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26/05/2020
Robots de logística de BMW Group con Inteligencia Artificial

Las últimas tecnologías gráficas e informáticas para aplicaciones de robótica en logística de producción, sobre todo la Inteligencia Artificial, se encuentra en la agenda futura de BMW Group. El objetivo es aumentar la coordinación avanzada de los robots logísticos autónomos, utilizando procesadores de alto rendimiento para estabilizar procesos, además de llevar las simulaciones en planificación de los procesos logísticos a otro nivel. Para ello, ha anunciado inversiones de 30 mil millones de euros hasta 2025 y colaboración con la empresa de tecnología con sede en California NVIDIA.

En el futuro, BMW Groupquiere aumentar el uso de tecnología informática de alto rendimiento, particularmente inteligencia artificial (IA), en logística. Las principales prioridades incluyen robots logísticos inteligentes, análisis de datos y la simulación de alta definición de procesos logísticos. Estas aplicaciones de IA pueden optimizar la robótica y el flujo de material, así como llevar las simulaciones en el proceso de planificación a un nuevo nivel.

En un primer proyecto piloto, BMW Group ha equipado robots de logística y robots de transporte inteligentes desarrollados internamente con tecnología de alto rendimiento y módulos especiales de inteligencia artificial. Esto mejora la coordinación de los robots, así como su capacidad para reconocer personas y objetos en comparación con la tecnología utilizada anteriormente.

Además, las mejoras en el sistema de navegación permiten a los robots identificar obstáculos como montacargas, trenes de remolque y personas, de manera más rápida y más clara, lo que permite calcular rutas alternativas en cuestión de milisegundos. Esta tecnología basada en IA permite a las aplicaciones de robótica aprender y aplicar diferentes respuestas a personas y objetos.

En este sentido, Jürgen Maidl, Director de Logística en la red de producción de BMW Group, señala: “El uso de tecnologías de visualización, así como de IA puntera para rediseñar nuestra logística es revolucionario. Nuestra colaboración con NVIDIA nos permite desarrollar tecnologías de vanguardia para la Industria 4.0. Con esta tecnología punta, podemos optimizar aún más nuestras innovaciones y procesos de logística. Combinar nuestras innovaciones con la tecnología de alto rendimiento de NVIDIA es un gran paso adelante”.

BMW Group está trabajando actualmente en el desarrollo de cinco robots logísticos habilitados con IA para mejorar los procesos logísticos, en los que integra a los ya anunciados Smart Transport Robots, STR, para el transporte autónomo de materiales, así como los robots logísticos para seleccionar, agarrar y manejar componentes y cargadores. Desarrollados con base en la plataforma de software de robótica ISAAC de NVIDIA, los robots utilizan poderosas redes neuronales profundas (DNN, Deep Neural Network), que incluyen percepción, segmentación, estimación de posición y estimación de posición humana.

Además de los datos reales, los robots están entrenados para la representación gráfica (rendering o renderizar) piezas de máquinas con trazado de rayos en una variedad de condiciones de iluminación y oclusión. Los datos reales y sintéticos se utilizan para entrenar redes neuronales profundas en servidores DGX.

Los robots están virtualmente entrenados y probados en la plataforma de software ISAAC robotics, operando en un entorno virtual Omniverse, donde varios miembros del personal de BMW Group en diferentes ubicaciones geográficas pueden trabajar en un entorno simulado.

MW Group ya utiliza tecnología informática de alto rendimiento que se combina con inteligencia artificial en su planificación logística virtual.

Los escaneos 3D de IA pueden reconocer diferentes objetos, como contenedores, estructuras de edificios o máquinas, y usar esta información para crear un plano de diseño virtual a través de escaneos 3D de alta resolución de edificios y fábricas. La tecnología permite a los ingenieros eliminar objetos individuales del escaneo 3D utilizando un software de planificación 3D y luego cambiarlos de uno en uno. Esto facilita la simulación y comprensión de los cambios de diseño dentro de las naves de producción.

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