Buzz
Theo dự báo, xu hướng phát triển robot hình người sẽ mang lại doanh thu vượt mốc 5000 tỷ USD cho các công ty tham gia vào lĩnh vực này.
Analog Devices (ADI) vừa công bố việc áp dụng nền tảng Jetson Thor của NVIDIA để thúc đẩy sự phát triển của robot hình người và robot di động tự hành, có khả năng lập luận trong thời gian thực. Sự hợp tác này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong quá trình chuyển từ mô phỏng sang ứng dụng thực tế.
Nền tảng Jetson Thor được trang bị GPU Blackwell của NVIDIA, bộ xử lý transformer, công nghệ Multi-Instance GPU, CPU Arm Neoverse V3AE với 14 lõi và bộ nhớ LPDDR5X lên đến 128 GB. Hệ thống mang lại hiệu suất AI lên đến 2070 FP4 TFLOPS chuẩn máy chủ, đồng thời tối ưu hóa năng lượng cho các ứng dụng di động, với băng thông I/O cao và 4 cổng Ethernet 25 GbE để kết nối dữ liệu cảm biến đa phương thức theo thời gian thực.
Ngoài ra, ADI cung cấp công nghệ cảm biến biên, điều khiển chuyển động chính xác, độ ổn định nguồn và khả năng kết nối xác định. Sự kết hợp này cho phép robot hoạt động với các mô hình nền tảng quy mô lớn, từ thị giác-ngôn ngữ đến thị giác-ngôn ngữ-hành động, giúp robot vượt qua giới hạn nhận thức và tiến gần hơn đến khả năng lập luận cùng trí tuệ vật lý.
Ông Paul Golding, Phó Chủ tịch Edge AI của ADI, chia sẻ rằng đây là lần đầu tiên robot có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Ông nhấn mạnh rằng công nghệ của ADI, kết hợp với khả năng lập luận của Jetson Thor, giúp robot phản ứng với các yếu tố vật lý thực tế theo thời gian thực, đưa robot từ giai đoạn mô phỏng sang ứng dụng thực tế.
Một trong những bước đột phá quan trọng của robot thế hệ mới là khả năng lập luận. Thay vì chỉ thực hiện các nhiệm vụ đã được lập trình sẵn, robot giờ đây có thể tích hợp nhiều đầu vào đa phương thức, giúp chúng lập kế hoạch, thích nghi và hành động trong thời gian thực. Điều này mở ra khả năng cho robot thực hiện những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng ra quyết định trong các môi trường thay đổi.
Để biến ý tưởng này thành hiện thực, ADI đã tích hợp các mô hình nền tảng cho robot vào bộ công cụ phát triển, nhằm rút ngắn khoảng cách từ giai đoạn mô phỏng tới ứng dụng thực tế. Mục tiêu là xây dựng các robot với độ chính xác vật lý cao nhất, cho phép các nhóm thử nghiệm tốc độ mô phỏng trong Isaac Sim của NVIDIA và dễ dàng chuyển sang hệ thống thực tế.
ADI cung cấp các thành phần quan trọng cho hệ thống robot, bao gồm cảm biến xúc giác đa phương thức, cảm biến độ sâu ToF, IMU chính xác cao, bộ mã hóa khớp nối, và cảm biến lực/mô-men xoắn đa trục. Công ty cũng cung cấp các bộ điều khiển dòng điện, vị trí, mô-men xoắn cùng cảm biến từ tính đa vòng tiên tiến để đảm bảo truyền động chính xác và an toàn.
Việc tích hợp hệ thống được thực hiện thông qua cầu nối cảm biến Holoscan, cung cấp dữ liệu đầu vào chính xác với JetPack 7 của NVIDIA, giúp truyền tải dữ liệu cảm biến và bộ truyền động đồng bộ vào GPU/CPU của Jetson Thor với độ trễ thấp. Kết nối mạng 4×25 GbE cung cấp băng thông cao và khả năng đồng bộ thời gian giữa các bộ phận của robot.
Nền tảng Jetson Thor của NVIDIA, được ví như bộ não của các robot hình người hiện đại.
Ông Paul Golding đã so sánh vai trò của hai công ty, mô tả Jetson Thor của NVIDIA như bộ não, còn hệ thống cảm biến của ADI như hệ thần kinh, giúp đưa robot từ môi trường mô phỏng Isaac Sim ra thực tế tại nhà máy với độ chính xác vật lý nhanh chóng.
Các ứng dụng tiên tiến đã được xác định, bao gồm thao tác tinh vi với cụm dây cáp trong trung tâm dữ liệu và sản xuất ô tô, những nhiệm vụ yêu cầu tốc độ, độ chính xác và khả năng lặp lại cao. Công nghệ này cũng mở rộng sang các nền tảng khác như robot tự hành AMR, nơi ADI hợp tác với NVIDIA để tích hợp năng lực nhận thức vào cuVSLAM qua IMU, cảm biến độ sâu và encoder bánh xe.
Với thị trường Việt Nam, sự hợp tác này mang đến cơ hội trong bối cảnh quốc gia đang thúc đẩy chuyển đổi số và phát triển ngành xe điện. Việt Nam hiện là trung tâm sản xuất quan trọng toàn cầu và có tiềm năng tham gia vào chuỗi cung ứng linh kiện robot thế hệ mới. Thị trường xe điện tại Việt Nam dự báo sẽ tăng trưởng từ 3,1 tỷ USD vào năm 2025 lên hơn 7,4 tỷ USD vào năm 2030, tạo ra nhu cầu lớn cho robot ứng dụng AI trong các dây chuyền sản xuất.
