NVIDIA ผสานกำลัง OpenUSD และ NVIDIA Omniverse ยกระดับการใช้งาน AI สำหรับการผลิต เพื่อทำให้ระบบเซนเซอร์, โมเดลการให้เหตุผล และ Workflow ของ Agentic ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในบริบทสภาพแวดล้อมของโรงงานอุตสาหกรรม ยกระดับสู่ Physical AI โดยมีกรณีการใช้งานตัวอย่างที่น่าสนใจเกิดขึ้นจริง 3 ประการ
Physical AI ได้กลายเป็นอนาคตของการทำงานภาคอุตสาหกรรม โดยมีความท้าทายสำคัญ คือ 3D Pipeline ที่มี Reliability ไม่มากนัก เช่น การเคลื่อนย้ายข้อมูลจาก CAD สู่แพลตฟอร์มการจำลองทางกายภาพ ข้อมูลเชิงเรขาคณิตและ Metadata นั้นหายไป ทำให้ต้องทำใหม่แต่แรก จึงเกิดเป็น SimReady ที่เป็นเทคโนโลยีมาตรฐานใหม่ซึ่งพัฒนาต่อยอดบน OpenUSD ทำให้ชิ้นงาน 3 มิติมีความถูกต้องแม่นยำแม้จะใช้งานในระบบอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นการ Render, การจำลอง หรือ Pipeline ของการฝึก AI
3 ตัวอย่างกรณีใช้งาน Physical AI จาก NVIDIA ในภาคอุตสาหกรรมการผลิต
การผสาน SimReady เข้ากับ Library ของ NVIDIA Omniverse จะช่วยยกระดับความแม่นยำข้อมูลทางกายภาพที่เกิดขึ้นได้ ทำให้สามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เกิดขึ้นนั้นมีความสมจริงและเชื่อถือได้ โดยกรณีการใช้งานที่น่าสนใจ ได้แก่
ABB Robotics – ลดช่องว่างการจำลองและการใช้งานจริงด้วยความแม่นยำกว่า 99%
ABB Robotics ได้ใช้ NVIDIA Omniverse Library สำหรับ RobotStudio HyperReality ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจำลองของตัวเองที่มีการใช้งานทั่วโลก โดยแพลตฟอร์มจำใช้ไฟล์ USD ทำงานด้วย Firmware แบบเดียวกับเครื่องจริง เปิดทางสู่การฝึกหุ่นยนต์ การทดสอบการทำงาน และการใช้โมเดล AI ได้ก่อนสายการผลิตจะเกิดขึ้นจริงภายใต้สภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไปได้ เช่น แสงไฟต่างๆ ผลลัพธ์คือการลดวงจรของการเตรียมพร้อมและปรับตัวของเทคโนโลยีได้กว่า 50% และลดเวลาที่ต้องใช้โดยทั่วไปได้ 80% ในขณะที่ลดต้นทุนตลอดวงจรชีวิตของอุปกรณ์ได้ 30-40%
JLR ลดเวลาการจำลองอากาศพลศาสตร์จาก 4 ชั่วโมงเหลือ 1 นาที
JLR ใช้การจำลองอากาศพลศาสตร์สำหรับยานพาหนะด้วยโมเดล Neural Surrogate กับการจำลองความลื่นไหลของพลศาสตร์ด้วยคอมพิวเตอร์ของอุโมงค์ลมกับโปรไฟล์ยานพาหนะกว่า 20,000 ชุด เกิดการใช้งาน NVIDIA GPU ทำงานโดยมี Workload ที่ 95% เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว Neural Concept Design Lab ได้ต่อยอด Omniverse เพื่อให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของอากาศพลศาสตร์แบบ Real-Time เพื่อให้วิศวกรปรับรูปทรงต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและต่อเนื่องสำหรับขั้นวงจรการออกแบบและการจำลอง เปลี่ยนกระบวนการที่เคยรอกว่า 4 ชั่วโมงเหลือ 1 นาที
Tulip ยกระดับกระบวนการผลิตของ Terex ด้วยโรงงานอัจฉริยะแบบ Real-Time
ฟังก์ชัน Factory Playback เป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานเดิมที่มีอยู่กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบอัจฉริยะได้ ด้วยการเปลี่ยนบันทึกข้อมูลการทำงานสู่สิ่งที่ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ได้ โดยฟังก์ชันดังกล่าวถูกพัฒนาต่อยอดจาก NVIDIA Metropolis VSS Blueprint ที่ใช้ข้อมูลจากกล้องในโรงงานเชื่อมต่อกับเซนเซอร์จากเครื่องจักรและบริบทการทำงาน เกิดเป็นเส้นเวลาที่แสดงให้เห็นว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง นอกจากนี้ยังมีการใช้งานโมเดล NVIDIA Cosmos Reason Vision Language เพื่อตีความภาพจากกล้องรวยมถึงพฤติกรรมแรงงานหน้างานแบบ Real-Time ซึ่งมีการใช้งานในโรงงาน Terex กว่า 40 โรง คาดว่าจะเพิ่ม Yield 3% และลดการกลับมาทำงานซ้ำ (Rework) 10%
แม้ในวันนี้อาจยังไม่มีกรณีของการใช้งาน Physical AI ที่สามารถตอบสนองกลับไปกลับมากับโรงงานอุตสาหกรรมได้อย่างเต็มรูปแบบ แต่จากกรณีของ NVIDIA ทำให้เห็นว่า AI เริ่มนั้นสามารถตอบสนองกับการทำงานในโลกกายภาพได้มากขึ้น และการที่ AI จะมีกายภาพที่ตอบสนองต่อโลกจริงได้คงจะเกิดขึ้นในเวลาอีกไม่นาน
ที่มา:
NVIDIA
