NVIDIA Jetson Thor : Aetina lance les systèmes AIE-KT78/68
Les robots passent progressivement d’une automatisation à routines fixes à une prise de décision autonome et contextuelle. Cette évolution impose de traiter simultanément de nombreux flux de capteurs haute résolution, d’exécuter de grands modèles multimodaux et de maintenir un contrôle déterministe des moteurs et actionneurs, alors que les plateformes de périphérie existantes, limitées à quelques centaines de TOPS, atteignent leurs limites. Aetina annonce la disponibilité générale des DeviceEdge AIE-KT78 et AIE-KT68, deux systèmes d’IA en périphérie basés sur NVIDIA Jetson Thor et destinés aux robots collaboratifs, aux robots humanoïdes et aux machines autonomes.
Jetson T5000 et T4000 sur architecture Blackwell
L’AIE-KT78 repose sur le module NVIDIA Jetson T5000, doté de 128 Go de LPDDR5X sur bus 256 bits, pour une performance IA atteignant 2 070 TFLOPS en FP4. L’AIE-KT68 utilise le module Jetson T4000 avec 64 Go de LPDDR5X 256 bits et jusqu’à 1 200 TFLOPS FP4, un compromis entre performance, consommation et coût système.
Les deux machines exécutent localement l’IA générative multimodale, les grands modèles de langage (LLM), les modèles vision-langage (VLM) et vision-langage-action (VLA), ce qui réduit la latence liée au cloud et renforce la maîtrise des données.
Une connectivité dimensionnée pour la fusion de capteurs
Pour alimenter des pipelines VLA qui combinent perception visuelle, compréhension du langage et génération d’actions, la série AIE-KT intègre une connectivité QSFP28 offrant jusqu’à 4 × 25 Gbit/s selon la configuration, ainsi que deux ports RJ45 10GbE. Ces liaisons absorbent les flux de caméras haute résolution, de LiDAR 3D, de radars, de caméras de profondeur, de centrales inertielles et de capteurs industriels.
Jusqu’à huit entrées caméra GMSL2 complètent l’ensemble et fournissent l’infrastructure de données nécessaire à la perception multivue et à la compréhension spatiale des robots. Le traitement de ces flux massifs s’effectue en temps réel, au plus près des capteurs, sans dépendre d’une liaison vers un serveur distant.
Un maître EtherCAT intégré pour le contrôle déterministe
Un port RJ45 1GbE dédié fonctionne comme maître EtherCAT indépendant, avec une synchronisation de l’ordre de la microseconde. Il relie l’inférence IA aux moteurs, articulations, capteurs et actionneurs, regroupant perception, décision et contrôle déterministe dans un seul système.
Aetina met en avant deux bénéfices : davantage de flexibilité pour les cobots qui travaillent aux côtés des opérateurs et changent de tâche, et une prise en charge de la décision de mouvement continue pour les humanoïdes. L’architecture réduit en outre le besoin de matériel de contrôle supplémentaire et d’intégration multiplateforme, ce qui simplifie la conception des cobots, humanoïdes, bras robotisés industriels et machines autonomes, et doit faciliter le passage de la preuve de concept au déploiement.
Format compact et pile logicielle NVIDIA complète
Le système mesure 80 mm d’épaisseur, accepte une alimentation de 9 à 48 V CC et fonctionne de −25 °C à +55 °C. Il dispose de ports USB 3.2, d’E/S numériques isolées et d’emplacements M.2. Sous Linux, il exécute JetPack 7, CUDA, TensorRT, DeepStream, Holoscan et Isaac ROS.
Pour Richard Hung, vice-président de la division Produits d’Aetina, l’avantage concurrentiel tient désormais à l’intégration de la perception, du raisonnement, de la décision et de l’action en temps réel. Partenaire NVIDIA Elite, Aetina revendique plus de dix ans d’expérience en IA de périphérie et propose un support de bout en bout, de la conception mécanique et thermique à l’intégration BSP et système, avec l’objectif de réduire les risques d’intégration et le coût total de possession. Les deux modèles sont disponibles à la commande dès à présent.
Pour vous qui développez des cobots ou des humanoïdes, l’AIE-KT78/68 réunit inférence générative et maître EtherCAT dans un même boîtier, ce qui simplifie l’architecture de contrôle. Le choix entre T5000 et T4000 se jouera sur la taille des modèles que vous comptez exécuter localement.
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