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ADI adotta NVIDIA Jetson Thor per la robotica
Combinando il sensing, il controllo e la connettività di ADI con il calcolo di NVIDIA Jetson Thor, si accelera lo sviluppo di robot umanoidi e AMR.
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I robot umanoidi sono sempre più vicini all’implementazione nel mondo reale; i loro progressi dipendono dall'intelligenza fisica e dal ragionamento in tempo reale. Con l'annuncio della disponibilità generale di NVIDIA Jetson Thor, Analog Devices, Inc. (ADI) accelera ulteriormente lo sviluppo di robot umanoidi e di robot mobili autonomi (AMR).
Combinando l’edge sensing di ADI, la precisione del motion control, l'integrità dell'alimentazione e la connettività deterministica con le funzionalità di calcolo di Jetson Thor, Holoscan Sensor Bridge e Isaac Sim, ADI statracciando un percorso per portare i robot dotati di capacità di ragionamento dalla simulazione all'implementazione su vasta scala.
Un nuovo punto di riferimento per l'intelligenza fisica
Jetson Thor, piattaforma definitiva per l'IA fisica e la robotica umanoide, ridefinisce le possibilitàdi questo settore. Con una GPU NVIDIA Blackwell, un transformer engine, una Multi-Instance GPU (MIG), una CPU Arm Neoverse V3AE a 14 core e fino a 128 GB di memoria LPDDR5X, fornisce 2070 TFLOPS FP4 di calcolo AI di classe server in una power case mobile. I suoi I/O ad alta velocità di trasmissione, inclusi 4x25 GbE, offrono la larghezza di banda necessaria per integrare il rilevamentoreal time multimodale.
Questa capacità rende NVIDIA Jetson Thor la prima piattaforma in grado di eseguire modelli di base per la robotica su vasta scala, dai modelli da visione a linguaggio a quelli da visione-linguaggio-azione, consentendo ai robot di andare oltre la percezione,arrivando al ragionamento e a comportamenti fisicamente intelligenti. Tutto ciò si allinea perfettamente con l'obiettivo di ricerca e sviluppo di ADI: rilevamento, percezione, controllo e connettività che rendono tale ragionamento utilizzabile nel mondo reale con un'elevata accuratezza fisica."Per la prima volta, i robot sono in grado di comprendere compiti complessi. ADI fornisce il preciso substrato fisico che, combinato con la capacità di ragionamento di NVIDIA Jetson Thor, risponde in tempo reale alla fisica del mondo reale. Insieme, stiamo portando gli umanoidi dalla simulazione a un'implementazione pronta per l'uso." affermaPaul Golding, Vice Presidente di Edge AI, ADI
I modelli di base: la chiave per il ragionamento e l'intelligenza fisica
I modelli di base per la robotica racchiudono decenni di sfide suirobot umanoidi ricchi di percezione, capaci di manipolazioni agili e veloci come quelle umane. Ma la loro vera svolta è nel ragionamento: integrare input multimodali per pianificare, adattarsi e agire in tempo reale.
Come accennato nella teleconferenza sui risultati del terzo trimestre 2025 di ADI, l'opportunità per ADI cresce con questo cambiamento. Ogni giunzione richiede un controllo preciso di corrente, posizione e coppia. Ogni contatto necessita di un feedback tattile e sensoriale. I robot umanoidi richiedono quindi più nodi di percezione. Ogni nodo rappresenta un'opportunità per la catena di segnale, lo stack di percezione e la gestione dell'alimentazione i quali devono funzionare in modo deterministico e a bassa latenza;questo è il punto di forza di ADI.
Azzerare il divario tra simulazione e realtà (Sim2Real)
ADI sta integrando i modelli di base per la robotica nel proprio stack di sviluppo, azzerando il divario tra simulazione e realtà (Sim2Real) in modo che l’hardware si comporti in NVIDIA Isaac Sim esattamente comenel mondo reale. L’obiettivo di ADI è quello di creare il contenuto robotico più fisicamente accurato in NVIDIA Isaac Sim, consentendo ai team di iterare alla velocità di simulazione per poi scalare senza problemi verso sistemi reali con il proprio hardware e NVIDIA Jetson Thor.
L'intelligenza fisica fonde rilevamento, attuazione e apprendimento delle policy e ragionamento in modo che i robot possano eseguire precisi compiti a livello industriale. Ciò richiede un rilevamento periferico ad alta fedeltà, un'alimentazione efficiente dal punto di vista energetico e sicura dal punto di vista funzionale, una connettività deterministica con il calcolo centralizzato e un Digital Twin che chiuda il ciclo Sim2Real.
Oggi è possibile raggiungere tutto questo: NVIDIA Jetson Thor è il substrato di calcolo, mentre ADI fornisce la fedeltà della signal chain, l'integrità dell'alimentazione e i contenuti che la rendono operativa.
Il contributo di ADI ai robot umanoidi
Combinando l’edge sensing di ADI, la precisione del motion control, l'integrità dell'alimentazione e la connettività deterministica con le funzionalità di calcolo di Jetson Thor, Holoscan Sensor Bridge e Isaac Sim, ADI statracciando un percorso per portare i robot dotati di capacità di ragionamento dalla simulazione all'implementazione su vasta scala.
Un nuovo punto di riferimento per l'intelligenza fisica
Jetson Thor, piattaforma definitiva per l'IA fisica e la robotica umanoide, ridefinisce le possibilitàdi questo settore. Con una GPU NVIDIA Blackwell, un transformer engine, una Multi-Instance GPU (MIG), una CPU Arm Neoverse V3AE a 14 core e fino a 128 GB di memoria LPDDR5X, fornisce 2070 TFLOPS FP4 di calcolo AI di classe server in una power case mobile. I suoi I/O ad alta velocità di trasmissione, inclusi 4x25 GbE, offrono la larghezza di banda necessaria per integrare il rilevamentoreal time multimodale.
Questa capacità rende NVIDIA Jetson Thor la prima piattaforma in grado di eseguire modelli di base per la robotica su vasta scala, dai modelli da visione a linguaggio a quelli da visione-linguaggio-azione, consentendo ai robot di andare oltre la percezione,arrivando al ragionamento e a comportamenti fisicamente intelligenti. Tutto ciò si allinea perfettamente con l'obiettivo di ricerca e sviluppo di ADI: rilevamento, percezione, controllo e connettività che rendono tale ragionamento utilizzabile nel mondo reale con un'elevata accuratezza fisica."Per la prima volta, i robot sono in grado di comprendere compiti complessi. ADI fornisce il preciso substrato fisico che, combinato con la capacità di ragionamento di NVIDIA Jetson Thor, risponde in tempo reale alla fisica del mondo reale. Insieme, stiamo portando gli umanoidi dalla simulazione a un'implementazione pronta per l'uso." affermaPaul Golding, Vice Presidente di Edge AI, ADI
I modelli di base: la chiave per il ragionamento e l'intelligenza fisica
I modelli di base per la robotica racchiudono decenni di sfide suirobot umanoidi ricchi di percezione, capaci di manipolazioni agili e veloci come quelle umane. Ma la loro vera svolta è nel ragionamento: integrare input multimodali per pianificare, adattarsi e agire in tempo reale.
Come accennato nella teleconferenza sui risultati del terzo trimestre 2025 di ADI, l'opportunità per ADI cresce con questo cambiamento. Ogni giunzione richiede un controllo preciso di corrente, posizione e coppia. Ogni contatto necessita di un feedback tattile e sensoriale. I robot umanoidi richiedono quindi più nodi di percezione. Ogni nodo rappresenta un'opportunità per la catena di segnale, lo stack di percezione e la gestione dell'alimentazione i quali devono funzionare in modo deterministico e a bassa latenza;questo è il punto di forza di ADI.
Azzerare il divario tra simulazione e realtà (Sim2Real)
ADI sta integrando i modelli di base per la robotica nel proprio stack di sviluppo, azzerando il divario tra simulazione e realtà (Sim2Real) in modo che l’hardware si comporti in NVIDIA Isaac Sim esattamente comenel mondo reale. L’obiettivo di ADI è quello di creare il contenuto robotico più fisicamente accurato in NVIDIA Isaac Sim, consentendo ai team di iterare alla velocità di simulazione per poi scalare senza problemi verso sistemi reali con il proprio hardware e NVIDIA Jetson Thor.
L'intelligenza fisica fonde rilevamento, attuazione e apprendimento delle policy e ragionamento in modo che i robot possano eseguire precisi compiti a livello industriale. Ciò richiede un rilevamento periferico ad alta fedeltà, un'alimentazione efficiente dal punto di vista energetico e sicura dal punto di vista funzionale, una connettività deterministica con il calcolo centralizzato e un Digital Twin che chiuda il ciclo Sim2Real.
Oggi è possibile raggiungere tutto questo: NVIDIA Jetson Thor è il substrato di calcolo, mentre ADI fornisce la fedeltà della signal chain, l'integrità dell'alimentazione e i contenuti che la rendono operativa.
Il contributo di ADI ai robot umanoidi
- Edge sensing ad alta fedeltà per manipolazioni che richiedono contatto:ADI fornisce un nuovo rilevamento tattile multimodale in fase di sviluppo, oltre a sensori di profondità ToF, IMU ad alta accuratezza, encoder per giunzioni e sensori di forza/coppia multiasse per rilevare contatto e propriocezione con precisione.
- Controllo preciso del movimento e dell'alimentazione: ADI offre driver e controlli per corrente, posizione e coppia, oltre a sensori magnetici avanzati multigiro, per fornire un'attuazione accurata, efficiente dal punto di vista energetico e sicura.
- Connettività deterministica alla CPU/al processore: Le capacità ADI includono percorsi dati sincronizzati nel tempo, integrati con Holoscan tramite operatori personalizzati ottimizzati per lo stack di data fabric, per consentire in NVIDIA Jetson Thor l'acquisizione a latenza limitata di flussi densi di sensori e percezione.
- Fidelizzazione di simulazione e Digital Twin: I modelli di sensori di alta qualità e il comportamento parametrizzato dei dispositivi di ADI per NVIDIA Isaac Sim/Omniverse corrispondono all'hardware ADI, migliorando il trasferimento delle policy e il completamento dei compiti, dalla simulazione ai sistemi reali.
Come lo stack robotico di ADI si integra con Jetson Thor
- Holoscan Sensor Bridge garantisce un'acquisizione deterministica con NVIDIA JetPack 7, trasmettendo dati sincronizzati di sensori/attuatori ADI alla GPU/CPU di NVIDIA Jetson Thor con latenza limitata, utilizzando operatori Holoscan ottimizzati per lo stack dati ADI.
- L'interconnessione 4x25 GbE fornisce una fusione ad alta velocità e allineata nel tempo tra mani, braccia, busto e nodi di percezione, mentre l'esperienza di connettività di ADI mantiene il ciclo di rilevamento-ragionamento-azione sincronizzato e a bassa latenza.
- La capacità di 2070 TFLOPS FP4 di Thor supporta modelli di base come fedeltà NVIDIA Isaac GR00T insieme al ragionamento VLM/LLM, mentre gli input tattili, di profondità ToF, IMU ed encoder di ADI arricchiscono l'addestramento e le policy di esecuzione, portando in tempo reale accuratezza fisica al ragionamento.
- La partizione dei carichi di lavoro basata su MIG abilita sezioni GPU isolate per locomozione, pianificazione della presa, percezione e policy VLA, semplificando la scomposizione funzionale.
Il futuro del ragionamento e dell'intelligenza fisica
La domanda di umanoidi in settori come logistica, agricoltura e robotica chirurgica sta crescendo. Casi d'uso all'avanguardia includono la manipolazione agile di cavi nei data center e nella produzione automotive, compiti che richiedono velocità, precisione e ripetibilità. La collaborazione ADI sui gemelli digitali e sull'addestramento delle policy in NVIDIA Isaac Sim risponderà a questa domanda e ridurrà i tempi dal concept iniziale alla produzione di umanoidi che utilizzano lo stack di ADI con NVIDIA Jetson Thor.
Lo stesso stack, ovvero il rilevamento ad alta fedeltà, connettività deterministica e addestramento delle policy basato su digital twin, si estende anche ad altre piattaforme, come ad esempio gli AMR, dove ADI lavora con NVIDIA per integrare la percezione ADI in cuVSLAM tramite le proprie IMU, i sensori di profondità e gli encoder per ruote. Questo è solo l'inizio, NVIDIA Jetson Thor apre un nuovo capitolo della partnership tra ADI e NVIDIA.
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La domanda di umanoidi in settori come logistica, agricoltura e robotica chirurgica sta crescendo. Casi d'uso all'avanguardia includono la manipolazione agile di cavi nei data center e nella produzione automotive, compiti che richiedono velocità, precisione e ripetibilità. La collaborazione ADI sui gemelli digitali e sull'addestramento delle policy in NVIDIA Isaac Sim risponderà a questa domanda e ridurrà i tempi dal concept iniziale alla produzione di umanoidi che utilizzano lo stack di ADI con NVIDIA Jetson Thor.
Lo stesso stack, ovvero il rilevamento ad alta fedeltà, connettività deterministica e addestramento delle policy basato su digital twin, si estende anche ad altre piattaforme, come ad esempio gli AMR, dove ADI lavora con NVIDIA per integrare la percezione ADI in cuVSLAM tramite le proprie IMU, i sensori di profondità e gli encoder per ruote. Questo è solo l'inizio, NVIDIA Jetson Thor apre un nuovo capitolo della partnership tra ADI e NVIDIA.
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