Az Arm bemutatja a Total Design for Physical AI és robotikai keretrendszert

Az Arm bejelentette a Total Design for Physical AI programot, amely új robotikai keretrendszert is magában foglal, hogy közös szabványokat állítson fel az automatizált rendszerek számára.

Az Arm Total Design for Physical AI bevezetése

Az Arm bemutatta a Total Design for Physical AI programot, amely egy új robotikai keretrendszert is tartalmaz, célja pedig a közös szabványok megteremtése az automatizált rendszerek között. A fizikai iparágak, beleértve a bányászatot, mezőgazdaságot, gyártást és a globális szállítást, évente trillió dolláros gazdasági tevékenységet generálnak, és a 2030-as évekre becslések szerint 200 milliárd dolláros számítási lehetőséget kínálnak.

Az Arm célja, hogy csökkentse a mérnöki fragmentációt ezeken a területeken, ezért több mint 80 partneri szervezetet von be, amelyek a szoftver, hardver és AI területein tevékenykednek. Az elsődleges ökoszisztéma résztvevői között szerepel az AWS, az ECARX, a Hugging Face, a Liquid AI, az NXP, a PlusAI, a PSYONIC, a QNX, a Qwen, a Siemens és a Unitree Robotics.

A robotikai rendszerek képességi szintjeinek standardizálása

A robotika jelenleg nem rendelkezik közös módszerrel a rendszerek képességeinek leírására, összehasonlítására és kommunikálására, állítja Richard Grisenthwaite, az Arm főépítésze egy közelmúltban közzétett építészeti nyilatkozatban. Ez a fragmentáció megnehezíti a robotikai rendszerek tervezését, integrálását és skálázását az ipari telepítések során.

Ennek válaszlépéseként az Arm bevezette a Robotikai Képességi Keretrendszert, amely egy közös technikai szókincs alapjául szolgál, hasonlóan a vezetési automatizálás SAE szintjeihez. Az új keretrendszer a robotikai rendszereket a működési összetettség fokozatos szintjei szerint kategorizálja, a gépeket reagáló beállításoktól a kontextus-érzékeny, kognitív és önfejlesztő rendszerekig.

Minden képességi szint összekapcsolja a valós világ használati eseteit a gépi viselkedésekkel, kimenetekkel és hardverkorlátokkal. Ezek a kritériumok meghatározzák a rendszer késleltetését, a számítási elhelyezést, a memóriaallokációt, az energiahatárokat, a determináltságot és a biztonsági szabványokat.

Az Arm az elsődleges alapot a robotikai szektor visszajelzései alapján fejlesztette ki. A keretrendszerhez hozzájáruló szervezetek között szerepel az Anaxi Labs, az ANYbotics, az FMC³ Robotics, a Fourier, a GALBOT, a Gravis Robotics, a Lenovo, a McKinsey és a Robotec.ai.

Virtuális platformok a pre-szilikon autóipari fizikai AI fejlesztésének felgyorsítására

Az Arm Total Design for Physical AI egy korábban a felhő AI infrastruktúrára használt együttműködési fejlesztési struktúrát terjeszt ki. A program célja, hogy összehozza az AI modelleket, virtuális platformokat, digitális ikreket, érzékelőket, számítási szilíciumot és szoftvercsomagokat, lehetővé téve a korábbi fejlesztési és tesztelési ciklusokat.

Az autonóm szállítás és a robotika közös technikai követelményekkel néz szembe az érzékelési észlelés, az AI feldolgozás, a valós idejű vezérlés, a biztonság és az energiahatékony számítás terén. Az Arm ezt az együttműködési módszertant az autóiparban demonstrálta az AWS, a Google, a HERE, a RemotiveLabs és a Siemens társaságában.

A résztvevő autóipari cégek egy integrált digitális cockpit referencia megoldást fejlesztettek ki. Ez a környezet lehetővé tette a szoftverfejlesztő csapatok számára, hogy bonyolult autóipari kódot fejlesszenek, teszteljenek és validáljanak az Arm Zena CSS platformján, még a fizikai szilícium elérhetősége előtt.

Az Arm most technikai hozzájárulásokat kér a szélesebb mérnöki közösségtől, hogy bővítse a Robotikai Képességi Keretrendszert, ahogy a fizikai AI megvalósítások előrehaladnak.

További információt a fizikai AI-ról a Physical AI Expo rendezvényen szerezhet, amelyet Amszterdamban, Londonban és Észak-Amerikában tartanak.

---

Ez a cikk nem minősül pénzügyi tanácsadásnak.
A cikk eredeti forrása: Az Arm bemutatja a Total Design for Physical AI és robotikai keretrendszert.
A tartalmat mesterséges intelligencia segítségével fordítottuk és szerkesztettük olvasóink számára, az eredeti tartalom stílusának és értelmének megőrzése mellett.