Una de las ideas clave de Rothenberg ha sido la estrecha correlación que existe entre la iteración a escala y la innovación, especialmente en el ámbito del diseño.
Cuando era adolescente, Bradley Rothenberg estaba obsesionado con el CAD: software de diseño asistido por computadora.
Antes de cumplir 30 años, Rothenberg canalizó ese interés en la creación de una empresa emergente, nTop , que hoy ofrece a los desarrolladores de productos (de industrias muy diferentes) herramientas rápidas y altamente iterativas que los ayudan a modelar y crear diseños innovadores y a menudo profundamente poco ortodoxos.
Una de las ideas clave de Rothenberg ha sido la estrecha correlación que existe entre la iteración a escala y la innovación, especialmente en el ámbito del diseño.
También se dio cuenta de que, al crear software de ingeniería para GPU, en lugar de CPU (que impulsaban (y siguen impulsando) prácticamente todas las herramientas CAD), nTop podía aprovechar los algoritmos de procesamiento paralelo y la IA para ofrecer a los diseñadores una iteración rápida y prácticamente ilimitada para cualquier proyecto de diseño. El resultado: oportunidades de innovación prácticamente ilimitadas.
Los diseñadores de productos de todo tipo tomaron nota.
Una década después de su fundación, nTop, miembro del programa NVIDIA Inception para startups de vanguardia, ahora emplea a más de 100 personas, principalmente en la ciudad de Nueva York, donde tiene su sede, así como en Alemania, Francia y el Reino Unido, con planes de crecer otro 10% para fin de año.
Sus herramientas de diseño computacional iteran de forma autónoma junto con los diseñadores, probando diferentes formas virtuales y materiales potenciales para lograr productos, o partes de productos, de alto rendimiento. Es un proceso de ensayo y error a escala.
Como diseñador, uno suele tener todos estos objetivos y preguntas contrapuestos: Si hago este cambio, ¿será mi diseño demasiado pesado? ¿Será demasiado grueso? —dijo Rothenberg—. Al realizar un cambio en el diseño, se busca ver cómo afecta al rendimiento, y nTop ayuda a evaluar esos cambios en tiempo real.
La cadena de supermercados Ocado, con sede en el Reino Unido, que construye e implementa robots autónomos, es uno de los principales clientes de nTop.
Ocado se distingue de otras grandes cadenas de supermercados europeas por su profunda integración de robots autónomos y la selección de productos. Sus robots, del tamaño de una silla de oficina, recorren almacenes gigantescos —casi tan grandes como ocho campos de fútbol americano— a una velocidad de unos 32 km/h, pasando a una distancia de un milímetro entre sí mientras seleccionan y clasifican los productos en estructuras tipo colmena.
En los primeros diseños, los robots de Ocado solían averiarse o incluso incendiarse. Su peso también obligaba a Ocado a construir almacenes más robustos y costosos.
Utilizando el software de nTop, el equipo de robótica de Ocado rediseñó rápidamente 16 piezas críticas de sus robots, reduciendo su peso total en dos tercios. El rediseño, crucialmente, tardó aproximadamente una semana. Los rediseños anteriores que no utilizaban las herramientas de nTop tardaban unos cuatro meses.
“Ocado creó una versión más robusta de su robot, mucho más económica y rápida”, dijo Rothenberg. “Sus diseñadores pasaron por ciclos de diseño rápidos: bastaba con pulsar un botón para que toda la estructura del robot se rediseñara durante la noche con nTop, preparándolo para las pruebas del día siguiente”.
El caso de uso de Ocado es típico de cómo los diseñadores utilizan las herramientas de nTop.
El software nTop ejecuta cientos de simulaciones que analizan cómo diferentes condiciones podrían afectar el rendimiento de un diseño. La información obtenida de estas simulaciones se incorpora al algoritmo de diseño y todo el proceso se reinicia. Los diseñadores pueden ajustar fácilmente sus diseños según los resultados, hasta que las iteraciones alcancen un resultado óptimo.
nTop ha comenzado a integrar modelos de IA en sus cargas de trabajo de simulación, junto con los datos de diseño personalizados de un cliente de nTop en su proceso de iteración. nTop utiliza el marco NVIDIA Modulus , la plataforma NVIDIA Omniverse y las bibliotecas NVIDIA CUDA-X para entrenar e inferir sus cargas de trabajo de computación acelerada y modelos de IA.
“Contamos con redes neuronales que pueden entrenarse con la geometría y la física de los datos de una empresa”, afirmó Rothenberg. “Si una empresa tiene una forma específica de diseñar la estructura de un coche, puede construirlo en nTop, entrenar una IA en nTop e iterar rápidamente entre diferentes versiones de la estructura del coche o de cualquier diseño futuro, accediendo a todos los datos con los que el modelo ya está entrenado”.
Las herramientas de nTop tienen una amplia aplicabilidad en todas las industrias.
Un equipo de diseño de Fórmula 1 utilizó nTop para modelar virtualmente innumerables versiones de disipadores de calor antes de elegir un disipador poco ortodoxo pero de gran rendimiento para su automóvil.
Tradicionalmente, los disipadores de calor están hechos de pequeñas piezas uniformes de metal alineadas una al lado de la otra para maximizar la interacción metal-aire y, por lo tanto, el intercambio de calor y el enfriamiento.
Los ingenieros iteraron con nTop en un disipador ondulado de varios niveles que maximizaba la interacción aire-metal al mismo tiempo que optimizaba la aerodinámica, lo cual es crucial para las carreras.
El nuevo disipador de calor logró tres veces la superficie de transferencia de calor que los modelos anteriores, al tiempo que redujo el peso en un 25%, brindando un rendimiento de enfriamiento superior y una eficiencia mejorada.
En el futuro, nTop anticipa que sus herramientas de modelado implícito impulsarán una mayor adopción por parte de los diseñadores de productos que desean trabajar con un “socio” iterativo capacitado en los datos patentados de su empresa.
“Trabajamos con numerosos socios que desarrollan diseños, ejecutan numerosas simulaciones con modelos y luego optimizan para obtener los mejores resultados”, afirmó Rothenberg. “Los avances que están logrando hablan por sí solos”.
NVIDIA Blog. E. W. Traducido al español
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