Hãng Analog Devices (ADI) vừa công bố việc ứng dụng nền tảng Jetson Thor của NVIDIA nhằm thúc đẩy phát triển robot hình người và robot di động tự hành có khả năng lập luận theo thời gian thực. Sự hợp tác này đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc đưa robot từ giai đoạn mô phỏng đến ứng dụng thực tiễn.
Nền tảng Jetson Thor được trang bị GPU Blackwell của NVIDIA, bộ xử lý transformer, công nghệ Multi-Instance GPU, CPU Arm Neoverse V3AE 14 lõi và bộ nhớ LPDDR5X lên đến 128 GB. Hệ thống này mang đến hiệu năng AI 2070 FP4 TFLOPS chuẩn máy chủ với cấu hình tiết kiệm năng lượng cho di động, cùng băng thông I/O tốc độ cao với 4 cổng Ethernet 25 GbE để hợp nhất dữ liệu cảm biến đa phương thức theo thời gian thực.
Bên cạnh đó, ADI đóng góp công nghệ cảm biến biên, điều khiển chuyển động chính xác, độ ổn định nguồn và kết nối xác định. Sự kết hợp này cho phép robot vận hành các mô hình nền tảng ở quy mô lớn, từ mô hình thị giác-ngôn ngữ đến thị giác-ngôn ngữ-hành động, giúp robot vượt qua giới hạn nhận thức và tiến tới khả năng lập luận cùng thể hiện trí tuệ vật lý.
Ông Paul Golding, Phó Chủ tịch Edge AI của ADI, cho biết đây là lần đầu tiên robot có thể hiểu các nhiệm vụ phức tạp. Ông nhấn mạnh ADI mang đến nền tảng vật lý chính xác, khi kết hợp với khả năng lập luận của Jetson Thor, có thể phản hồi với các yếu tố vật lý thực tế theo thời gian thực, đưa robot hình người từ giai đoạn mô phỏng đến triển khai vận hành.
Điểm đột phá quan trọng nằm ở khả năng lập luận của robot thế hệ mới. Thay vì chỉ thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn, các mô hình nền tảng cho robot giờ đây có thể tích hợp nhiều đầu vào đa phương thức để lập kế hoạch, thích ứng và hành động theo thời gian thực. Điều này mở ra khả năng cho robot thực hiện các tác vụ phức tạp đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng ra quyết định trong môi trường thay đổi.
Để hiện thực hóa điều này, ADI tích hợp các mô hình nền tảng cho robot vào bộ công cụ phát triển nhằm thu hẹp khoảng cách từ mô phỏng đến thực tế. Mục tiêu là xây dựng nội dung robot có độ chính xác vật lý cao nhất, cho phép các nhóm thử nghiệm với tốc độ mô phỏng trong Isaac Sim của NVIDIA và sau đó dễ dàng mở rộng sang hệ thống thực tế.
ADI cung cấp các thành phần quan trọng cho hệ thống robot bao gồm cảm biến xúc giác đa phương thức, cảm biến độ sâu ToF, IMU với độ chính xác cao, bộ mã hóa khớp nối và cảm biến lực/mô-men xoắn đa trục. Đồng thời, công ty cũng cung cấp các bộ điều khiển dòng điện, vị trí và mô-men xoắn cùng với cảm biến từ tính đa vòng tiên tiến để mang lại truyền động chính xác và an toàn.
Việc tích hợp hệ thống được thực hiện thông qua cầu nối cảm biến Holoscan cung cấp dữ liệu đầu vào xác định với JetPack 7 của NVIDIA, truyền dữ liệu cảm biến và bộ truyền động đồng bộ vào GPU/CPU của Jetson Thor với độ trễ thấp. Kết nối mạng 4×25 GbE cung cấp băng thông cao và khả năng đồng bộ thời gian giữa các bộ phận robot.
Nền tảng Jetson Thor của NVIDIA, được ví như bộ não cho các robot hình người hiện nay
Ông Paul Golding so sánh vai trò của hai công ty bằng cách mô tả Jetson Thor của NVIDIA như bộ não và hệ thống cảm biến của ADI như hệ thần kinh, cho phép đưa robot từ môi trường mô phỏng Isaac Sim sang hoạt động thực tế tại nhà máy với độ chính xác vật lý nhanh hơn.
Các ứng dụng tiên phong được xác định bao gồm thao tác khéo léo với cụm dây cáp trong trung tâm dữ liệu và sản xuất ô tô, những tác vụ đòi hỏi tốc độ, độ chính xác và khả năng lặp lại. Ngoài ra, công nghệ này cũng mở rộng sang các nền tảng khác như robot tự hành AMR, nơi ADI đang hợp tác với NVIDIA để tích hợp năng lực nhận thức vào cuVSLAM thông qua IMU, cảm biến độ sâu và encoder bánh xe.
Đối với thị trường Việt Nam, sự hợp tác này mở ra cơ hội trong bối cảnh quốc gia đẩy nhanh chuyển đổi số và phát triển ngành xe điện. Việt Nam hiện là trung tâm sản xuất quan trọng toàn cầu và có thể tham gia vào chuỗi sản xuất linh kiện robot thế hệ mới. Thị trường xe điện tại Việt Nam được dự báo tăng trưởng từ 3,1 tỷ USD năm 2025 lên hơn 7,4 tỷ USD năm 2030, tạo nhu cầu cao cho robot ứng dụng AI trong dây chuyền sản xuất.
Nguồn tin: https://genk.vn/nvidia-bat-tay-mot-ong-lon-nganh-ban-dan-de-phat-trien-robot-hinh-nguoi-don-dau-ky-nguyen-moi-20250911155503051.chn
