يتطلب بناء محاكاة الروبوتات والتوائم الرقمية لمصانع الذكاء الاصطناعي عالية الدقة يتطلب أكثر من مجرد نماذج 3D. غالبًا ما يحتاج المطورون إلى إضافة خصائص مثل هندسة التصادم والكتلة والاحتكاك. أصول SimReady أصول SimReady هي نماذج 3D تأتي مزودة مسبقًا بالخصائص المطلوبة لسير عمل المحاكاة، مما يقلل من ذلك العمل اليدوي.
مكتبة SimReady Central Library تجمع أكثر من 2,000 أصل جاهز للمحاكاة (SimReady) بصيغة OpenUSD على Hugging Face، مما يوفر للمطورين نقطة انطلاق مجانية وغير مقيدة لبناء بيئات تدريب الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والتوائم الرقمية لمصانع الذكاء الاصطناعي. تتضمن المكتبة مجموعة متنوعة من أصول البنية التحتية والمعدات، من أذرع الروبوتات والمقبضات إلى معدات المستودعات والرفوف وبنية التبريد التحتية. يمكن للمطورين التحقق من القدرات التي يدعمها كل أصل، ثم دمج أصول من موردين مختلفين في مشهد واحد.
يمكن لمصنّعي المعدات (OEMs) الآن إعداد الأصول والتحقق من صحتها وفقًا لمتطلبات SimReady واستخدام SimReady Central Library للوصول إلى المطورين وتمكين عملائهم النهائيين من اختبار السيناريوهات ومحاكاتها بسرعة أكبر وتسريع اتخاذ القرارات. ويمكّن ذلك الصناعات من بناء محاكاة حول منتجاتها مع إدارة مجموعات بياناتها الخاصة على Hugging Face.
سنستعرض ما يجعل الأصل جاهزًا للمحاكاة (SimReady) وكيف يساهم المصنّعون (OEMs) في SimReady Central Library، ثم نوضح كيف يمكن للمطورين استخدام تلك الأصول لبناء سيناريو روبوتي لالتقاط العناصر ووضعها و مقارنة تخطيطات مصانع الذكاء الاصطناعي.
ما الذي يجعل الأصل جاهزًا للمحاكاة (SimReady)؟
أصول SimReady هي أصول OpenUSD مُعدّة بالخصائص المطلوبة لسير عمل المحاكاة. النموذج 3D المفصل، مثل CAD، هو نقطة انطلاق مفيدة. ولكن المحاكاة تتطلب معلومات إضافية حول كيفية تفسير ذلك الكائن واستخدامه.
بالنسبة لمهمة تلاعب روبوتي، قد يشمل ذلك كتلة الكائن وهندسة التصادم وخصائص الاحتكاك. أما بالنسبة لسير عمل مصانع الذكاء الاصطناعي، فقد يشمل ذلك هندسة المعدات والبيانات الوصفية الكهربائية أو الحرارية التي يتطلبها التطبيق.
OpenUSD OpenUSD هو إطار مفتوح وقابل للتوسيع لوصف مشاهد 3D وتركيبها. كما يتطلب استخدام تلك المشاهد لتدريب الآلات المستقلة وتقييمها معلومات حول السلوك الفيزيائي والتصادمات وتفاعلات المستشعرات.
يوفر SimReady Foundation المواصفات والملفات المرجعية وأدوات التحقق التي تجعل هذه المتطلبات صريحة. يحدد الملف المرجعي التجميع المنطقي للميزات والقدرات التي يحتاجها الأصل لحالة استخدام معينة.
الشكل 1. يحدد SimReady Foundation متطلبات تمثيل الأصول لحالات استخدام محاكاة محددة، بينما تساعد مكتبات المطورين في إعداد أصول OpenUSD والتحقق من صحتها وفقًا لتلك المتطلبات.
اعتمادًا على الأصل والملف المرجعي، يمكن أن تشمل تلك الميزات:
| العناصر الهيكلية للأصل | ما يمكّنه |
|---|---|
| هندسة التصادم والخصائص الفيزيائية | محاكاة التلامس والفيزياء في بيئة تشغيل مدعومة. |
| بنية المفاصل وحدودها | حركة الروبوت المفصلي والمعدات. |
| التسميات الدلالية | تحديد الكائنات والبيانات الاصطناعية المُعلَّمة. |
| خصائص المواد وأجهزة الاستشعار | التصيير ومحاكاة أجهزة الاستشعار الداعمة. |
للاطلاع على المتطلبات المرتبطة بكل حالة استخدام للمحاكاة، راجع متطلبات وملفات SimReady Foundation. ينبغي على المطورين اختيار الأصول من SimReady Central التي تتطابق ملفاتها التعريفية مع احتياجات سير العمل لديهم وتجميعها في مشهد OpenUSD.
لماذا نشر أصول الشركات المصنعة للمعدات الأصلية إلى SimReady Central؟
يمكن للشركات المصنعة للمعدات الأصلية تحويل نماذج معدات CAD الخاصة بها إلى أصول SimReady للمطورين الذين يبنون عمليات محاكاة حول منتجاتها. تجعل مكتبة SimReady Central Library تلك الأصول قابلة للاكتشاف على Hugging Face، مما يساعد الشركات المصنعة على الوصول إلى الفرق التي تبني عمليات محاكاة الروبوتات والتوائم الرقمية للمصانع الذكية.
بالنسبة إلى الشركات المصنعة للمعدات الأصلية للمصانع الذكية مثل Vertiv، توفر المكتبة مساراً لتوزيع أصول مثل رفوف معدات المستودعات، ورفوف الخوادم، ومعدات التبريد، والبنية التحتية الداعمة للتوائم الرقمية للمصانع الذكية. يمكن للمطورين والوكلاء المتطورين دمج هذه الأصول في التوائم الرقمية للمصانع الذكية مع إعادة استخدام الهندسة والخصائص المحددة بواسطة ملفات SimReady التعريفية الخاصة بها.
لـ الشركات المصنعة للمعدات الأصلية في مجال الروبوتات مثل كوماو (Comau), FANUC, فرانكا روبوتيكس (Franka Robotics), Robotiq, Standard Bots، و Universal Robotsتجعل هذه المكتبة أذرع الروبوتات والمقبضات قابلة للاكتشاف من قبل الفرق التي تبني بيئات التدريب والتقييم. ويمكن للمطورين الجمع بين هذه الأصول والمعدات الصناعية لبناء سيناريوهات للمستودعات والمصانع.
لـ مزودو أصول المحاكاة مثل فخم تتميز المكتبة بـ مجموعة بيانات NVIDIA Robotics 1K أُصدر بالتعاون مع NVIDIA Robotics، إلى جانب أصول مفصلية معقدة مُولَّدة من النصوص والصور والمسوحات الضوئية وأوراق البيانات وملفات CAD. ويمكن للمطورين بناء الأصول والمشاهد لتدريب الروبوتات وتقييمها.
بالنسبة شركات التصنيع الأصلي (OEMs) مثل إل جي للإلكترونيات (LGE) التي تطور روبوتات منزلية إلى جانب الأجهزة التي تعمل معها، توفر المكتبة مسارًا لمشاركة أصول مثل الثلاجات وغسالات الأطباق. يمكن للمطورين استخدام أصول مستمدة من خبرة LGE في الأجهزة المنزلية والروبوتات معًا لبناء بيئات محاكاة منزلية لتدريب الروبوتات وتقييمها وتوليد البيانات الاصطناعية.
لـ مزودو التصميم بمساعدة الحاسوب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (CAD) مثل ForgeCAD، توفر المكتبة عناصر روبوتية مفصلية بملامح عالية الجودة يمكن للمطورين استخدامها لبناء بيئات لتدريب إدراك الروبوتات والتحكم فيها، بالإضافة إلى توليد البيانات الاصطناعية.
للمساهمة، يمكن لمصنعي المعدات الأصلية استخدام مهارة تقديم SimReady Central للتحقق من صحة الأصول وفقًا لملامح SimReady ذات الصلة، وحزمها، وتقديمها لإدراجها في المكتبة.
الشكل 2. يقوم مصنعو المعدات الأصلية بإعداد أصول OpenUSD والتحقق من صحتها وفقًا لملامح SimReady ثم يقدمون الأصل إلى SimReady Central. يكتشف المطورون ووكلاء الذكاء الاصطناعي الأصول في المكتبة ويستخدمونها لبناء بيئات المحاكاة.
بناء بيئات محاكاة باستخدام أصول SimReady
يمنح SimReady Central مطوري الروبوتات والتطبيقات الصناعية نقطة انطلاق قابلة لإعادة الاستخدام لخلايا عمل الروبوتات والبيئات الصناعية والتوائم الرقمية لمصانع الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي العثور في SimReady Central على أصول تستوفي المواصفات التي تتطلبها سير عملياتهم وتجميعها في بيئات OpenUSD.
يمكن للمطورين استخدام أصول SimReady لتعبئة بيئات التدريب بالكائنات والعوائق، ثم تغيير مواضعها لتقييم سلوكيات الروبوتات. يمكن لهذه البيئات دعم مشاريع مثل Microduck، وهو روبوت مفتوح المصدر من Hugging Face وPollen Robotics.
الشكل 3. تتصل مجموعات بيانات الأصول عبر SimReady Central على Hugging Face، باستخدام خدمة البحث USD الخاصة به لدعم سير عمليات Isaac والبحث في مكتبة SimReady Central وسير عمليات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يشغّل NVIDIA USD Search البحث باللغة الطبيعية في SimReady Central Library، مما يساعد المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي على العثور على الأصول عبر مجموعات البيانات المشاركة. كما دمجت Hugging Face خدمة USD Search في البحث على منصتها مع خصائص USD المفهرسة وبيانات وصف المحاكاة، مما يساعد الوكلاء على اكتشاف أصول SimReady الملائمة لمهامهم في محاكاة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
تضيف التأليف بمساعدة الذكاء الاصطناعي طريقة أخرى للبناء بهذه الأصول. يمكن للمطورين استخدام نماذج الحدود الفاصلة مثل GPT-6 Astra الخاص بـ OpenAI بالاشتراك مع البحث عن الأصول وأدوات تأليف المشاهد لبناء بيئات باستخدام SimReady Central Library. وبناءً على متطلبات المهمة والقيود المكانية، يمكن لـ Astra المساعدة في إيجاد الأصول الملائمة، وكتابة الشيفرة لتجميع المشهد، وإنشاء تنويعات للسيناريو.
كما يمكن لمصنّعي المعدات الأصلية (OEMs) استخدام Astra للمساعدة في إعداد أصول OpenUSD وتحسينها وفق متطلبات SimReady Foundation قبل التحقق منها وإرسالها إلى المكتبة.
بناء سيناريو روبوتي لالتقاط العناصر ووضعها
على سبيل المثال، يمكن للمطور الذي يبني سيناريو روبوتيًا لالتقاط العناصر ووضعها أن يبدأ بهذا الطلب:
باستخدام أصول SimReady من SimReady Central على Hugging Face، أنشئ سيناريو أساسيًا لالتقاط العناصر ووضعها في مستودع في Isaac Sim باستخدام PhysX.
استخدم nvidia-simready-central.hf.space للعثور على ذراع روبوتية من FANUC، وقابض متوافق من Robotiq، وأصول مستودع مناسبة. أنشئ شيفرة Python لتجميع المشهد وضبط مهمة الالتقاط والوضع. اعرض معاينة بصيغة .mov حتى أتمكن من مراجعة النتائج.
أدرج النصوص البرمجية وإصدارات الأصول وإصدارات بيئة التشغيل حتى أتمكن من إعادة إنشاء السيناريو.
في سير العمل هذا، نتوقع من Astra القيام بما يلي:
- استعلم عبر واجهة SimReady Search API للعثور على الأصول ذات الصلة الموزعة على Hugging Face
- الإشارة إليها/Payload في مشهد OpenUSD
- توليد شيفرة Python لتجميع خلية العمل
- تكوين مهمة الالتقاط والوضع (Pick-and-place)
- عرض معاينة لمراجعة المستخدم
الشكل 4. خلية عمل روبوتية للالتقاط والوضع مجمعة من أصول SimReady توضح كيف يمكن للتأليف المدعوم بالذكاء الاصطناعي للمشاهد أن يحول متطلبات المطورين إلى سيناريو محاكاة للمراجعة والتحسين في Isaac Sim.
مقارنة تخطيطات مصانع الذكاء الاصطناعي
يمكن للنهج نفسه أن يدعم مزود برمجيات مستقلاً (ISV) يبني توأماً رقمياً لمصنع ذكاء اصطناعي. تتحول المهمة من التفاعلات مع الروبوتات إلى وضع المعدات: ترتيب الحوامل (Racks)، ومعدات التبريد، والبنية التحتية الداعمة ضمن قيود مكانية محددة.
باستخدام أصول SimReady من SimReady Central على Hugging Face، أنشئ تخطيطين بديلين لمصنع ذكاء اصطناعي يتضمنان حوامل ومعدات تبريد.
استخدم أبعاد المعدات ومتطلبات خلوص الممرات المقدمة. تحقق من تداخلات المعدات وانتهاكات الخلوص، وأبلغ عن أي مشكلات.
احفظ كل تخطيط كمشهد OpenUSD. ضمّن سكربتات بناء المشهد، وإصدارات الأصول، وإصدارات بيئة التشغيل حتى أتمكن من إعادة إنتاج النتائج ومقارنتها.
في سير العمل هذا، ستقوم Astra بتجميع أصول SimReady المحددة في تخطيطي OpenUSD، تليها خطوة توليد سكربتات للتحقق من تداخلات المعدات وخلوصات الممرات مقابل المتطلبات المقدمة. يمكن بعدها للمطورين فحص التخطيطات في تطبيق المحاكاة لديهم، ومقارنة مواضع المعدات ومسارات الوصول، ومراجعة أي مشكلات مُعلَّمة قبل تحسين التكوين المفضل.
الشكل 5. تخطيط مصنع ذكاء اصطناعي مجمّع من أصول SimReady يوضح كيف يدعم التأليف المدعوم بالذكاء الاصطناعي للمشاهد وضع المعدات، وفحوصات خلوص الممرات، وتحسين التخطيط في OpenUSD.
في أيٍّ من المثالين، يمكن للمطورين توسيع بيئاتهم بعدة طرق:
- إعادة استخدام البيئة: احتفظ بتغييرات التخطيط والمهام في طبقات OpenUSD منفصلة حتى تتمكن الأصول المصدرية نفسها من دعم تجارب متعددة.
- تنويع السيناريوهات: أدخل أصولاً إضافية من المكتبة ونوّع مواضع الكائنات أو تكوينات المعدات أو البنية التحتية المحيطة لتقييم ظروف مختلفة.
- بناء اختبارات خاصة بالتطبيق: للروبوتات، كوّن مهام التدريب والتقييم في Isaac Lab. وللحالات التي تتعلق بمصانع الذكاء الاصطناعي، اربط المشهد بأدوات بيانات المعدات والمحاكاة اللازمة لتحليلات مثل توزيع الطاقة أو أداء التبريد.
- نقل التخطيطات المعتمدة إلى العمليات: بالنسبة لمصانع الذكاء الاصطناعي، اربط المشهد ببيانات BMS والاتصالات المعلوماتية الحية للحفاظ على تزامن التوأم الرقمي مع منشأة مصنع الذكاء الاصطناعي.
ساعد في تشكيل الموجة التالية من الأصول
تتضمن خارطة طريق SimReady Central المزيد من شركاء OEM ومكتبة أصول متنامية، ما يوسّع المعدات والبيئات التي يمكن للمطورين تجميعها من محتوى قابل لإعادة الاستخدام.
ستساعد ملاحظات المجتمع في تحديد الإضافات الأكثر أهمية. أخبرنا في التعليقات بالأصول التي تحتاجها، وبيئات التشغيل التي تستخدمها، والأماكن التي تواجه فيها فجوات في التكامل.
أرسل أصول OEM لإدراجها في SimReady Central باستخدام دليل تقديم الأصول.
يمكن لمساهمات OEM توسيع المحتوى المتاح، بينما يمكن لأمثلة المطورين أن توضح كيف تعمل الأصول في تطبيقات مختلفة. شارك أمثلة على ما تبنيه في التعليقات و افتح مشكلة (issue) في SimReady Foundation للإبلاغ عن الأخطاء أو لطلب ميزات تتعلق بمتطلبات SimReady.
ابدأ البناء على Hugging Face 🤗
اختر أصلاً من مكتبة SimReady Central لمحاكاة الروبوتات القادمة أو التوأم الرقمي لمصنع الذكاء الاصطناعي. استخدم الموارد أدناه للعثور على الأصول، أو بناء مشهد، أو المساهمة بنماذج معدات.
اكتشف الأصول
- ابحث عن الأصول لمهمتك: مكتبة SimReady Central على Hugging Face
- ابحث بلغة طبيعية: صِف الأصول التي تحتاجها من خلال نقطة نهاية بحث SimReady Central المدعومة بواسطة USD Search.
- أنشئ متصفح أصول خاص بك: استكشف مهارات الفهرس إلى المكتبة في مستودع SimReady Central على GitHub.
ابنِ مشهدًا
- تعلّم تجميع مشاهد OpenUSD: اتبع مسار التعلم المجاني لـ OpenUSD.
- طوّر مهاراتك في الروبوتات والتوائم الرقمية: استكشف الدورات المجانية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
- ابنِ محاكاة الروبوتات: ابدأ بـ Isaac Sim و Isaac Lab.
- ابنِ مصانع الذكاء الاصطناعي: ابدأ بـ سير عمل التوأم الرقمي بمساعدة الوكلاء.
جهّز المحتوى وساهم به
- ابدأ عملية مساهمة المصنّع الأصلي (OEM): اتبع دليل التهيئة واعثر على إجابات الأسئلة الشائعة في وثائق SimReady Central Library.
- اختر متطلبات أصولك: راجع الملفات التعريفية في SimReady Foundation.
- جهّز نماذج CAD للمحاكاة: استخدم مهارات CAD-to-SimReady.
- تحقق من أصولك واعتمدها وقدّمها: اتبع مهارة التقديم في SimReady Central.
بناءً سعيدًا، لا نطيق الانتظار لرؤية ما ستُبدعه!