Un nuovo ABB E NVIDIA La partnership dimostra che la simulazione fisica dell’intelligenza artificiale sta generando un ROI reale nell’automazione di fabbrica e risolvendo gli ostacoli alla produzione.
I produttori hanno spesso trovato difficile far funzionare la robotica intelligente in modo affidabile al di fuori degli ambienti di test. Il problema principale è il divario tra i modelli di formazione digitale e gli stabilimenti reali, dove l’illuminazione, la fisica dei materiali e le variazioni delle parti rifiutano di comportarsi come su uno schermo.
Storicamente, questo attrito ha costretto i team di ingegneri a ricorrere a prototipi fisici, ritardando il lancio dei prodotti e aumentando i costi.
Superare il divario tra la simulazione dell’intelligenza artificiale digitale e quella fisica
La partnership tra ABB Robotics e NVIDIA tenta di colmare questa lacuna portando l’intelligenza artificiale fisica di livello industriale negli impianti di produzione. Il rilascio è previsto per la seconda metà del 2026, RobotStudio HyperReality sta già suscitando l’interesse di una base di clienti globale.
Incorporando le librerie NVIDIA Omniverse nel software RobotStudio esistente, ABB fornisce una piattaforma per test digitali fisicamente accurati. A livello operativo, questa integrazione consente agli ingegneri di ridurre i costi di implementazione fino al 40% e di accelerare il time-to-market fino al 50%.
Realizzare questi miglioramenti in termini di efficienza richiede un flusso di lavoro in cui i leader della produzione progettano, testano e convalidano celle di automazione complete prima di installare qualsiasi hardware. A tale scopo, il sistema esporta una stazione completamente parametrizzata – che comprende robot, sensori, illuminazione, cinematica e parti – come un file USD direttamente nell’ambiente dell’Omniverso.
All’interno di questo spazio digitale, un controller virtuale esegue lo stesso firmware presente sulla macchina fisica, consentendo una corrispondenza comportamentale del 99% tra il regno digitale e quello fisico.
Invece di programmare manualmente i movimenti, i modelli di visione artificiale apprendono utilizzando immagini sintetiche generate all’interno del software. Se combinato con la tecnologia Absolute Accuracy, questo metodo riduce gli errori di posizionamento da 8-15 mm a circa 0,5 mm, fornendo un’elevata precisione per le applicazioni industriali.
Marc Segura, Presidente di ABB Robotics, ha dichiarato: “Combinando RobotStudio con la potenza di simulazione fisicamente accurata delle librerie NVIDIA Omniverse, abbiamo colmato il divario di lunga data della tecnologia ‘sim-to-real’: un’enorme pietra miliare per l’implementazione dell’IA fisica con precisione di livello industriale, per applicazioni dei clienti nel mondo reale.”
Convalidare l’automazione di fabbrica prima della distribuzione
I primi utilizzatori stanno già convalidando queste funzionalità su linee di produzione attive.
Foxconn, ad esempio, sta testando il software per l’assemblaggio di dispositivi di consumo, un’area in cui frequenti cambi di prodotto e delicati componenti metallici complicano l’automazione tradizionale. Generando dati sintetici per addestrare virtualmente i propri sistemi, Foxconn raggiunge un’elevata precisione in fabbrica, prevedendo al tempo stesso una riduzione dei tempi di configurazione e l’eliminazione di costosi test fisici.
Allo stesso modo, Workr, un fornitore di automazione con sede in California, integra la sua piattaforma WorkrCore con l’hardware ABB addestrato tramite Omniverse. All’evento NVIDIA GTC 2026 a San Jose, Workr intende presentare sistemi in grado di integrare nuove parti in pochi minuti senza richiedere competenze di programmazione specializzate.
Deepu Talla, VP of Robotics and Edge AI di NVIDIA, ha commentato: “Il settore industriale ha bisogno di simulazioni ad alta fedeltà per colmare il divario tra formazione virtuale e implementazione nel mondo reale della robotica guidata dall’intelligenza artificiale su larga scala.
“L’integrazione delle librerie NVIDIA Omniverse in RobotStudio apporta simulazione avanzata e calcolo accelerato alla tecnologia dei controller virtuali di ABB, accelerando il modo in cui migliaia di produttori immettono sul mercato prodotti complessi”.
L’ecosistema hardware si sta espandendo anche all’edge computing. ABB sta valutando l’integrazione della piattaforma edge Jetson di NVIDIA nei suoi controller Omnicore, un passo che faciliterebbe l’inferenza in tempo reale tra le flotte robotiche esistenti.
L’adozione di questo tipo di simulazione digitale per l’intelligenza artificiale fisica può ridurre i tempi di configurazione e messa in servizio fino all’80%. Mentre l’intelligenza artificiale si sposta dalle applicazioni software alle operazioni hardware, la preparazione delle pipeline di dati e il miglioramento delle competenze dei team di ingegneri per lavorare con dati sintetici determineranno quali produttori manterranno un vantaggio competitivo.
Vedi anche: L’intelligenza artificiale nella finanza accelera l’automazione operativa
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
