Endüstriyel sektörler dijitalleşme baskısı ile karşı karşıya kalırken, Siemens ve NVIDIA yapay zekâ altyapısını doğrudan fiziksel iş akışlarına entegre etmek için harekete geçiyor. Bilgi teknolojileri (IT) ve operasyonel teknoloji (OT) arasındaki eşitsizlik, imalat için maliyetli bir sürtünme noktası olmaya devam ediyor. Veri merkezleri hızla ölçeklenirken, fabrika zeminleri genellikle katı eski sistemler üzerinde çalışıyor. İki şirket, bu uyumsuzluğu gidermek ve esasen endüstriyel yapay zekâ için bir işletim sistemi oluşturmak amacıyla ortaklıklarını genişletiyor.
Fiziksel varlıkların sanal kopyaları olan dijital ikizler mühendislikte standart olsa da genellikle temsil ettikleri donanımla gerçek zamanlı bağlantıdan yoksundur. Genellikle üretim hattında değil, tasarım stüdyosunda kalırlar. Bu güncellenen ittifak, bu modelleri statik yerine aktif hale getirmek için üretken yapay zekâyı kullanarak bu dinamiği değiştirmeyi amaçlıyor. NVIDIA Kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, üretken yapay zekâ ve hızlandırılmış bilişimin yeni bir sanayi devrimini ateşlediğini ve dijital ikizleri pasif simülasyonlardan fiziksel dünyanın aktif zekâsına dönüştürdüğünü belirtti.
NVIDIA bilgi işlem yığınını ve planları sağlarken, Siemens alan donanımını ve yazılımını getiriyor. Amaç, bir fabrikanın kendi verilerini analiz edebileceği, bir düzeltmeyi simüle edebileceği ve kesinti süresi olmadan uygulayabileceği kapalı bir döngüdür. Bu, operatörlerin iyileştirmeleri sanal olarak test etmesine ve doğrulanmış içgörüleri atölyede operasyonel değişikliklere dönüştürmesine olanak tanır. Şirketler, konsepti test etmek için Almanya’nın Erlangen kentindeki Siemens Elektronik Fabrikasını seçti. 2026’dan itibaren bu tesisin yapay zekâ odaklı üretim için bir plan olarak çalışacağı iddia ediliyor.
Mimari, yazılım tanımlı otomasyonu NVIDIA Omniverse kütüphaneleriyle birleştiren bir yapay zekâ beynine dayanıyor. Foxconn, HD Hyundai, KION Group ve PepsiCo gibi endüstriyel sektörlerdeki şirketlerde erken değerlendirmeler devam ediyor. Niyet, ısmarlama, sahaya özel kurulumlardan uzaklaşıp küresel dağıtıma uygun tekrarlanabilir bir modele geçmek için bu yaklaşımı standartlaştırmaktır. Operasyonel hız, çip tasarımında da önem taşıyor. Siemens, NVIDIA’nın CUDA-X kütüphanelerini Elektronik Tasarım Otomasyonu (EDA) araçlarına yerleştiriyor.
Çip tasarımlarını doğrulamak büyük bir işlem yükü oluşturuyor. Bu iş yüklerini GPU hızlandırmalı ortamlara kaydırarak ortaklık, 2x ile 10x arasında performans artışı hedefliyor. Güncellemeler, mimariden silikona giden döngüyü kısaltmayı amaçlayan düzen rehberliği ve hata ayıklama gibi yapay zekâ destekli yetenekleri içeriyor. Hesaplama yoğunluğu termal ve güç zorluklarını da beraberinde getiriyor. İş birliği, verimlilikten ödün vermeden yapay zekâ iş yüklerinin enerji yükünü kaldırabilecek fabrikalar tasarlamak için ortak bir çabayı içeriyor. Bu, NVIDIA’nın altyapı yol haritasını Siemens’in güç dağıtımı ve soğutma teknolojileriyle uyumlu hale getirmeyi kapsıyor.
Siemens AG Başkanı ve CEO’su Roland Busch, birlikte endüstriyel yapay zekâ işletim sistemini inşa ettiklerini ve yapay zekâyı ölçeklendirmek ve gerçek dünya etkisi yaratmak için fiziksel dünyanın nasıl tasarlandığını, inşa edildiğini ve çalıştırıldığını yeniden tanımladıklarını söyledi. Her iki şirket de daha geniş bir kullanımdan önce bu araçları şirket içinde uyguluyor. Bu gelişmeyi inceleyen yöneticilerin veri varlıklarına bakmaları gerekiyor. Bir yapay zekâ beyni, temiz ve yapılandırılmış operasyonel veriler gerektirir. OT ağı yapılandırılmamışsa, burada açıklanan gelişmiş simülasyon imkansızdır.
