Le monde physique est complexe. Le reproduire numériquement n'a pas besoin d'être aussi complexe que vous le pensez

Le monde physique est complexe. Le reproduire numériquement n'a pas besoin d'être aussi complexe que vous le pensez

Horodatage: 24 février 2023 8:09
Le monde physique est complexe. Le reproduire numériquement n'a pas besoin d'être aussi complexe que vous le pensez PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Fonctionnalité sponsorisée Les technologues tentent de créer des mondes numériques depuis l'aube de l'informatique. L'industrie a été fascinée puis dégonflée par les environnements numériques allant des Sims ™ à Second Life ™, aux casques de réalité virtuelle et sans doute aux premières variantes du Metaverse.

Mais s'il existe un point d'interrogation quant à savoir si nous avons vraiment besoin de « nouveaux » mondes numériques, il ne fait aucun doute qu'il existe des raisons impérieuses de construire des répliques numériques de parties du monde réel existant. Ou, pour le dire autrement, créer des jumeaux numériques.

Sans aucun doute, les environnements que nous construisons dans le monde physique - des magasins de détail, des immeubles de bureaux, des usines ou des centres logistiques aux villes intelligentes - sont incroyablement complexes. Lorsque des problèmes surviennent, les fermer pendant que des solutions sont élaborées et testées peut s'avérer économiquement irréalisable ou désagréable. Mieux encore, si des problèmes peuvent être repérés alors qu'ils sont encore sur la planche à dessin numérique, ils peuvent être résolus sans causer de perturbations. C'est aussi vrai d'un véhicule électrique ou d'un appareil médical que d'un parc à thème ou d'une usine automobile.

Nigel O'Leary, PDG de l'intégrateur de systèmes spécialisé Dimension88, explique qu'il existe généralement trois éléments clés dans un jumeau numérique. Le premier est le prototypage - la création numérique de l'objet - un véhicule, un hôpital ou une centrale électrique - afin que les utilisateurs puissent le voir et l'affiner avant qu'il ne soit physiquement construit, "plutôt qu'un architecte le construise, puis vous entrez dedans et partez , 'nous devons vivre avec'.

La deuxième partie est la possibilité de superposer des données, qu'il s'agisse d'un calendrier, de coûts ou de matériaux. "Donc, à la fin du processus, vous avez quelque chose qui n'est pas simplement un jumeau numérique, mais vous avez les informations pertinentes sur" quand cela a-t-il été installé, qui l'a fait "et ainsi de suite." Explique O'Leary.

Le troisième élément, dit-il, consiste à décider de la manière dont vous utiliserez le jumeau numérique à l'avenir, ce qui peut impliquer la planification d'une maintenance préventive ou la résolution de problèmes potentiels. Il explique : « Donc, une fois que vous avez le jumeau, comment exécutez-vous les scénarios et comment les choses progressent et fonctionnent.

Construire le jumeau numérique d'un véhicule, d'une usine ou d'une ville, n'est pas anodin. Mais les défis ne se limitent pas à l'approvisionnement en puissance de calcul brute.

Autrefois, explique O'Leary, "vous construisiez du code ou des programmes sur mesure pour permettre la collaboration." Cela a créé des pipelines fragmentés et compliqués, avec plusieurs contributeurs utilisant différents outils difficiles à connecter. De plus, les personnes pour lesquelles les environnements étaient construits - architectes, ingénieurs et propriétaires d'entreprise - manquaient souvent de compétences techniques approfondies.

Les exigences sont maintenant encore plus élevées. Comme le dit le Dr Valerio Rizzo, responsable de l'IA chez Lenovo EMEA, créer des jumeaux numériques d'usines de fabrication ou d'infrastructures complexes ne signifie pas seulement des propriétés physiques et mécaniques. À l'ère des appareils intelligents et de l'IoT, les propriétés « cognitives » doivent également être incluses, avec des données du monde réel constamment mises à jour pouvant être diffusées dans le modèle.

Cela nécessite une plate-forme qui facilite la création de tous les composants nécessaires pour assembler des scènes numériques massives, y compris des accessoires, des personnages, des structures et des algorithmes. Ceci, à son tour, nécessite une intégration harmonieuse des composants de données dans diverses applications 3D spécialisées, des logiciels de simulation et la capacité d'intégrer des outils personnalisés, des scripts de code ou des cadres de programmation dans les processus de travail.

Un pipeline vers un nouveau monde ?

"La manière traditionnelle de le faire était d'importer et d'exporter des actifs, puis de déplacer les actifs d'un logiciel à un autre pour finaliser le développement", explique Rizzo. Tout serait alors intégré dans un moteur de jeu ou un environnement similaire, dit-il, qui, même dans ce cas, nécessiterait encore des ajustements supplémentaires.

Ce qu'il faut, c'est une approche capable de fournir de manière transparente la puissance de calcul massive et les données continues nécessaires pour créer des jumeaux numériques "industriels" à grande échelle. Mais cela doit également fournir l'outillage nécessaire, tout en simplifiant la collaboration simultanée entre différents utilisateurs, à la fois au stade de la construction et de manière continue. Le tout sans rompre le flux de travail entre les bâtisseurs du monde numérique et les utilisateurs qui y collaboreront.

C'est la vision derrière Plate-forme Omniverse Enterprise de NVIDIA, qui s'appuie sur la plate-forme de développement GPU évolutive du fournisseur pour aider les entreprises à développer "des simulations virtuelles physiquement précises, compatibles avec l'IA et parfaitement synchronisées avec le monde réel".

La plate-forme est construite sur le framework Universal Scene Description, développé à l'origine par Pixar pour les films d'animation. D'autres composants clés sous-tendent la simulation et le rendu, ainsi que la collaboration et l'intégration de données, la connectivité entre les applications tierces et Omniverse, et la possibilité pour les utilisateurs de développer leurs propres extensions, applications et plug-ins.

Alors, que faut-il pour livrer Omniverse Enterprise ? Quelque chose qui couvre le matériel, l'infrastructure et les services que Lenovo fournit avec son Solution OVX EveryScale, conçu pour fournir tout le nécessaire dans un seul colis.

Sans surprise, la solution nécessite de puissantes ressources de calcul sous-jacentes pour prendre en charge le rendu et les simulations, la collaboration et les énormes ensembles de données impliqués. Et, selon Rizzo, cela doit être fait sur "autant de nœuds que vous en avez besoin, et sur plusieurs GPU, ce qui était impossible à faire avec les moteurs de jeu traditionnels".

Tout cela est fait dans une seule instance, mise à l'échelle sur plusieurs serveurs, ce qui signifie que les utilisateurs ne sont pas «cloisonnés dans des serveurs séparés, mais ils seront ensemble dans la même scène». dit Rizzo. Ainsi, ils partageront effectivement le même "temps et espace dans l'espace numérique".

Le bloc de construction de base de la plate-forme OVX est une boîte à nœud unique avec huit GPU, deux processeurs Intel Xeon Platinum et un stockage NVMe à faible latence qui prend en charge environ 12 utilisateurs. Pour les groupes de 20 à 40 utilisateurs, quatre nœuds peuvent être intégrés dans un "pod", contenant 32 GPU et huit processeurs Intel Xeon, et utilisant la structure réseau à haut débit Spectrum 2 ou Spectrum 3. Le niveau supérieur est celui des SuperPods contenant 128 serveurs ou plus et utilisant la structure réseau Spectrum 3, le logiciel de stockage et d'orchestration pour prendre en charge 100 utilisateurs ou plus.

L'histoire de la bande

EveryScale OVX est complété par les ThinkStation et ThinkPad P Series de Lenovo, un portefeuille complet de bout en bout de stations de travail alimentées par NVIDIA RTX optimisées pour les flux de travail complexes NVIDIA Omniverse Enterprise. En plus de ces stations de travail puissantes, Lenovo propose un vaste portefeuille d'appareils ThinkEdge AI/Edge et ThinkReality AR/VR conçus pour capturer et consommer les informations IoT à la périphérie. Ces informations peuvent ensuite être transmises au jumeau numérique, ainsi qu'au kit de connectivité d'entreprise sous-jacent.

L'infrastructure évolutive de Lenovo (Le SI) cadre relie tout cela ensemble. Les clients peuvent acheter des composants individuels et s'empiler eux-mêmes. Mais les pods peuvent également être prétestés et regroupés avant d'être livrés, ce qui, selon Rizzo, réduit le temps de valorisation et minimise les déchets, en particulier les déchets d'emballages en papier et en plastique, réduisant ainsi leur impact sur l'environnement physique.

Vous pourriez penser que le cloud fournirait la plate-forme idéale pour le jumelage numérique. Mais comme le souligne O'Leary, de nombreux utilisateurs finaux impliqués dans leur création ne sont pas des technologues et maintiennent un accent plus critique sur la simplification et la collaboration. De plus, la nature des jumeaux numériques signifie que de nombreuses organisations seront extrêmement sensibles à leur propriété intellectuelle, à leurs plans de produits et à leurs systèmes ainsi qu'à leur infrastructure physique - résidant n'importe où hors de leur contrôle.

En vous référant à une situation réelle (vous pouvez en savoir plus sur les Intégrateur de solutions Meta et Omniverse ici), O'Leary a expliqué comment les robots alimentés par la vision par ordinateur dans un centre logistique avaient du mal à identifier avec précision les boîtes après avoir changé le ruban d'emballage. Expérimenter avec différents types de rubans d'emballage semble être une chose mineure, cependant, arrêter une chaîne de production dans le monde réel, que ce soit dans la logistique ou dans la fabrication, signifie engager des coûts réels significatifs.

Pour résoudre le problème, l'équipe a créé un jumeau numérique des packages, leur permettant de simuler différents scénarios et de tester diverses solutions avant de les mettre en œuvre dans le monde réel.

Vous pourriez dire : « Ok, et si la bande change encore la prochaine fois ? », explique Rizzo. Dans ce cas, il poursuit "s'ils avaient un problème qu'ils devaient résoudre, la voie la plus rapide pour le résoudre serait de prendre la version numérique, de modifier ces boîtes, de générer plusieurs versions et de créer de nouvelles données synthétiques pour améliorer la précision de leur modèle d'IA de vision par ordinateur.

Les boîtes « virtuelles » ont des versions infinies avec différents types de ruban adhésif, ainsi que des taches et autres imperfections. "Donc, l'avantage de faire un jumeau numérique, dans ce cas, était de pouvoir créer beaucoup plus de boîtes et de planifier pour l'avenir."

O'Leary explique que l'approche du jumeau numérique signifie : "Vous recherchez des problèmes dans votre monde physique, que vous pouvez superposer dans le virtuel et examiner les options."

Pour un problème d'expédition 24 × 7, l'exploration de plusieurs options dans le jumeau numérique sera beaucoup plus acceptable d'un point de vue financier, car cette approche est plus rentable que l'arrêt de la production dans le monde physique pour résoudre le problème. L'approche du jumeau numérique aide les organisations à identifier les problèmes dans le monde physique et à explorer des solutions potentielles dans un environnement virtuel.

Commandité par Lenovo.

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