Nvidia annonce le plan d’Isaac GR00T pour accélérer le développement de la robotique humanoïde

Le marché des robots humanoïdes devrait atteindre 38 milliards de dollars au cours de la prochaine décennie. Pour répondre à cette demande importante, en particulier dans les secteurs industriel et manufacturier, NVIDIA publie une collection de modèles de fondations robots, de pipelines de données et de cadres de simulation pour accélérer la nouvelle génération robot humanoïde efforts de développement.

Annoncé par le fondateur et PDG de Nvidia, Jensen Huang Cés salon du commerce, le Nvidia Isaac GR00T Blueprint for Synthetic Motion Generation aide les développeurs à générer des données de mouvement synthétiques de manière exponentielle pour former leurs humanoïdes en utilisant l’apprentissage de l’imitation.

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Apprentissage d’imitation – un sous-ensemble de apprentissage du robot – Active humanoïdes Acquérir de nouvelles compétences en observant et en imitant des démonstrations humaines expertes. La collecte de ces ensembles de données étendus et de haute qualité dans le monde réel est fastidieux, courant et souvent prohibitif. Implémentation du Blueprint Isaac GR00T Pour la génération de mouvement synthétique, permet aux développeurs de générer facilement des ensembles de données synthétiques de façon exponentielle à partir d’un petit nombre de démonstrations humaines.

À partir du flux de travail GR00T-Teleop, les utilisateurs peuvent puiser dans l’Apple Vision Pro pour capturer des actions humaines dans un jumeau numérique. Ces actions humaines sont imitées par un robot en simulation et enregistrées pour une utilisation comme vérité au sol.

Le flux de travail GR00T-MIMIC multiplie ensuite la démonstration humaine capturée dans un ensemble de données de mouvement synthétique plus grand. Enfin, le flux de travail GR00T-Gen, construit sur le Nvidia Omverse et Nvidia cosmos Les plates-formes élargissent exponentiellement cet ensemble de données via la randomisation de domaine et la mise à l’échelle 3D.

L’ensemble de données peut ensuite être utilisé comme entrée à la politique du robot, qui enseigne aux robots comment se déplacer et interagir avec leur environnement efficace et en toute sécurité dans Nvidia Isaac Labun cadre open-source et modulaire pour l’apprentissage du robot.

Les modèles World Foundation réduisent l’écart sim-à-réel

Nvidia aussi Cosmos annoncé Au CES, une plate-forme mettant en vedette une famille de modèles ouverts et pré-élaborés de la Fondation mondiale à la création pour générer des vidéos et des États mondiaux conscients de la physique pour AI physique développement. Il comprend des modèles autorégressifs et de diffusion dans une variété de tailles et de formats de données d’entrée. Les modèles ont été formés sur 18 jetons quadrillions, dont 2 millions d’heures de conduite autonome, de robotique, de séquences de drones et données synthétiques.

En plus d’aider à générer de grands ensembles de données, le COSMOS peut réduire l’écart de simulation à réel en augmentant les images de la 3D à la réalité. Combinant OmIverse – une plate-forme de développeur d’interfaces de programmation d’applications et de microservices pour la construction d’applications et de services 3D – avec le cosmos est essentiel, car il aide à minimiser les hallucinations potentielles couramment associées aux modèles mondiaux en fournissant des garanties cruciales grâce à ses simulations hautement contrôlables et physiquement précises.

Un écosystème en expansion

Collectivement, Nvidia Isaac GR00T, Omniverser et Cosmos aident l’innovation physique et à l’innovation humanoïde à faire un saut géant en avant. Les grandes sociétés de robotique ont commencé à adopter et ont démontré des résultats avec Isaac GR00T, notamment Boston Dynamics et Figure.

Les fabricants de logiciels, de matériel et de robots humanoïdes peuvent demander un accès anticipé au programme Humanoid Robot Developer de Nvidia.

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