思想领袖自动化

引领创新方式

从专家行业专业人士汲取学习,并阅读他们对自动化成长和机遇的洞察。

Murali Gopalakrishna.

Murali Gopalakrishna.

产品管理领导,自治机械:总经理 - 机器人学
nvidia.

Murali Gopalakrishna为NVIDIA的自主机器领先产品管理。他还领导了专注于机器人,无人机,工业物联网和企业合作产品的业务开发团队。

在2016年加入NVIDIA之前,Gopalakrishna是全球平台和技术战略负责人,在索尼移动通信领先CTO办公室。他负责从手机,片剂和可穿戴物到物联网平台的产品负责。

Gopalakrishna举办了来自印度国家工程学研究所的工程学士学位。

问题

经济学家预测机器人和自动化的更多用途,这可能意味着许多新客户 - 您会告诉商业领导者是否开始自动化?

回答

今天自动化升级的组织必须拥抱人工智能(AI)的创新。在制造业,运输,医学,科学,金融和能源领域,我们不再争论AI是否有效,或者会发生。它现在在这里,通过NVIDIA GPU和AI技术提供的产品 - 由充满活力的开发人员社区和合作伙伴生态系统支持 - 正在推进跨行业的生产力,可靠性和安全性。

商业领袖也意识到,没有足够的研究人员,数据科学家和工程师,以满足需求所需的技术专业知识。在AI和机器人中的崛起对寻求利用自动化的组织成功至关重要。

问题

Covid-19流行病如何在供应链,业务运营,制造过程等领域发生业务?

回答

随着家庭与工作场所的界线,机器人已经自动化了多个大流行后的任务,以解决社会疏远,工人安全问题以及偏远工人智能遥远的需求。此外,AI和深度学习(DL)使这些机器人能够与复杂环境中的人类密切合作,包括仓库,零售店,医院和工业自动化的“Cobots”。

无论是自主运动零件和产品还是目视检测货物的缺陷,制造业的徒步旅行也加速了机器人部署和自动化的紧迫性。在以下应用程序中,这种转变尤其戏剧:

  • 物流:从Pick-N的地方到持续交付,自动化已经不可或缺,随着供应链和电子商务的效率越来越多。
  • 医疗保健:为尽量减少联系和支持员工和资源短缺,在公共和私人空间中的药物/用品,患者监测,医疗程序,温度检测和UV消毒剂应用中,机器人已经至关重要。
  • 零售:从清洁,库存和安全(温度检测,掩模检测,社会疏散)到货架扫描和自助结账,自动化已经改变了购物体验。
  • 制造业:公司正在使用AI / DL来创建工厂的未来,利用机器人和COBOTS用于无触控制造和检查,并使零停机能够提高生产率和效率。

问题

您从您的不断发展的客户群中学到了什么,特别是在医疗保健,消费品,食物等领域转变为更多样化的应用?

回答

基于强大的GPU的AI-Ati-Edge计算以及全谱的传感器在今天广泛实施。由AI和DL的推动,传感器技术,对实时决策的动力看法在自动化和机器人的几个领域彻底改变了进展,包括导航,视觉认可和对象操纵。

在这些多样化的应用程序中,机器人正在接受该做什么 - 以及如何改进复杂任务 - 尽快在几个小时内或过夜(与过去几周甚至几个月的内容)。AI技术,如一次性学习,转移学习和仿制学习不再限制研究论文;我们今天的客户在现实世界部署中使用了许多这些方法。

问题

在您看来,您希望在未来十年内看到的自动化?

回答

虽然在过去十年中自动化成为重要的进步,但许多任务仍未自动化。许多这些任务将依赖机器人变得越来越自主的事实。从自动化到自主权的这种转变就是推动下一个十年的创新用例。NVIDIA正在提供将使世界更加自主的技术。随着感知技术,连接和高性能边缘计算的改进,下一年将由全新的工作流程和AI工作负载供电,这将真正改变自动化为零触摸,零停机时间。

早期的Cobots能力有限,并且在工厂地板上排除了广泛的采用。通过AI,这些系统将进行实时决策,以确保在未来的工厂中的安全性,同时保持和优化生产率。这包括培训COBOT来感知其环境并相应地适应 - 允许它降低速度,调整力/强度,检测更换工作条件,或在干扰附近的人类之前安全地关闭。我们将看到一个固定功能机器人的日子在许多行业结束,熟练的劳动力控制着家居/办公室的舒适。

问题

什么因素将推动自动化的这些进步?

回答

其中一个关键驱动程序是仿真技术能够建模现实世界的速度。前进,像NVIDIA Omniverse等仿真技术,每个方面都使用:从机械机器人的设计和开发,然后在导航和行为中培训机器人,以部署机器人的“数字双胞胎”在准确和光敏的环境中模拟和测试,然后部署到现实世界中自主运营。

NVIDIA继续调查AI / DL如何以及基于物理的增强学习(RL)和光电保护模拟可以用于培训虚拟环境中的操纵器,然后在现场部署它们。最先前的工作,用于将RL应用于机器人和自动化涉及成千上万的CPU的集群;我们现在可以在一分的时间内培训一些GPU上的一些这些RL政策。

同样,AI和DL创新将在明天的机器人和自动化的发展中越来越重要。它将使能多功能机器人动态配置自己以在各种任务上工作。所有这些,同时仍然快速高效,如果不是更多的话。

问题

虽然我们都知道停机时间可以帮助缓解压力,但是几项科学支持的研究确认您实际上在您花时间享受办公室外的生活时,实际上提高了生产力。在空闲时间,您最喜欢的一些事情是什么?

回答

充分乐趣,即使我的孩子长长的原来他们,我发现比观看动画经典的重演,听起来更加放松,并在我面前从一代人中听到音乐。