1. Intrinsic, una filial de Alphabet X, anunció en la conferencia Automate que está incorporando ofertas de Nvidia en su plataforma de aplicaciones robóticas Flowstate, centrándose específicamente en la automatización de la fabricación y el cumplimiento.
2. La colaboración con Nvidia incluye habilidades de comprensión universales listas para usar que pueden utilizarse para acelerar los procesos de programación, reducir los costos de desarrollo y aumentar la flexibilidad para los usuarios finales.
3. Intrinsic también está trabajando con DeepMind para abordar la estimación de poses, la planificación de rutas y la operación de múltiples robots en conjunto, incluidos sistemas que usan dos brazos a la vez para una gama más amplia de aplicaciones.
En la conferencia Automate, Intrinsic, spinout de Alphabet X, anunció una colaboración con Nvidia para incorporar Isaac Manipulator en su plataforma de aplicaciones robóticas Flowstate. Esta colaboración se centra en el agarre, un aspecto clave de la automatización de fabricación y cumplimiento. El objetivo es que los robots puedan transferir habilidades de agarre a diferentes entornos sin necesidad de una formación exhaustiva.
Intrinsic también está trabajando con DeepMind, otra empresa propiedad de Alphabet, para descifrar la estimación de posturas y la planificación de rutas en la automatización. El sistema ha sido entrenado en más de 130.000 objetos y puede determinar la orientación de los objetos en unos pocos segundos, algo crucial para recogerlos. Intrinsic también está trabajando en sistemas que puedan operar varios robots en tándem y utilizar dos brazos a la vez, abriendo nuevas posibilidades de aplicaciones.
La colaboración con Nvidia y DeepMind permite a los desarrolladores utilizar habilidades de comprensión universales para acelerar sus procesos de programación, reduciendo los costos de desarrollo y aumentando la flexibilidad para los usuarios finales. Intrinsic está trabajando con empresas como Trumpf Machine Tools para probar el sistema, que utiliza datos sintéticos para crear soluciones sofisticadas para tareas de captura de objetos en simulación y realidad. El equipo también se está centrando en la generación eficiente de código para completar tareas utilizando modelos básicos, en lugar de codificar pinzas específicas para objetos específicos.
