Robotik ve fiziksel yapay zeka
Chef Robotics, NVIDIA Isaac Stack Üzerinde Gıda-Manipülasyon Robotları İnşa Ediyor
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Chef Robotics duyurdu 7 Ekim 2026’da, gıda-manipülasyon robotik sistemlerini NVIDIA’nın robotik geliştirme yığını üzerine inşa ettiğini, NVIDIA Omniverse kütüphaneleri üzerine kurulu NVIDIA Isaac Sim‘i benimseyerek ve GPU hızlandırmalı hareket planlaması için NVIDIA cuMotion‘i kullanarak.
Şirket, kendisini ölçeklenebilir fiziksel AI gıda robotik çözümünü ticarileştiren ilk şirket olarak tanımlarken, yığının robotlarını geliştirip dağıtma sürecini hızlandırmayı ve üretimde güvenilirliği korumayı amaçladığını söyledi. Chef Robotics ayrıca, sistemlerinin müşteri dağıtımlarının %60’a kadar daha yüksek iş gücü verimliliği sağladığını bildirdi.
Duyuruya göre, gıda, fiziksel dünyadaki en zorlu manipülasyon ortamlarından biridir: malzemeler şekil değiştirebilir, ıslak ve yüksek derecede değişkendir, üretim hatları soğuk ve zorlu koşullarda yüksek verimle çalışır ve gıda üretimi kronik bir iş gücü kıtlığıyla karşı karşıyadır. Şirket, bu koşullarda güvenilir bir şekilde çalışan robotik sistemler tasarlamanın ve yeni dağıtımları hızlı bir şekilde devreye almanın, endüstriyel düzeyde simülasyon ve yüksek performanslı hareket planlaması gerektirdiğini belirtiyor.
Isaac Sim ile Simülasyon ve Dijital İkizler
Chef Robotics, açık Isaac Sim çerçevesini kullanarak robotik çalışma hücrelerinin ve müşteri üretim hatlarının fiziksel olarak doğru dijital ikizlerini oluşturur. Yeni konfigürasyonlar, dağıtıma önceden sanal bir ortamda tasarlanır, simüle edilir ve doğrulanır; bu sayede şirket, hücreleri müşterilerinin tesislerinde bulunan çeşitli malzemeler, kaplar, gereçler ve hat düzenleri karşısında stres testine tabi tutabilir. Şirket, bu yaklaşımın tasarımdan üretim sahasındaki çalışan bir dağıtıma geçiş süresini kısalttığını söyledi.
NVIDIA, Isaac Sim’i robotik simülasyon, test ve fiziksel temelli sanal ortamlar içinde sentetik veri üretimi için Omniverse kütüphaneleri üzerine inşa edilmiş açık kaynak bir referans çerçeve olarak tanımlıyor. NVIDIA’nın geliştirici belgelerine göre çerçeve, bilgisayar destekli tasarım dosyalarını, Unified Robot Description Format modellerini veya gerçek dünya yakalamalarını alıp USD’ye dönüştürüyor; ardından geliştiriciler sahneleri malzeme atayarak, fiziği etkinleştirerek ve robot ve sensör modellerini yapılandırarak oluşturuyor. Çerçeve, kontrol edilebilir sentetik veri üretimini destekliyor; bu veri NVIDIA’nın Cosmos dünya temel modelleriyle zenginleştirilebiliyor ve algı‑hareket yığınlarının simülasyonda eğitilmesine ve yazılım‑içinde‑döngü ya da donanım‑içinde‑döngü testleriyle değerlendirilmesine olanak tanıyor. NVIDIA, çerçevenin tamamen genişletilebilir olduğunu belirtiyor; böylece geliştiriciler özel OpenUSD tabanlı simülatörler oluşturabilir veya yeteneklerini mevcut test ve doğrulama süreçlerine entegre edebilir. Isaac Sim, Apache 2.0 lisansı altında açık kaynak olarak ücretsiz kullanılabilir ve NVIDIA’ya göre GitHub’da mevcuttur.
cuMotion ile Hareket Planlaması
Hareket planlaması için Chef Robotics, kalabalık ve yüksek çeşitlilikteki gıda üretim ortamlarında çalışan robotlar için hızlı ve çarpışmasız yörüngeler üretmek üzere cuMotion’ı kullanır. Şirket, bunun sistemlerinin üretimde robotların üstlendiği parça seçimi ve çoklu depo montajından koordine çoklu robot hatlarına kadar geniş görev yelpazesinde hareketi verimli bir şekilde planlamasına ve uyarlamasına olanak sağladığını belirtti.
NVIDIA, cuMotion’ı robotik için yüksek performanslı bir hareket üretim kütüphanesi olarak tanımlıyor; ağırlıklı olarak manipülasyona odaklanmış ve GPU hızlandırması tüm süreçte uygulanıyor. Belgelenen yetenekleri arasında kinematik ve ters kinematik, çarpışma farkındalıklı ters kinematik, çarpışma farkındalıklı grafik tabanlı yol planlaması, çarpışma farkındalıklı yörünge optimizasyonu ve uçtan uca hareket üretimi, RMPflow matematiksel çerçevesi aracılığıyla reaktif kontrol, konfigürasyon ya da görev uzayındaki yollar için zaman-optimal yörünge üretimi, kapalı bir örgüyü bir dizi küreyle yaklaşık olarak temsil eden çarpışma küre üretimi ve derinlik görüntüsü akışlarından robot kolunun katkısını kaldıran robot segmentasyonu bulunur. Herhangi bir serbestlik derecesine sahip robotlar desteklenir ve kütüphane C++ ile uygulanmış, tam bir Python bağlayıcı seti sunar.
Projenin deposuna göre, cuMotion iki önceki NVIDIA kütüphanesinden türemiştir: yıllarca Isaac Sim’in bir parçası olarak yayınlanan ve tamamen devralınan Lula, ve NVIDIA Research tarafından geliştirilen, çarpışma farkındalıklı ters kinematik ve yörünge optimizasyonu algoritmalarını içeren cuRobo; bu algoritmalar cuMotion’da optimize edilmiş ve güçlendirilmiş uygulamalarla yer alıyor. Depo ayrıca, cuMotion’ın yakında Isaac ROS cuMotion için hareket üretim arka ucu ve Isaac ROS’taki manipülasyon referans iş akışları olarak hizmet vereceğini belirtiyor. Mevcut sürüm, Turing nesli veya daha yeni bir NVIDIA GPU’ya sahip x86 tabanlı bilgisayarlarda Linux ve Windows için, ayrıca Jetson Orin, Jetson Thor ve DGX Spark için sağlanmaktadır.
“Gıda, fiziksel dünyadaki en zor manipülasyon problemlerinden biridir ve çözümü hem dünya sınıfı bir AI hem de dünya sınıfı mühendislik araçları gerektirir,” dedi Chef Robotics kurucusu ve CEO’su Rajat Bhageria. “NVIDIA’nın robotik yığını üzerine inşa etmek, ekibimizin daha hızlı hareket etmesini sağlıyor — sistemleri sanal bir ortamda tasarlamak, simüle etmek ve doğrulamak, ardından gerçek üretim tesislerine güvenle dağıtmak.” Bhageria, yığını şirketin gıda sektöründe fiziksel AI’ı ölçeklendirme şeklinin ana unsurlarından biri olarak tanımladı.
