El acuerdo de robótica entre Cadence y Nvidia

      Las dos empresas anunciaron una asociación ampliada en una conferencia de Cadence en Santa Clara el miércoles. El objetivo: hacer que los datos de entrenamiento de robots sean más precisos para que los sistemas de IA física lleguen a la implementación en el mundo real más rápido.

      Cadence Design Systems y Nvidia han anunciado una asociación ampliada destinada a cerrar uno de los problemas más persistentes de la robótica: la brecha entre cómo los robots aprenden dentro de simulaciones por computadora y cómo realmente se desempeñan en el mundo físico.

      La colaboración, presentada por los CEO de ambas empresas en una conferencia de Cadence en Santa Clara, California, integra los motores de simulación física de alta fidelidad de Cadence con las plataformas de entrenamiento de IA de Nvidia, incluidos sus bibliotecas de simulación de código abierto Isaac y modelos de mundo abierto Cosmos.

      Cadence es mejor conocida como uno de los proveedores dominantes de software utilizado para diseñar chips de computación avanzados. Pero la empresa también fabrica motores de física que modelan cómo interactúan los materiales del mundo real, cómo se deforman los metales, cómo fluyen los fluidos, cómo hacen contacto las superficies.

      Estas simulaciones se utilizan en el diseño aeroespacial, automotriz y de semiconductores, pero ahora se están aplicando a un nuevo problema: generar los datos de entrenamiento que los sistemas de IA de robots necesitan para aprender a manejar objetos y navegar en entornos físicos.

      Entrenar robots en simulación es más rápido y barato que hacerlo en el mundo real, pero los datos de entrenamiento son tan útiles como preciso sea el motor de física.

      “Cuanto más precisos sean los datos de entrenamiento generados, mejor será el modelo”, dijo el CEO de Cadence, Anirudh Devgan, en la conferencia de Santa Clara.

      El CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió el alcance de la colaboración directamente: “Estamos trabajando con ustedes en todos los aspectos de los sistemas robóticos.”

      La pila combinada vinculará la simulación multifísica de Cadence con los pipelines de entrenamiento de modelos de Nvidia y desplegará los resultados en el hardware de robótica y IA de borde Jetson de Nvidia.

      El resultado es un flujo de trabajo que va desde el entrenamiento del modelo del mundo a través de la simulación física hasta la retroalimentación de implementación en el mundo real, coordinado por agentes de IA a lo largo del ciclo de vida.

      El anuncio es parte de un patrón más amplio de Nvidia construyendo asociaciones de simulación profunda en la ingeniería industrial. La empresa ha anunciado por separado asociaciones con Siemens y Dassault Systèmes para construir plataformas de IA industrial y gemelos virtuales.

      Para Cadence, la aplicación robótica representa una expansión significativa de su software de simulación en la capa de infraestructura de IA en un momento en que la demanda de datos de entrenamiento precisos para robots está creciendo rápidamente.