Con la disponibilità in accesso anticipato di Factory Operations Blueprint (FOX), NVIDIA offre agli sviluppatori una base per realizzare agenti AI capaci di coordinare macchine e attività produttive, che Siemens sta già integrando in Intelligence Center X per individuare le cause dei problemi e gestire le operazioni di fabbrica. L’annuncio, presentato a Berlino durante la GPU Technology Conference (GTC), la conferenza NVIDIA dedicata all’AI e al calcolo accelerato, si accompagna alla disponibilità generale di cuDSS per le simulazioni ingegneristiche e a una serie di applicazioni nell’industria europea, dalla progettazione aeronautica di Leonardo alle verifiche di produzione di Mercedes-Benz e ai gemelli digitali di Audi.
Il collegamento tra queste iniziative è l’impiego del calcolo su GPU, delle librerie CUDA-X e Omniverse e dei modelli aperti Cosmos e Nemotron lungo il ciclo di progettazione e produzione. Le applicazioni spaziano dai calcoli necessari per simulare un dispositivo a semiconduttore all’analisi dei video di una linea di assemblaggio, fino alla verifica delle configurazioni elettriche e di raffreddamento di un data center AI.
FOX, un coordinatore AI per le operazioni di fabbrica
Disponibile in accesso anticipato su GitHub, FOX offre un’architettura di riferimento per costruire agenti di gestione della fabbrica sempre attivi. Questi coordinano il lavoro delle macchine e di agenti specializzati in ispezione visiva, analisi delle cause dei problemi, generazione di report e gestione delle flotte.
Gli agenti possono collegarsi a modelli come Cosmos e Nemotron e utilizzare informazioni provenienti dai sistemi CAD per la progettazione assistita, dal software PLM per la gestione del ciclo di vita dei prodotti, dagli strumenti di simulazione e dai sistemi IT e OT, cioè le tecnologie che gestiscono e controllano gli impianti industriali. L’obiettivo operativo è monitorare la produzione in tempo reale, correlare ciò che emerge dalle immagini con i registri delle macchine e coordinare gli interventi. Con l’apprendimento nel contesto di Cosmos, gli agenti possono adattarsi sulla base di esempi e documentazione, senza un ulteriore addestramento dei parametri del modello, il cosiddetto fine-tuning.
Siemens sta integrando agenti costruiti con FOX in Intelligence Center X, il proprio sistema aziendale basato su agenti, per identificare le cause dei problemi e coordinare le operazioni di fabbrica, con un risparmio sui costi stimato al 20%. Un’altra applicazione riguarda gli agenti di Process Preparation X, che impiegano strumenti e funzionalità di Cosmos Data Factory per generare immagini di difetti da utilizzare nell’ispezione delle schede elettroniche. Nello stabilimento Siemens di Erlangen, questo approccio ha ridotto del 40% il tempo di calibrazione dei processi di ispezione.
Simulazioni su GPU, dall’automobile ai semiconduttori
Nella progettazione, un riscontro più rapido dalle simulazioni permette agli ingegneri di confrontare più alternative prima di impegnarsi nella costruzione dei prototipi fisici. Al GTC di Berlino NVIDIA rende generalmente disponibile cuDSS, dedicato ai calcoli impegnativi alla base delle simulazioni di sollecitazioni strutturali, flussi di fluidi, campi elettromagnetici e comportamento dei dispositivi a semiconduttore.
Per confrontare diverse configurazioni dei veicoli attraverso simulazioni aerodinamiche più rapide, Mercedes-Benz utilizza Simcenter STAR-CCM+ di Siemens su GPU NVIDIA. In produzione, la casa automobilistica applica invece Cosmos 3 e il blueprint Metropolis VSS, dedicato alla ricerca e alla sintesi dei video, allo sviluppo di agenti per l’ispezione dei veicoli e la verifica dell’assemblaggio dei parabrezza, così da rilevare gli scostamenti e mantenere costante la qualità.
Sul fronte del software di ingegneria, Cadence sta eseguendo benchmark di fluidodinamica automobilistica su GPU NVIDIA per valutare le possibilità di rendere più rapide le iterazioni di progetto. Autodesk integra i framework PhysicsNeMo e Warp in NavPack, a sua volta integrato con Autodesk Alias: i progettisti, tra cui quelli di Bentley, possono impiegare AI addestrata attraverso simulazioni per prevedere le prestazioni dei veicoli e rivedere più rapidamente i progetti.
Nel settore dei semiconduttori, imec e Infineon utilizzano software Synopsys e calcolo accelerato NVIDIA. I risultati citati nell’annuncio riguardano carichi specifici e strumenti differenti:
| Organizzazione | Software e carico di simulazione | Incremento prestazionale indicato |
| imec | Benchmark di S-Litho sul modello di imec | Fino a 40 volte |
| Infineon | Sentaurus Device con librerie CUDA NVIDIA, simulazione 3D del breakdown elettrico di dispositivi di potenza di nuova generazione | 12 volte |
I due dati descrivono l’effetto dell’accelerazione sui rispettivi processi di simulazione, dalla litografia al comportamento elettrico dei dispositivi di potenza; si riferiscono quindi a elaborazioni diverse e non costituiscono un confronto diretto tra le due organizzazioni.
Leonardo e le applicazioni dell’AI alla fisica
Per la progettazione aeronautica basata sull’AI, Leonardo collabora con Neural Concept, utilizzando le librerie Omniverse per riunire la geometria degli aeromobili e i risultati delle simulazioni aerodinamiche. La visualizzazione collega così la forma del velivolo agli effetti calcolati sul flusso dell’aria.
Nell’automotive, i Virtual Companions LEO e AURA di Dassault Systèmes, basati su Nemotron, orchestrano CATIA AI Agents e SIMULIA AI Agents insieme ai solutori SIMULIA, accelerati dalle librerie CUDA-X. I costruttori possono progettare e sottoporre a test virtuali le portiere dei veicoli prima di realizzare i prototipi fisici.
La simulazione fisica trova applicazione anche in mare. UniversalAGI lavora con Saab per proteggere gli equipaggi dagli impatti pericolosi provocati dalle onde, usando i propri modelli di base di AI fisica Latent Interaction Field Transformer con l’elaborazione accelerata di NVIDIA Warp. Il sistema valuta migliaia di condizioni del moto ondoso e di direzioni di navigazione in tempo reale, anziché nell’arco di giorni, consentendo alle imbarcazioni di anticipare movimenti pericolosi e selezionare autonomamente rotte più sicure. Le librerie Omniverse permettono di visualizzare il comportamento della nave in mare.
Per la vela agonistica, PhysicsX collabora con GB1, il team britannico dell’America’s Cup, a un approccio alla progettazione degli yacht basato sull’AI: Omniverse viene utilizzato per visualizzare la geometria degli scafi e i campi di pressione. Nell’ingegneria idraulica, l’agente Sofia di Fermioniq aiuta Deltares e i ministeri olandesi a modellare il flusso dei fiumi, traducendo richieste in linguaggio naturale in solutori di simulazione costruiti su Warp. Mistral prevede invece di utilizzare CUDA-X, Warp e Omniverse per velocizzare le simulazioni fisiche e generare dati di addestramento destinati ai modelli AI per l’ingegneria.
Fabbriche e robot collaudati nei gemelli digitali
Le librerie Omniverse e Isaac permettono di costruire gemelli digitali e simulazioni robotiche con cui valutare sistemi produttivi e comportamento dei robot prima di intervenire negli stabilimenti. Audi utilizza un digital twin della produzione di batterie, realizzato con Omniverse, per verificare i concetti produttivi prima che siano disponibili le attrezzature fisiche. Con Dassault Systèmes e Agile Robots, la casa automobilistica lavora inoltre alla simulazione e alla validazione di robot umanoidi mobili e processi logistici nei gemelli virtuali DELMIA costruiti con le librerie NVIDIA.
La verifica può riguardare anche i singoli componenti: Schaeffler sta integrando i gemelli digitali dei propri attuatori per umanoidi, i dispositivi che muovono le articolazioni dei robot, con i framework di simulazione Isaac. I partner della società possono così valutarne il comportamento in un ambiente simulato e ridurre le prove fisiche. Nella Transparent Factory di Volkswagen Sachsen, Wandelbots utilizza invece NOVA con Isaac Sim, basato su Omniverse e OpenUSD, per validare digitalmente i flussi di assemblaggio e preparare le applicazioni destinate ai robot reali.
Per gli impianti di processo e del settore energetico, Falkor, società del gruppo KONGSBERG, sta integrando agenti e librerie Omniverse nella propria piattaforma. Attraverso macchine virtuali Microsoft Azure NCv6 con GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, gli agenti combinano dati di ingegneria, informazioni operative e geometrie tridimensionali delle apparecchiature. Questa capacità di interpretare lo spazio permette loro di osservare, simulare e analizzare gli impianti a supporto delle attività di ispezione e manutenzione.
Lo stesso metodo si estende alle infrastrutture che eseguono l’intelligenza artificiale. Schneider Electric e AVEVA stanno sviluppando per Nscale un gemello digitale di una AI factory, basato sulle librerie Omniverse, con cui gli ingegneri possono confrontare configurazioni di alimentazione elettrica, raffreddamento e disposizione delle apparecchiature prima di apportare modifiche fisiche.
