Nvidia's big bet on physical AI aims for safer robotaxis, humanoid robots

Nvidia is extending its Halos safety platform, originally built for autonomous vehicles, into robotics. The software side is designed to enable constant monitoring of "every hardware block" and "every software library" to swiftly spot failures, according to Goel. The system also isolates safety-critical computing workloads to avoid potential interference.

Halos includes the Nvidia Holoscan Sensor Bridge, which connects sensor data with safety-related computer processing so corrupted data can be easily identified. This capability can be embedded in individual hardware components, such as a microcontroller or Field Programmable Gate Array. The package also features Nvidia's simulations for testing robots in virtual environments, along with an inspection lab program that gives robotics companies and other partners quick feedback on any safety "artifacts" that arise during development.

Adapting Halos from autonomous vehicles to robotics, however, required accommodating many different definitions of safety. Functional safety for autonomous driving generally stays the same across automotive companies and countries. A robotic vacuum cleaning a hallway, though, faces very different considerations than a robotic forklift handling heavy payloads at a warehouse loading dock. Goel said the team had to reimagine much of the foundational work to build a platform that is programmable, letting developers define custom safety functions without breaking the underlying infrastructure. "Giving flexibility can come at the cost of losing some control over the stack," he told Ars.

Custom safety functions are also essential because robots operate in complex, diverse environments. A robot moving down an aisle at six miles per hour cannot see blind spots or what is coming around the corner, so it often nearly halts before turns. As Gold put it, factories, warehouses and hospitals are unstructured environments where things can come from anywhere.

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.

Nvidia তাদের Halos নিরাপত্তা প্ল্যাটফর্মকে রোবোটিক্সে সম্প্রসারিত করছে, যা মূলত স্বয়ংচালিত যানবাহনের জন্য তৈরি হয়েছিল। Goel-এর মতে, এর সফ্টওয়্যার দিকটি "প্রতিটি হার্ডওয়্যার ব্লক" ও "প্রতিটি সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি" অবিরাম পর্যবেক্ষণ করার জন্য নকশা করা হয়েছে, যাতে ত্রুটি দ্রুত চিহ্নিত করা যায়। এই ব্যবস্থা সম্ভাব্য হস্তক্ষেপ এড়াতে নিরাপত্তা-সংক্রান্ত গুরুত্বপূর্ণ কম্পিউটিং কাজগুলোকে আলাদা রাখে।

Halos-এ রয়েছে Nvidia Holoscan Sensor Bridge, যা সেন্সরের তথ্যকে নিরাপত্তা-সংক্রান্ত কম্পিউটার প্রসেসিংয়ের সঙ্গে যুক্ত করে, যাতে দূষিত তথ্য সহজে শনাক্ত করা যায়। এই সক্ষমতা একটি মাইক্রোকন্ট্রোলার বা Field Programmable Gate Array-এর মতো পৃথক হার্ডওয়্যার উপাদানে যুক্ত করা যেতে পারে। প্যাকেজটিতে ভার্চুয়াল পরিবেশে রোবট পরীক্ষার জন্য Nvidia-র সিমুলেশনও রয়েছে, পাশাপাশি একটি ইন্সপেকশন ল্যাব প্রোগ্রাম আছে, যা রোবোটিক্স কোম্পানি ও অন্যান্য অংশীদারদের উন্নয়নের সময় দেখা দেওয়া যেকোনো নিরাপত্তা "আর্টিফ্যাক্ট" সম্পর্কে দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেয়।

তবে স্বয়ংচালিত যানবাহন থেকে রোবোটিক্সে Halos-কে খাপ খাওয়াতে নিরাপত্তার অনেক ভিন্ন সংজ্ঞাকে বিবেচনায় নিতে হয়েছে। স্বয়ংচালিত ড্রাইভিংয়ের জন্য কার্যকরী নিরাপত্তার সংজ্ঞা সাধারণত বিভিন্ন গাড়ি কোম্পানি ও দেশে একই থাকে। কিন্তু একটি করিডোর পরিষ্কার করা রোবোটিক ভ্যাকুয়াম ক্লিনারের নিরাপত্তা-বিবেচনা, গুদামের লোডিং ডকে ভারী মাল বহনকারী রোবোটিক ফর্কলিফ্টের থেকে সম্পূর্ণ আলাদা। Goel ব্যাখ্যা করেন, দলকে এমন একটি প্রোগ্রামযোগ্য প্ল্যাটফর্ম তৈরির জন্য বহু মৌলিক কাজ নতুন করে ভাবতে হয়েছে, যাতে ডেভেলপাররা অন্তর্নিহিত অবকাঠামো না ভেঙে কাস্টম নিরাপত্তা ফাংশন নির্ধারণ করতে পারেন। "নমনীয়তা দিতে গেলে পুরো স্ট্যাকের কিছু নিয়ন্ত্রণ হারানোর মূল্য দিতে হতে পারে," তিনি Ars-কে বলেন।

কাস্টম নিরাপত্তা ফাংশনও জরুরি, কারণ রোবট জটিল ও বৈচিত্র্যময় পরিবেশে কাজ করে। ঘণ্টায় ছয় মাইল গতিতে একটি করিডোর দিয়ে চলা রোবট তার অন্ধ স্থান বা কোণের আড়াল থেকে কী আসছে তা দেখতে পায় না, তাই মোড়ের আগে প্রায় থেমে যায়। Gold-এর ভাষায়, কারখানা, গুদাম ও হাসপাতাল হলো অগঠিত পরিবেশ, যেখানে যেকোনো দিক থেকে কিছু এসে পড়তে পারে।

Nvidia erweitert seine Sicherheitsplattform Halos, die ursprünglich für autonome Fahrzeuge entwickelt wurde, auf die Robotik. Die Softwarekomponente ist so konzipiert, dass sie „jeden Hardware-Block“ und „jede Software-Bibliothek“ ständig überwacht, um Ausfälle schnell zu erkennen, so Goel. Das System isoliert außerdem sicherheitskritische Rechenlasten, um mögliche Störungen zu vermeiden.

Halos umfasst den Nvidia Holoscan Sensor Bridge, der Sensordaten mit sicherheitsrelevanter Rechenverarbeitung verbindet, sodass beschädigte Daten leicht erkannt werden können. Diese Funktion lässt sich in einzelne Hardwarekomponenten wie einen Mikrocontroller oder ein Field Programmable Gate Array (FPGA) einbetten. Das Paket enthält zudem Nvidia-Simulationen zum Testen von Robotern in virtuellen Umgebungen sowie ein Inspektionslabor-Programm, mit dem Robotikunternehmen und andere Partner schnelles Feedback zu sicherheitsrelevanten „Artefakten“ erhalten, die während der Entwicklung auftreten.

Die Anpassung von Halos von autonomen Fahrzeugen auf die Robotik erforderte jedoch, viele unterschiedliche Sicherheitsdefinitionen zu berücksichtigen. Die Definition der funktionalen Sicherheit für autonomes Fahren bleibt über Automobilhersteller und Länder hinweg meist gleich. Ein Saugroboter, der einen Flur reinigt, hat jedoch ganz andere Sicherheitsanforderungen als ein Robotergabelstapler, der an einer Lagerladerampe schwere Lasten bewegt. Goel erklärte, das Team habe einen Großteil der grundlegenden Arbeit neu denken müssen, um eine programmierbare Plattform zu schaffen, mit der Entwickler eigene Sicherheitsfunktionen definieren können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu beschädigen. „Flexibilität kann auf Kosten der Kontrolle über den gesamten Stack gehen“, sagte er gegenüber Ars.

Eigene Sicherheitsfunktionen sind außerdem notwendig, weil Roboter in komplexen, vielfältigen Umgebungen arbeiten. Ein Roboter, der mit zehn Kilometern pro Stunde einen Gang entlangfährt, kann tote Winkel und das, was um die Ecke kommt, nicht sehen, weshalb er vor Abbiegungen oft fast anhält. Wie Gold es formulierte, sind Fabriken, Lagerhallen und Krankenhäuser unstrukturierte Umgebungen, in denen Dinge aus jeder Richtung auftauchen können.

Nvidia está extendiendo su plataforma de seguridad Halos, creada originalmente para vehículos autónomos, a la robótica. El componente de software está diseñado para permitir la monitorización constante de "cada bloque de hardware" y "cada biblioteca de software" para detectar rápidamente los fallos, según explicó Goel. El sistema también aísla las cargas de cómputo críticas para la seguridad a fin de evitar posibles interferencias.

Halos incluye el Nvidia Holoscan Sensor Bridge, que conecta los datos de los sensores con el procesamiento informático relacionado con la seguridad, de modo que los datos corruptos se puedan identificar fácilmente. Esta capacidad puede integrarse en componentes de hardware individuales, como un microcontrolador o una matriz de puertas programables en campo (FPGA). El paquete también incluye las simulaciones de Nvidia para probar robots en entornos virtuales, así como un programa de laboratorio de inspección que ofrece a las empresas de robótica y a otros socios una retroalimentación rápida sobre cualquier "artefacto" de seguridad que surja durante el desarrollo.

Sin embargo, adaptar Halos de los vehículos autónomos a la robótica exigió tener en cuenta muchas definiciones diferentes de seguridad. La definición de seguridad funcional para la conducción autónoma suele mantenerse igual entre las distintas empresas automovilísticas y países. Pero un robot aspiradora que limpia un pasillo tiene consideraciones de seguridad muy distintas a las de un robot apilador que maneja cargas pesadas en un muelle de carga de almacén. Goel explicó que el equipo tuvo que replantear gran parte del trabajo fundamental para construir una plataforma programable, que permitiera a los desarrolladores definir funciones de seguridad personalizadas sin romper la infraestructura subyacente. "Dar flexibilidad puede costar cierta pérdida de control sobre la pila tecnológica", le dijo a Ars.

Las funciones de seguridad personalizadas también son esenciales porque los robots operan en entornos complejos y diversos. Un robot que avanza por un pasillo a seis millas por hora no puede ver los puntos ciegos ni lo que viene al doblar la esquina, por lo que a menudo casi se detiene antes de girar. Como dijo Gold, las fábricas, los almacenes y los hospitales son entornos no estructurados donde las cosas pueden aparecer desde cualquier lugar.

Nvidia étend sa plateforme de sécurité Halos, conçue à l'origine pour les véhicules autonomes, à la robotique. Côté logiciel, le système est conçu pour surveiller en permanence « chaque bloc matériel » et « chaque bibliothèque logicielle » afin de repérer rapidement toute défaillance, a expliqué Goel. Le système isole également les charges de calcul critiques pour la sécurité afin d'éviter toute interférence potentielle.

Halos comprend le Nvidia Holoscan Sensor Bridge, qui relie les données des capteurs au traitement informatique lié à la sécurité afin de repérer facilement les données corrompues. Cette fonctionnalité peut être intégrée à des composants matériels individuels, comme un microcontrôleur ou un réseau de portes programmables (FPGA). Le package comprend également les simulations de Nvidia pour tester des robots dans des environnements virtuels, ainsi qu'un programme de laboratoire d'inspection qui offre aux entreprises de robotique et à leurs partenaires un retour rapide sur tout « artefact » de sécurité apparaissant pendant le développement.

Adapter Halos des véhicules autonomes à la robotique a toutefois nécessité de prendre en compte de nombreuses définitions différentes de la sécurité. La définition de la sécurité fonctionnelle pour la conduite autonome reste généralement la même d'un constructeur automobile et d'un pays à l'autre. Mais un aspirateur robot qui nettoie un couloir présente des enjeux de sécurité très différents de ceux d'un chariot élévateur robotisé manipulant de lourdes charges sur un quai de chargement d'entrepôt. Goel a expliqué que l'équipe avait dû repenser une grande partie du travail fondamental pour construire une plateforme programmable, permettant aux développeurs de définir des fonctions de sécurité personnalisées sans fragiliser l'infrastructure sous-jacente. « Offrir de la flexibilité peut se payer par une perte de contrôle sur la pile logicielle », a-t-il déclaré à Ars.

Les fonctions de sécurité personnalisées sont également indispensables, car les robots évoluent dans des environnements complexes et variés. Un robot qui descend une allée à dix kilomètres par heure ne voit ni les angles morts ni ce qui arrive au coin de la rue ; il ralentit donc presque à l'arrêt avant chaque virage. Comme l'a formulé Gold, usines, entrepôts et hôpitaux sont des environnements non structurés où les choses peuvent surgir de n'importe où.

Nvidia अपने Halos सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार रोबोटिक्स में कर रही है, जिसे मूल रूप से स्वायत्त वाहनों के लिए बनाया गया था। Goel के अनुसार, इसके सॉफ़्टवेयर पक्ष को "हर हार्डवेयर ब्लॉक" और "हर सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी" की लगातार निगरानी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि विफलताओं को तुरंत पहचाना जा सके। यह प्रणाली सुरक्षा-महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग कार्यभार को भी अलग रखती है ताकि संभावित हस्तक्षेप से बचा जा सके।

Halos में Nvidia Holoscan Sensor Bridge शामिल है, जो सेंसर डेटा को सुरक्षा-संबंधी कंप्यूटर प्रोसेसिंग से जोड़ता है, ताकि दूषित डेटा आसानी से पहचाना जा सके। इस क्षमता को किसी माइक्रोकंट्रोलर या Field Programmable Gate Array जैसे अलग-अलग हार्डवेयर घटकों में एम्बेड किया जा सकता है। इस पैकेज में आभासी वातावरण में रोबोट के परीक्षण के लिए Nvidia के सिमुलेशन भी हैं, साथ ही एक निरीक्षण प्रयोगशाला कार्यक्रम है, जो रोबोटिक्स कंपनियों और अन्य साझेदारों को विकास के दौरान उत्पन्न होने वाले किसी भी सुरक्षा "आर्टिफ़ैक्ट" पर त्वरित प्रतिक्रिया देता है।

हालांकि, Halos को स्वायत्त वाहनों से रोबोटिक्स के लिए अनुकूलित करने में सुरक्षा की कई अलग-अलग परिभाषाओं को समायोजित करना पड़ा। स्वायत्त ड्राइविंग के लिए फ़ंक्शनल सेफ़्टी की परिभाषा आमतौर पर अलग-अलग ऑटोमोटिव कंपनियों और देशों में एक समान रहती है। लेकिन गलियारे की सफ़ाई करने वाले रोबोट वैक्यूम की सुरक्षा संबंधी चिंताएँ, गोदाम के लोडिंग डॉक पर भारी भार उठाने वाले रोबोटिक फ़ोर्कलिफ़्ट से बिल्कुल अलग होती हैं। Goel ने बताया कि टीम को एक ऐसा प्रोग्राम योग्य प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए बहुत-सा बुनियादी काम नए सिरे से करना पड़ा, जिससे डेवलपर अंतर्निहित infrastructure को तोड़े बिना कस्टम सुरक्षा फ़ंक्शन परिभाषित कर सकें। "लचीलापन देने की कीमत कभी-कभी पूरे स्टैक पर कुछ नियंत्रण खोना हो सकती है," उन्होंने Ars से कहा।

कस्टम सुरक्षा फ़ंक्शन इसलिए भी ज़रूरी हैं क्योंकि रोबोट जटिल और विविध वातावरण में काम करते हैं। छह मील प्रति घंटे की रफ़्तार से गलियारे में आता रोबोट अपने अंधे स्थान या कोने के पीछे से आती चीज़ों को नहीं देख पाता, इसलिए वह अक्सर मोड़ से पहले लगभग रुक जाता है। Gold के शब्दों में, कारखाने, गोदाम और अस्पताल असंरचित वातावरण हैं, जहाँ चीज़ें कहीं से भी आ सकती हैं।

Nvidia memperluas platform keselamatan Halos, yang awalnya dibuat untuk kendaraan otonom, ke bidang robotika. Sisi perangkat lunaknya dirancang untuk memungkinkan pemantauan terus-menerus terhadap "setiap blok perangkat keras" dan "setiap pustaka perangkat lunak" guna segera mendeteksi kegagalan, menurut Goel. Sistem ini juga mengisolasi beban kerja komputasi yang kritis untuk keselamatan agar terhindar dari potensi gangguan.

Halos mencakup Nvidia Holoscan Sensor Bridge, yang menghubungkan data sensor dengan pemrosesan komputer terkait keselamatan sehingga data yang rusak dapat dengan mudah dikenali. Kemampuan ini dapat ditanamkan pada komponen perangkat keras individual, seperti mikrokontroler atau Field Programmable Gate Array. Paket ini juga menyertakan simulasi Nvidia untuk menguji robot di lingkungan virtual, serta program laboratorium inspeksi yang memberikan umpan balik cepat kepada perusahaan robotika dan mitra lain mengenai setiap "artefak" keselamatan yang muncul selama pengembangan.

Namun, mengadaptasi Halos dari kendaraan otonom ke robotika memerlukan penyesuaian terhadap banyak definisi keselamatan yang berbeda. Definisi keselamatan fungsional untuk mengemudi otonom umumnya tetap sama di berbagai perusahaan otomotif dan negara. Tetapi robot penyedot debu yang membersihkan lorong memiliki pertimbangan keselamatan yang sangat berbeda dibandingkan robot forklift yang menangani muatan berat di dermaga bongkar muat gudang. Goel menjelaskan bahwa tim harus merancang ulang banyak pekerjaan dasar untuk membangun platform yang dapat diprogram, yang memungkinkan pengembang menentukan fungsi keselamatan khusus tanpa merusak infrastruktur yang mendasarinya. "Memberikan fleksibilitas dapat mengorbankan sebagian kendali atas keseluruhan tumpukan teknologi," ujarnya kepada Ars.

Fungsi keselamatan khusus juga diperlukan karena robot beroperasi di lingkungan yang kompleks dan beragam. Robot yang melaju di lorong dengan kecepatan sepuluh kilometer per jam tidak dapat melihat titik buta atau apa yang datang dari balik tikungan, sehingga sering hampir berhenti sebelum berbelok. Seperti yang dikatakan Gold, pabrik, gudang, dan rumah sakit adalah lingkungan tidak terstruktur tempat sesuatu bisa muncul dari mana saja.

Nvidiaは、もともと自動運転車向けに開発された安全プラットフォーム「Halos」をロボティクス分野へ拡張しています。Goel によると、ソフトウェア面は「すべてのハードウェアブロック」と「すべてのソフトウェアライブラリ」を常時監視し、故障を迅速に検出するように設計されています。また、このシステムは安全上重要なコンピューティング処理を分離し、干渉の可能性を回避します。

HalosにはNvidia Holoscan Sensor Bridgeが含まれており、センサーデータと安全関連の演算処理を接続するため、破損したデータを容易に特定できます。この機能はマイクロコントローラーやField Programmable Gate Array(FPGA)などの個別のハードウェア部品に組み込むことができます。このパッケージにはさらに、仮想環境でロボットをテストするためのNvidiaのシミュレーションや、開発中に発生する安全上の「アーティファクト」について、ロボティクス企業などのパートナーが迅速にフィードバックを得られる検査ラボのプログラムも含まれています。

ただし、Halosを自動運転車からロボティクスへ適応させるには、多様な安全の定義に対応する必要がありました。自動運転の機能安全の定義は、自動車メーカーや国を問わず概ね共通しています。しかし、廊下を掃除するロボット掃除機と、倉庫の荷下ろし場で重い荷物を扱うロボットフォークリフトでは、安全上の考慮事項がまったく異なります。Goel は、開発者が既存のインフラを壊すことなく独自の安全機能を定義できる、プログラム可能なプラットフォームを構築するために、基礎的な作業の多くを再設計しなければならなかったと説明しました。「柔軟性を与えることは、スタック全体に対するある程度の制御を失うことと引き換えになりうる」と、Goel は Ars に語っています。

ロボットは複雑で多様な環境で動作するため、独自の安全機能も不可欠です。時速6マイルで通路を進むロボットは、死角や角の向こうから何が来ているのかを見ることができないため、曲がり角の手前でほぼ停止することがよくあります。Gold が述べたように、工場、倉庫、病院は非構造化環境であり、どこから何が現れるかわからないのです。

A Nvidia está estendendo sua plataforma de segurança Halos, criada originalmente para veículos autônomos, para a robótica. O lado de software foi projetado para permitir o monitoramento constante de "cada bloco de hardware" e "cada biblioteca de software" para identificar rapidamente falhas, segundo Goel. O sistema também isola cargas de computação críticas para a segurança, a fim de evitar possíveis interferências.

O Halos inclui o Nvidia Holoscan Sensor Bridge, que conecta os dados dos sensores ao processamento computacional relacionado à segurança, de modo que dados corrompidos possam ser facilmente identificados. Essa capacidade pode ser incorporada a componentes de hardware individuais, como um microcontrolador ou uma Field Programmable Gate Array (FPGA). O pacote também inclui as simulações da Nvidia para testar robôs em ambientes virtuais, além de um programa de laboratório de inspeção que oferece a empresas de robótica e outros parceiros retorno rápido sobre quaisquer "artefatos" de segurança que surgirem durante o desenvolvimento.

Adaptar o Halos dos veículos autônomos para a robótica, porém, exigiu acomodar muitas definições diferentes de segurança. A definição de segurança funcional para a direção autônoma geralmente permanece a mesma entre as empresas automotivas e os países. Já um robô aspirador limpando um corredor tem considerações de segurança muito diferentes das de uma empilhadeira robótica que manuseia cargas pesadas em uma doca de carregamento de armazém. Goel explicou que a equipe precisou repensar grande parte do trabalho fundamental para construir uma plataforma programável, que permitisse aos desenvolvedores definir funções de segurança personalizadas sem quebrar a infraestrutura subjacente. "Dar flexibilidade pode custar algum controle sobre a pilha de software", disse ele à Ars.

As funções de segurança personalizadas também são necessárias porque os robôs atuam em ambientes complexos e diversos. Um robô que desce um corredor a dez quilômetros por hora não consegue ver os pontos cegos nem o que vem na curva, por isso costuma quase parar antes das curvas. Nas palavras de Gold, fábricas, armazéns e hospitais são ambientes não estruturados, onde as coisas podem surgir de qualquer direção.

Nvidia распространяет свою платформу безопасности Halos, изначально созданную для автономных автомобилей, на робототехнику. Программная часть предназначена для постоянного мониторинга «каждого аппаратного блока» и «каждой программной библиотеки», чтобы быстро выявлять сбои, по словам Goel. Система также изолирует критичные для безопасности вычислительные задачи, чтобы избежать возможных помех.

В состав Halos входит Nvidia Holoscan Sensor Bridge, который связывает данные датчиков с обработкой, относящейся к безопасности, так что поврежденные данные можно легко выявить. Эта функция может встраиваться в отдельные аппаратные компоненты, например микроконтроллер или программируемую логическую интегральную схему (FPGA). Пакет также включает симуляции Nvidia для тестирования роботов в виртуальной среде, а также программу инспекционной лаборатории, которая дает робототехническим компаниям и другим партнерам быстрый отклик о любых «артефактах» безопасности, возникающих в ходе разработки.

Адаптация Halos из автономных автомобилей в робототехнику, однако, потребовала учитывать множество различных определений безопасности. Определение функциональной безопасности для автономного вождения обычно остается одинаковым для разных автомобильных компаний и стран. Но робот-пылесос, убирающий коридор, сталкивается с совсем иными соображениями безопасности, чем робопогрузчик, работающий с тяжелыми грузами на складской погрузочной площадке. Goel пояснил, что команде пришлось заново переосмыслить значительную часть фундаментальной работы, чтобы создать программируемую платформу, которая позволит разработчикам определять собственные функции безопасности, не нарушая базовую инфраструктуру. «Гибкость может обойтись ценой потери некоторого контроля над всем стеком», — сказал он Ars.

Пользовательские функции безопасности также необходимы, потому что роботы работают в сложной и разнообразной среде. Робот, движущийся по проходу со скоростью десять километров в час, не видит слепых зон и того, что находится за углом, поэтому часто почти останавливается перед поворотом. Как сформулировал Gold, фабрики, склады и больницы — это неструктурированная среда, где что-то может появиться откуда угодно.

Nvidia正将其最初为自动驾驶汽车打造的Halos安全平台扩展到机器人领域。据Goel介绍,该平台的软件部分旨在持续监控"每一个硬件模块"和"每一个软件库",以便迅速发现故障。该系统还会隔离安全关键的计算工作负载,避免潜在的相互干扰。

Halos包含Nvidia Holoscan Sensor Bridge,它可将传感器数据与安全相关的计算处理连接起来,从而便于识别损坏的数据。该功能可嵌入到微控制器或现场可编程门阵列等单个硬件组件中。该套件还提供Nvidia用于在虚拟环境中测试机器人的仿真工具,以及一个检测实验室项目,使机器人公司和其他合作伙伴能够在开发过程中快速获得关于出现的任何安全"问题痕迹"的反馈。

然而,将Halos从自动驾驶汽车适配到机器人领域,需要兼顾多种不同的安全定义。自动驾驶的功能安全定义在各汽车公司和各国之间大体保持一致。但是,清扫走廊的机器人吸尘器与在仓库装卸区搬运重型货物的机器人叉车,面临的安全考量截然不同。Goel表示,团队不得不重新构思并完成大量基础性工作,以打造一个可编程的平台,让开发者能够定义自定义安全功能,同时不破坏底层基础设施。"提供灵活性可能会以失去对整个技术栈的部分控制为代价,"他对Ars Technica表示。

自定义安全功能之所以至关重要,还因为机器人运行于复杂多样的环境中。一台以每小时六英里的速度沿过道行驶的机器人,看不到盲区,也无法察觉拐角处来的东西,因此往往会在转弯前几近停止。正如Gold所言,工厂、仓库和医院都是非结构化环境,事物可能从任何方向出现。