que l’arrivée des robots à usage général est une réalité grâce aux avancées technologiques en simulation et en IA physique. AEON utilise également le modèle de base Isaac GR00T et les outils Mimic de NVIDIA pour apprendre à partir de démonstrations humaines et générer des données de mouvement synthétiques, élargissant ainsi son ensemble de compétences pour répondre aux exigences industrielles critiques.

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Connecter l’IA physique à la collaboration basée sur le cloud

AEON se distingue par sa capacité à relier la capture de données physiques à des plateformes numériques. Autonome dans le balayage de composants allant des petites pièces aux lignes d’assemblage complètes, le robot télécharge les données vers le Reality Cloud Studio de Hexagon via HxDR. Les équipes peuvent alors collaborer à partir de modèles 3D construits dans NVIDIA Omniverse, facilitant ainsi l’innovation et l’utilisation de jumeaux numériques. Lucas Heinzle, vice-président de la R&D chez Hexagon Robotics, souligne que la suite de capteurs sophistiqués d’AEON permet une intégration fluide des données de réalité avec NVIDIA Omniverse, ouvrant la voie à une automatisation évolutive et pilotée par simulation pour les opérations industrielles de nouvelle génération.

Alors que l’adoption des robots humanoïdes comme AEON s’accélère, il est crucial de s’interroger sur l’impact à long terme de ces technologies sur la main-d’œuvre industrielle et la dynamique du marché. Comment les entreprises peuvent-elles s’adapter à cette transformation technologique tout en préservant l’emploi et en maximisant les opportunités offertes par l’automatisation avancée ?

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