((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))
La société allemande Agile Robots prévoit de produire jusqu’à 2.000 petits robots humanoïdes l’année prochaine dans le cadre d’un partenariat avec Nvidia annoncé mercredi et destiné aux universités et aux laboratoires de recherche d’entreprises, a déclaré le directeur général Zhaopeng Chen lors d’une interview.
La production des modèles Agile ONE S et ONE SN débutera d’ici la fin de l’année, a précisé M. Chen, ajoutant que la société prévoyait d’en produire entre 1.000 et 2.000, l’université de Stanford et l’ETH Zurich figurant parmi les clients potentiels.
Le modèle SN — "N" pour Nvidia — présente une configuration définie conjointement, comprenant des mains agiles, des caméras et l’ordinateur embarqué Jetson Thor de Nvidia.
D’une hauteur de 1,4 mètre et d’un poids d’environ 34 kilogrammes, ces robots sont des versions réduites des modèles humanoïdes grandeur nature d’Agile, ce qui les rend plus faciles et plus sûrs à manipuler pour les chercheurs.
Basée à Munich, la société Agile, fabricant de robots industriels, est l’un des premiers acteurs européens dans le domaine de la robotique humanoïde, aux côtés des sociétés allemandes NEURA et RobCo, ainsi que de la société britannique Humanoid.
Nvidia s’est rapidement imposé comme leader dans la fourniture à la fois des processeurs et des logiciels qui constituent le cerveau et le système nerveux des robots humanoïdes, en nouant des partenariats au sein de ce secteur émergent.
Ce partenariat associe la puissance de calcul de Nvidia et le modèle d’IA "GR00T" au matériel d’Agile afin d’offrir aux chercheurs un système prêt à l’emploi pour la collecte de données et le test de compétences destinées à une utilisation ultérieure dans les usines et les entrepôts.
Spencer Huang, directeur produit en robotique chez Nvidia, a déclaré que disposer de robots dotés d’une préconfiguration standardisée permettrait aux chercheurs de gagner deux ou trois mois, temps qu’ils auraient autrement passé à faire fonctionner ensemble des composants achetés séparément.
"Si nous pouvons fournir aux chercheurs un système déjà prêt à 80 %, cela accélère leur développement", a-t-il déclaré.
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