In che modo Unity Simulation Pro e Unity SystemGraph utilizzano l’intelligenza artificiale per addestrare i sistemi
La scorsa settimana, in occasione del suo AI Summit , Unity , una piattaforma che mira a consentire agli utenti di produrre contenuti 3D in tempo reale, ha annunciato il lancio di due nuovi prodotti progettati per semplificare l’addestramento di sistemi complessi con AI: Unity Simulation Pro, una multi-GPU headless soluzione di rendering distribuita e Unity SystemGraph, un’estensione dell’editor basata su nodi.
I due prodotti sono progettati per rendere più semplice per gli ingegneri testare e analizzare virtualmente le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale, ovvero senza avere accesso all’hardware fisico.
Ad esempio, Unity Simulation Pro è progettato per consentire agli sviluppatori di utilizzare il rendering distribuito per modellare e testare i sistemi più velocemente del tempo reale indipendentemente dall’hardware fisico, in modo che possano eseguire iterazioni e testare a una velocità molto più elevata.
“Unity Simulation Pro è stato creato appositamente per creare applicazioni di simulazione all’avanguardia. Con questo prodotto stiamo aprendo un futuro in cui vedremo più sviluppatori creare ed evolvere sistemi autonomi, in diversi settori, a un ritmo più rapido, più sicuro e più conveniente”, ha affermato Danny Lange, vicepresidente senior dell’intelligenza artificiale presso Unità.
Addestrare robot intelligenti con AI
Le capacità veloci e non dipendenti dall’hardware di Unity Simulation Pro sono uno dei motivi principali per cui l’Allen Institute of AI e la Carnegie Mellon University utilizzano la soluzione per addestrare i robot a eseguire attività di navigazione e manipolazione.
ANNUNCIO
Utilizzando la soluzione, i ricercatori sono riusciti ad accelerare il processo di formazione da 200 frame al secondo (FPS) con una GPU a 5000 FPS con 32 GPU, secondo l’università.
“Al2-THOR è un ambiente di simulazione pionieristico con il repository più diversificato di scene indoor e, sebbene fornisca simulazioni altamente realistiche, questa alta fedeltà è ad alta intensità di calcolo”, ha affermato Abhinav `Gupta, professore associato, Carnegie Mellon University. “La versione headless di AI2-THOR, basata su Unity Simulation Pro, ci consente di addestrare i nostri modelli in cluster di grandi dimensioni. Esperimenti che prima richiedevano settimane per essere completati, ora possono terminare in pochi giorni”.
Tradizionalmente, se gli ingegneri volevano testare sistemi autonomi, dovevano sviluppare simulazioni complesse con ambienti di grandi dimensioni. Unity Simulation Pro fornisce una soluzione di test più rapida che consente agli sviluppatori di creare e testare sistemi autonomi a un ritmo più rapido.
Modifica basata su nodi
Allo stesso modo, Unity SystemGraph, è un editor basato su nodi, progettato per emulare sistemi di meccatronica, robotica e sensori fotografici. Unity ha progettato lo strumento per ridurre il costo del processo di test per consentire agli ingegneri di imitare virtualmente sensori, telecamere e robot fisici.
“Con Unity SystemGraph, gli ingegneri possono imitare sensori, telecamere e persino robot fisici in un sistema complesso. Quindi possono testare e addestrare questi sistemi a velocità superiori a quelle in tempo reale con Unity Simulation Pro, ottenendo livelli di prestazioni ottimizzati con un enorme risparmio di costi e tempo”, ha affermato Dave Rhodes, direttore generale, Digital Twins, Unity.
In passato, secondo Unity, Volvo Cars ha utilizzato Unity SystemGraph per eseguire modelli di sensori ad alta fedeltà e per eseguire test di percezione della guida autonoma, per testare le capacità di guida autonoma dei suoi sistemi di intelligenza artificiale.
Rendering ultra veloce
Sebbene Unity non sia l’unica piattaforma di sviluppo sul mercato, in competizione con altri provider come Roblox, Chartboost e Mobvista, ciò che distingue Unity Simulation Pro è il suo utilizzo del rendering distribuito. Il rendering distribuito ottimizza la quantità di risorse GPU disponibili per gli utenti, in modo che possano eseguire il rendering delle simulazioni più velocemente rispetto ad altre piattaforme meno ottimizzate.
