تُوسّع Nvidia منصة Halos للسلامة، التي صُممت في الأصل للمركبات ذاتية القيادة، لتشمل الروبوتات. وتهدف الجوانب البرمجية إلى إتاحة المراقبة المستمرة لـ "كل كتلة عتادية" و"كل مكتبة برمجية" لرصد الأعطال بسرعة، بحسب Goel. كما يعزل النظام أحمال الحوسبة الحرجة للسلامة لتجنب أي تداخل محتمل.
تتضمن Halos جسر أجهزة الاستشعار Nvidia Holoscan Sensor Bridge، الذي يربط بيانات أجهزة الاستشعار بمعالجة الحوسبة المتعلقة بالسلامة، بحيث يمكن تحديد البيانات التالفة بسهولة. ويمكن تضمين هذه القدرة في مكونات عتادية منفردة، مثل وحدة التحكم الدقيقة أو مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا. ويضم الحزمة أيضًا عمليات محاكاة من Nvidia لاختبار الروبوتات في بيئات افتراضية، إلى جانب برنامج مختبر فحص يمنح شركات الروبوتات والشركاء الآخرين تغذية راجعة سريعة حول أي "عناصر" متعلقة بالسلامة تظهر أثناء التطوير.
غير أن تكييف Halos من المركبات ذاتية القيادة إلى الروبوتات تطلّب استيعاب تعريفات متعددة ومختلفة للسلامة. فتعريف السلامة الوظيفية للقيادة الذاتية يبقى عمومًا واحدًا عبر شركات السيارات والدول. لكن روبوت مكنسة يُنظّف ممرًا يواجه اعتبارات سلامة تختلف كثيرًا عن روبوت رافعة شوكية يتعامل مع أحمال ثقيلة في رصيف تحميل بمستودع. وأوضح Goel أن الفريق اضطر إلى إعادة التفكير في كثير من العمل الأساسي لبناء منصة قابلة للبرمجة، تتيح للمطورين تعريف وظائف سلامة مخصصة دون كسر البنية التحتية الأساسية. وقال لـ Ars: "قد يأتي توفير المرونة على حساب فقدان بعض السيطرة على المنظومة بأكملها."
وتُعد وظائف السلامة المخصصة ضرورية أيضًا لأن الروبوتات تعمل في بيئات معقدة ومتنوعة. فالروبوت الذي يتحرك في ممر بسرعة ستة أميال في الساعة لا يرى النقاط العمياء ولا ما يأتي من خلف الزاوية، ولذلك يكاد يتوقف قبل المنعطفات. وكما قال Gold، فإن المصانع والمستودعات والمستشفيات بيئات غير منظمة يمكن أن يأتي منها أي شيء من أي اتجاه.
المصدر: Ars Technica · لخّصه HeadlinesBriefing