Uma fábrica perto de Hsinchu, no Vale do Silício de Taiwan, está entre as instalações em todo o mundo que aumentam a eficiência energética com gêmeos digitais habilitados para IA.
Um modelo virtual pode ajudar a simplificar as operações, maximizando a taxa de transferência para sua contraparte física, dizem os engenheiros da Wistron, um designer global e fabricante de computadores e sistemas eletrônicos.
No primeiro de vários casos de uso, a empresa construiu uma cópia digital de uma sala onde os sistemas NVIDIA DGX passam por testes de estresse térmico (foto acima). Os primeiros resultados foram impressionantes.
Fazendo Simulações Inteligentes
Usando o NVIDIA Modulus, um framework para construir modelos de IA que entendem as leis da física, Wistron criou gêmeos digitais que permitem prever com precisão o fluxo de ar e a temperatura em instalações de teste que devem permanecer entre 27 e 32 graus Celsius.
Uma simulação que levaria quase 15 horas com métodos tradicionais em uma CPU levou apenas 3,3 segundos em uma GPU NVIDIA executando inferência com um modelo de IA desenvolvido usando Modulus, uma aceleração de 15.000 vezes.
Os resultados foram alimentados em ferramentas e aplicações construídas por desenvolvedores Wistron com NVIDIA Omniverse, uma plataforma para criar workflows 3D e aplicações baseadas em OpenUSD.
Com seu software Omniverse, a Wistron criou simulações realistas e imersivas com as quais os operadores interagem por meio de headsets de VR. E graças aos modelos de IA que eles desenvolveram usando o Modulus, os fluxos de ar na simulação obedecem às leis da física.
“Os modelos informados pela física nos permitem controlar o processo de teste e a temperatura da sala remotamente quase em tempo real, economizando tempo e energia”, disse John Lu, diretor de operações de manufatura da Wistron.
Especificamente, a Wistron combinou modelos separados para prever a temperatura e o fluxo de ar para eliminar os riscos de superaquecimento na sala de teste. Também criou um sistema de recomendação para identificar os melhores locais para testar placas de base de computadores.
O gêmeo digital, conectado a milhares de sensores em rede, permitiu que a Wistron aumentasse a eficiência energética geral da instalação em até 10%. Isso equivale a usar até 121.600 kWh a menos de eletricidade por ano, reduzindo as emissões de carbono em 60.192 quilos.
Um Esforço de Expansão
Atualmente, o grupo está expandindo seu modelo de IA para rastrear mais de cem variáveis em um espaço que comporta 50 racks de computadores. A equipe também está simulando todos os detalhes mecânicos dos servidores e testadores.
“O modelo final nos ajudará a otimizar a programação de testes, bem como a eficiência energética do sistema de ar condicionado das instalações”, disse Derek Lai, supervisor técnico da Wistron com experiência em redes neurais informadas pela física.
Olhando para o futuro, “As ferramentas e aplicações que estamos construindo com o Omniverse nos ajudam a melhorar o layout de nossas fábricas DGX para fornecer o melhor rendimento, melhorando ainda mais a eficiência”, disse Lu.
Geração de Energia de Forma Eficiente
Do outro lado do mundo, a Siemens Energy está demonstrando o poder da industrialização digital usando Modulus e Omniverse.
A empresa com sede em Munique, cuja tecnologia gera um sexto da eletricidade mundial, conseguiu uma aceleração de 10.000 vezes simulando um gerador de vapor de recuperação de calor usando um modelo de IA informado pela física (veja o vídeo abaixo).
Usando um gêmeo digital para detectar corrosão logo no início, esses sistemas massivos podem reduzir o tempo de inatividade em 70%, potencialmente economizando à indústria US$ 1,7 bilhão anualmente em comparação com uma simulação padrão que levou meio mês.
“O tempo computacional reduzido nos permite desenvolver gêmeos digitais energeticamente eficientes para um ecossistema de energia sustentável, confiável e acessível”, disse Georg Rollmann, chefe de análise avançada e IA da Siemens Energy.
Gêmeos Digitais Impulsionam a Ciência e a Indústria
As empresas automotivas estão aplicando a tecnologia no projeto de novos carros e fábricas. Os cientistas estão usando-o em campos tão diversos como astrofísica, genômica e previsão do tempo. Ele está sendo usado até mesmo para criar um gêmeo digital da Terra para entender e mitigar os impactos das mudanças climáticas.
Todos os anos, as simulações de física, normalmente executadas em sistemas de classe de supercomputadores, consomem cerca de 200 bilhões de horas de núcleo de CPU e 4 terawatts-hora de energia. A IA informada pela física está acelerando esses workflow complexos 200 vezes em média, economizando tempo, custo e energia.
Para obter mais informações, ouça uma palestra do GTC descrevendo o trabalho da Wistron e um painel sobre indústrias que usam IA generativa.
Saiba mais sobre o impacto que a computação acelerada está tendo na sustentabilidade.