Computex được công nhận là hội nghị công nghệ lớn nhất thế giới tập trung vào ngành CNTT và IoT. Năm nay Computex đã mời Jerry Chen, người đứng đầu Bộ phận Phát triển Kinh doanh Toàn cầu cho Sản xuất và Kinh doanh Công nghiệp của NVIDIA, để mang đến một bài phát biểu sâu sắc của Diễn đàn AIoT với tiêu đề “Lời hứa của sự chuyển đổi kỹ thuật số: Cách các hệ thống công nghiệp sử dụng AI đang vươn lên để đáp ứng những thách thức.”

Hầu hết chúng ta đều biết rằng sự chuyển đổi nền công nghiệp sang AI đang tác động đến mọi ngành nghề trong nền kinh tế toàn cầu. Những gì bắt đầu từ một thập kỷ trước từ các dịch vụ đám mây hỗ trợ AI được tiên phong bởi các công ty siêu cấp đã khai sinh ra các ứng dụng, dịch vụ và thiết bị tiêu dùng thông minh.

Ngày nay, chúng ta đang chứng kiến ​​sự trỗi dậy của giai đoạn thú vị tiếp theo của AI dành cho các hệ thống quy mô công nghiệp, phức tạp được kết nối với nhau. Giai đoạn mới này hứa hẹn mang đến các hệ thống vật lý công nghiệp được tích hợp AI có với khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu hóa để đạt được mức độ tin cậy và năng suất chưa từng có.

Trong bài phát biểu của mình, ông Chen đã đi sâu vào Hành trình AI để nói về làn sóng AI, chuyển đổi kỹ thuật số với AI công nghiệp, những thách thức phải đối mặt, cũng như tương lai của AI. Chúng ta đều biết rằng AI là một sức mạnh cần được tối ưu và hãy tìm hiểu cách NVIDIA dẫn dắt thế giới trong hành trình đến giai đoạn mới thú vị này.

AI – công nghệ vì một mục đích chung

Các nhà kinh tế gọi AI là Công nghệ Mục đích Chung, hay một sự đổi mới không chỉ phục vụ một mục đích duy nhất. Giống như nông nghiệp, ngôn ngữ viết, động cơ đốt trong, điện và công nghệ thông tin, AI tác động rộng rãi đến tất cả các ngành công nghiệp hiện có.

Cũng giống như mỗi Công nghệ Mục đích Chung này đã kích hoạt các cuộc Cách mạng Công nghiệp, AI là nền tảng cho cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư. Hơn thế nữa, bởi vì AI có tiềm năng học hỏi, cải thiện và hoạt động một cách tự chủ, nó sẽ chỉ trở nên mạnh mẽ hơn theo cấp số nhân theo thời gian.

Hành trình AI: Làn sóng của AI

Cuộc hành trình của AI sẽ đến theo từng đợt, bắt đầu với Điện Toán AI được kích hoạt bởi những biến động lớn của AI khi 3 cải tiến xuất hiện cùng nhau cách đây một thập kỷ: Thuật toán học máy, Dữ liệu lớn và Điện toán GPU. Việc triển khai sản xuất đầu tiên của AI bắt đầu với các Hyperscaler lớn như Amazon, Baidu, Google và Microsoft. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây này là những người đầu tiên xây dựng các dịch vụ AI dựa trên đám mây vào nền tảng của họ.

Làn sóng lớn tiếp theo của hành trình AI là AI of Things (AIoT), được đại diện bởi AI khi vượt khỏi giới hạn ra khỏi đám mây và mở rộng sang các tài sản công nghiệp. Làn sóng công nghiệp mới này đưa ra những thách thức rất khác so với các dịch vụ AI được triển khai trong các trung tâm dữ liệu đám mây được quản lý.

Tiếp theo là Cạnh tranh công nghiệp, được đại diện phần lớn bởi các tài sản công nghiệp từ xa, không được quản lý trong các nhà máy, mỏ dầu hoặc mạng lưới đường sắt. Các công nghệ mới nổi như 5G là những công cụ cho phép triển khai và quản lý AI ở Công nghiệp. 5G cũng là một đường dẫn để thu thập dữ liệu cảm biến để dạy các hệ thống Edge AI cách liên tục học hỏi và cải tiến.

Tuy nhiên, không phải tất cả các hệ thống Cạnh tranh công nghiệp đều có khả năng dựa vào kết nối. Nhiều ứng dụng quan trọng cần có tác nhân thông minh để nhận thức môi trường của chúng và hoạt động một cách tự chủ. Mặc dù chúng ta có thể coi các Hệ thống tự hoạt động này như rô bốt, nhưng thực tế là chúng là các hệ thống vật lý mạng phức tạp liên tục học hỏi, thích nghi và cải tiến cách chúng hoạt động.

Không giống như Làn sóng đầu tiên của các hệ thống AI dựa trên đám mây, hai Làn sóng AI sau này hoạt động trong tự nhiên, bên ngoài các trung tâm dữ liệu được quản lý. Ông Chen cũng nhấn mạnh rằng Cạnh tranh công nghiệp AI hay còn gọi là AIoT, đại diện cho các lĩnh vực to lớn của nền kinh tế toàn cầu của chúng ta.

Ứng dụng công nghiệp đang dần tăng của AI

Đại dịch, chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và những hạn chế về năng lực bán dẫn cũng đang thúc đẩy AI trở thành một nhu cầu cần thiết. Giá trị và tác động của nó được cảm nhận trên nhiều ngành như thiết kế, sản xuất, chuỗi cung ứng và hậu cần, khoa học dữ liệu, v.v.

Ví dụ về các trường hợp sử dụng giá trị cao trong các ứng dụng công nghiệp mà chúng ta có thể tìm thấy ngày nay là việc triển khai AI để dự đoán các hoạt động bảo trì và dịch vụ cũng như việc áp dụng rộng rãi AI để kiểm tra chất lượng dựa trên hình ảnh trong sản xuất chính xác.

Thông điệp của Ông Chen rất rõ ràng: mọi lĩnh vực công nghiệp sẽ được chuyển đổi bởi AI. Tiềm năng của AI trong việc tạo ra giá trị là rất lớn và phổ biến là đáng kinh ngạc.

Những thách thức khi triển khai AI cho các ứng dụng công nghiệp

Để đạt được Chuyển đổi kỹ thuật số công nghiệp, chúng ta cần phải vượt qua một loạt các thách thức đặc thù. Cụ thể, Chen đã nêu ra tám thách thức duy nhất: kết nối, khả năng mở rộng, khả năng quản lý, phát triển và tạo mẫu, bảo mật, an toàn, quyền tự hành, cũng như thiết kế và tối ưu hóa.

Để đối mặt cùng tất cả những thách thức này, NVIDIA đang đầu tư vào các giải pháp giải quyết từng vấn đề đó. Chen trích dẫn ví dụ về việc kiểm tra lon nước giải khát bằng nhôm để chứng minh cách đối tác Data Monsters của NVIDIA. Họ triển khai AI để kiểm tra 100% tất cả các lon ở tốc độ 60 lon mỗi giây. Trong một ví dụ sáng tạo khác, đối tác V7 Labs của NVIDIA đã phát triển một nền tảng cho phép các nhà sản xuất ô tô hiện đại đào tạo các hệ thống kiểm tra để nhận ra các lỗi duy nhất trong từng quy trình sản xuất và cho phép khách hàng của họ đào tạo lại các mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu duy nhất của họ. NVIDIA cũng sử dụng các công nghệ kiểm tra tăng cường AI này cho các hoạt động sản xuất của riêng mình.

NVIDIA và BMW: Nền tảng Omniverse

Sự hợp tác rất được mong đợi của NVIDIA và BMW Group là Robot Giao thông Thông minh và SortBot của Tập đoàn BMW. Sử dụng nền tảng NVIDIA’s Isaac để đào tạo robot trong môi trường mô phỏng nhằm lập kế hoạch chuyển động, phát hiện đối tượng và ước lượng tư thế. Các robot đang huấn luyện trong môi trường ảo bằng cách sử dụng Isaac Sim chạy trên Omniverse để cung cấp một môi trường huấn luyện mô phỏng với các quy tắc vật lý và hình ảnh thực tế.

Phương pháp tiếp cận này, được gọi là “sim-to-real”, được thiết kế để đào tạo một Nhân viên AI tự học an toàn trong môi trường tổng hợp. Nhân viên AI được đào tạo sau đó được đưa ra khỏi mô phỏng ảo và đưa vào một robot vật lý trong thế giới thực. Cách tiếp cận này hứa hẹn sẽ thay đổi cách thức ngành công nghiệp sẽ đào tạo và triển khai robot trong tất cả các loại môi trường công nghiệp.

Mô hình hóa một nhà máy sản xuất thật và hiện đại yêu cầu phức tạp đến mức chi tiết cần thiết là một nhiệm vụ khó khăn. Nhưng Tập đoàn BMW đã đạt được điều này bằng cách hợp tác với NVIDIA và sử dụng nền tảng Omniverse của NVIDIA, giúp nâng cao đáng kể độ chính xác, tốc độ và hiệu quả của quy trình lập kế hoạch này.

Cùng nhau, BMW và NVIDIA mang đến ra một tương lai nơi đại diện ảo của toàn bộ mạng lưới sản xuất sản xuất cho phép tiếp cận tích hợp để lập kế hoạch các quy trình sản xuất phức tạp. Giống như Chen, BMW mong đợi thời điểm mà các nhà lập kế hoạch sản xuất tại Tập đoàn BMW có thể hình dung toàn bộ vòng đời lập kế hoạch cho mọi nhà máy trong mạng lưới sản xuất toàn cầu của họ, được tăng tốc nhờ cơ sở hạ tầng GPU có thể mở rộng.

Giới thiệu NVIDIA SimNet: Bộ công cụ mô phỏng tăng tốc bằng AI

Các mô hình dựa trên vật lý đã được sử dụng trong nhiều năm để tối ưu hóa việc thiết kế và vận hành các thiết bị công nghiệp. Giờ đây, những mô hình này đang được kết hợp với hành vi quan sát thực của các máy vật lý và thu thập bằng dữ liệu từ các cảm biến giám sát.

Cả hai cách tiếp cận đều tìm cách tạo ra các mô hình kỹ thuật số của máy móc – hay còn được gọi là cặp song sinh kỹ thuật số. Bằng cách kết hợp mô hình dựa trên vật lý lý thuyết với thực tế được quan sát từ các mô hình theo hướng dữ liệu, các cặp song sinh kỹ thuật số có thể đạt được điều tốt nhất của cả hai thế giới bằng cách sử dụng AI.

SimNet của NVIDIA là một khuôn khổ để chạy các mạng thần kinh được thông báo về vật lý trên GPU. Nó minh họa cách AI có thể được truyền tải với sự hiểu biết về vật lý kết hợp để nó có thể được sử dụng như một mô hình thay thế để khám phá không gian thiết kế để tìm ra cấu hình tối ưu.

Giới thiệu NVIDIA Morpheus: An ninh mạng như một mệnh lệnh kinh doanh chiến lược

Các mối đe dọa an ninh mạng là một vấn đề mà mọi người đều phải đối mặt. Nhưng đối với các công ty công nghệ cao với IP có giá trị, mối đe dọa này là nghiêm trọng nhất. Khi xu hướng sản xuất hiện đại hướng tới tích hợp máy móc phức tạp hơn và được kết nối nhiều hơn, mọi công cụ sản xuất mới với các nút điện toán và kết nối mạng đều là một yếu tố bị tấn công tiềm năng. Do đó, cần phải có một giải pháp an ninh mạng được nhúng trong chính kết cấu của mạng truyền thông.

Do đó, khung ứng dụng an ninh mạng Morpheus của NVIDIA là một giải pháp an ninh mạng được thiết kế để kích hoạt và hoạt động cùng với các thiết bị mạng DPU của NVIDIA được nhúng trong kết cấu mạng.

Một khung ứng dụng AI mở cung cấp cho các nhà phát triển an ninh mạng một đường ống AI được tối ưu hóa cao và các khả năng AI được đào tạo trước, NVIDIA Morpheus cho phép các nhà phát triển kiểm tra tất cả lưu lượng IP ngay lập tức và liên tục trên cấu trúc trung tâm dữ liệu của họ. Các nhà phát triển có thể phát hiện ngay thông tin nhạy cảm bị rò rỉ khi nó bị lộ trong lưu lượng mạng. Mang đến một cấp độ bảo mật mới cho các trung tâm dữ liệu, Morpheus cung cấp khả năng bảo vệ động, đo từ xa theo thời gian thực, các chính sách thích ứng và phòng thủ mạng để phát hiện và chứa các mối đe dọa an ninh mạng.

Hỗ trợ Hệ sinh thái Mở rộng của NVIDIA

Chúng tôi rất vui mừng khi thấy các công nghệ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo đầy cảm hứng của NVIDIA, tất cả đều thể hiện cam kết của NVIDIA trong việc tạo ra các thị trường mới cho các công nghệ của mình. Để dễ dàng cung cấp những công nghệ này trên thị trường, mô hình kinh doanh của NVIDIA đòi hỏi sự hỗ trợ không ngừng của hệ sinh thái. NVIDIA có sẵn trên mọi nền tảng máy tính chính: trên Đám mây, trong Trung tâm dữ liệu và trong các thiết bị Edge. NVIDIA cũng hỗ trợ các nền tảng Power, Arm và tất nhiên là x86 Intel và x86 AMD.

Xây dựng hệ sinh thái: Tiến lên trong Kỷ nguyên AI

Chen kết thúc bài chia sẻ của mình một cách lạc quan bằng cách cảm ơn các đối tác hệ sinh thái của NVIDIA, những người cùng với NVIDIA, đang hành trình vào Kỷ nguyên AI để biến đổi tương lai của Cạnh tranh công nghiệp. Tất cả chúng ta đều hào hứng tiến lên trong thời đại AI và hành trình cùng với NVIDIA và các đối tác của nó. Không còn nghi ngờ gì nữa, tương lai của AI – với NVIDIA – rất tươi sáng.