ADI (Analog Devices, Inc.) baru-baru ini menyampaikan via rilis mengadopsi NVIDIA Jetson Thor untuk mengakselerasi penerapan para robot humanoid dan AMR (autonomous mobile robot) di dunia nyata. ADI mengeklaim menggabungkan kemampuannya dalam edge sensing, kontrol gerak presisi, integritas daya, dan deterministic connectivity dengan NVIDIA Jetson Thor, NVIDIA Holoscan Sensor Bridge, dan NVIDIA Isaac Sim untuk mencapai hal tersebut. Pengumuman ini sejalan dengan ketersediaan secara umum dari NVIDIA Jetson Thor yang merupakan platform untuk physical AI (artificial intelligence).

NVIDIA menjelaskan physical AI sebagai AI yang memungkinkan sistem-sistem otonom seperti para robot, mobil otonom, dan ruang pintar untuk mendeteksi, memahami, dan melakukan tindakan kompleks di dunia nyata. Physical AI ini juga sering disebut sebagai “generative physical AI” karena berinteraksi di dunia nyata, bukan seperti generative AI yang di dunia maya/digital.

NVIDIA Holoscan Sensor Bridge sendiri adalah suatu teknologi sensor-over-Ethernet yang dirancang untuk memfasilitasi streaming data real-time serta menyederhanakan integrasi sensor berkecepatan tinggi dan aktuator pada platform edge-AI NVIDIA. Sementara itu, NVIDIA Isaac Sim adalah suatu aplikasi open source yang membolehkan para pengembang untuk melakukan simulasi dan menguji solusi-solusi robotik berbasis AI pada dunia virtual yang menyerupai dunia fisik.

ADI menegaskan melalui penggabungan kemampuannya dalam edge sensing, kontrol gerak presisi, integritas daya, dan deterministic connectivity dengan NVIDIA Jetson Thor, NVIDIA Holoscan Sensor Bridge, dan NVIDIA Isaac Sim; bisa diciptakan suatu jalan untuk mengakselerasi para robot yang memiliki kemampuan untuk bernalar dari simulasi ke penerapan di dunia nyata. NVIDIA Jetson Thor melengkapi aneka kemampuan ADI dan teknologi NVIDIA yang hadir lebih dulu.

“Untuk pertama kalinya, robot-robot bisa memahami tugas-tugas kompleks. ADI menyediakan substrat fisik presisi yang, dikombinasikan dengan kemampuan penalaran NVIDIA Jetson Thor, merespons fisika dunia nyata secara real-time. Bersama, kami membawa para robot humanoid dari simulasi ke tahapan yang siap diterapkan di dunia nyata,” ungkap Paul Golding (VP Edge AI Analog Devices Inc.).

NVIDIA Jetson Thor

NVIDIA Jetson Thor dilengkapi dengan GPU NVIDIA Blackwell, transformer engine, MIG (Multi-Instance GPU), CPU yang mengandung 14 core Arm Neoverse V3AE, dan memori utama LPDDR5X hingga 128 GB. NVIDIA mengeklaim Jetson Thor mampu menghasilkan performa komputasi AI sebesar 2.070 FP4 TFLOPS—setara server AI—dalam lingkup daya kelas mobile. Platform physical AI ini juga mendukung I/O berkecepatan tinggi, termasuk 4 x 25 GbE, yang memberikan bandwidth untuk memproses multimodal sensing secara real-time.

ADI menambahkan bahwa kemampuan NVIDIA Jetson Thor tersebut menjadikannya sebagai platform pertama yang bisa menjalankan berbagai robotic foundation model dalam skala besar, mulai dari model-model vision-language sampai model-model vision-language-action. Robotic foundation model adalah foundation model untuk aplikasi robot. Mengenai foundation model sendiri bisa dilihat di sini.

NVIDIA Jetson Thor membolehkan suatu robot memiliki kemampuan yang meningkat, dari persepsi menjadi penalaran dan perilaku fisik yang cerdas. Hal ini sejalan dengan fokus penelitian dan pengembangan ADI, yakni sensing, persepsi, kontrol, dan connectivity yang membuat penalaran tersebut bisa dijalankan di dunia nyata dengan akurasi fisik tinggi.

Mengurangi Kesenjangan Sim2Real

Bukan sekadar menambahkan NVIDIA Jetson Thor, ADI juga menyematkan sejumlah robotic foundation model ke development stack-nya. Hal ini bisa mengurangi kesenjangan Sim2Real dus membuat peranti-peranti keras ADI berperilaku pada NVIDIA Isaac Sim seperti halnya pada dunia nyata.

ADI menegaskan bertujuan untuk membangun konten robotic dengan akurasi fisik yang paling tinggi pada NVIDIA Isaac Sim. ADI mengharapkan hal tersebut bisa membuat para tim beriterasi dengan cepat pada simulasi dan kemudian menerapkannya secara mulus ke sistem-sistem nyata dengan peranti-peranti keras ADI dan NVIDIA Jetson Thor.

Seperti tersirat, physical AI atau physical intelligence menggabungkan sensing, aktuasi, serta pembelajaran kebijakan dan penalaran sehingga para robot bisa melaksanakan tugas-tugas industri yang presisi. Physical AI membutuhkan edge sensing dengan kejernihan tinggi, daya yang aman dan efisien, deterministic connectivity ke komputasi sentral serta digital twin yang mengurangi kesenjangan Sim2Real. ADI dan NVIDIA kini diklaim bisa memberikan hal-hal tersebut.

Hal-Hal yang Ditawarkan ADI untuk Para Robot Humanoid

Secara lebih mendetail, ADI pun membagikan hal-hal yang ditawarkan untuk robot-robot humanoid. Berikut ini adalah hal-hal yang dimaksud.

• Sensor-sensor berakurasi tinggi yang meliputi aneka sensor tactile multimodal, sensor kedalaman ToF, IMU presisi tinggi, joint encoder, serta sensor gaya dan torsi multisumbu.
• Kontrol gerak dan daya yang aman melalui berbagai driver dan sistem kontrol untuk arus, posisi, dan torsi, ditambah sensor-sensor magnetik multiputaran untuk aktuasi yang akurat, aman, dan hemat daya.
• Deterministic connectivity dengan aneka jalur data yang tersinkronisasi waktu dan terintegrasi dengan NVIDIA Holoscan untuk memastikan aliran data tanpa jeda.
• Simulasi dan digital twin yang jernih dengan para model sensor ADI pada NVIDIA Isaac Sim/Omniverse yang sesuai dengan perangkat keras aslinya, sehingga hasil-hasil simulasi dapat langsung diterapkan ke sistem-sistem nyata.

Bagaimana Robotic Stack ADI Terhubung dengan NVIDIA Jetson Thor

ADI juga menjelaskan bagaimana robotic stack-nya terhubung dengan NVIDIA Jetson Thor. Berikut ini adalah penjelasan yang disampaikan ADI tersebut.

• NVIDIA Holoscan Sensor Bridge menghadirkan alur data deterministic dengan NVIDIA JetPack 7, menyalurkan data sensor dan aktuator ADI secara sinkron ke GPU/CPU NVIDIA Jetson Thor dengan latensi terjaga melalui para operator NVIDIA Holoscan yang dioptimalkan untuk data stack
• Koneksi 4 x 25 GbE menyediakan throughput tinggi fusi data yang tersinkronisasi waktu pada berbagai tangan, lengan, torso, dan perception node. Keahlian ADI dalam connectivity memastikan siklus sense–reason–act tetap sinkron dan memiliki latensi rendah.
• Kapasitas komputasi NVIDIA Jetson Thor sebesar 2.070 FP4 TFLOPS mendukung sejumlah foundation model seperti NVIDIA Isaac GR00T bersamaan dengan penalaran VLM/LLM. Aneka input ADI berupa sensor tactile, kedalaman ToF, IMU, dan encoder memperkaya pelatihan maupun kebijakan saat runtime, membawa akurasi fisik ke penalaran real-time.
• Partisi beban kerja berbasis MIG memungkinkan pembagian GPU yang terisolasi untuk fungsi seperti locomotion, perencanaan genggaman, persepsi, dan kebijakan VLA, sehingga proses fungsional lebih sederhana.

“Dengan NVIDIA Jetson Thor sebagai otak serta sensing dengan kejernihan tinggi, kejernihan rantai sinyal, dan deterministic connectivity ADI sebagai sistem sarafnya, kami bisa membawa robot-robot dari NVIDIA Isaac Sim ke lantai pabrik dengan akurasi fisik—lebih cepat,” tegas Paul Golding.

Ketersediaan

NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit dan NVIDIA Jetson T5000 tersedia melalui NVIDIA. Informasi mengenai ketersediaan bisa menghubungi NVIDIA. Begitu pula dukungan NVIDIA JetPack 7 dan pemesanan.

Semetara itu, berbagai peranti keras dan peranti lunak evaluasi ADI dapat diakses dengan menghubungi tim robotic ADI untuk menyelaraskan roadmap sensor, daya, dan connectivity dengan desain berbasis NVIDIA Jetson Thor. Hal ini juga untuk membahas akses awal ke model-model simulasi dan tactile sensing.