Principaux renseignements
- Les développeurs peuvent générer de grandes quantités de données de mouvement synthétiques en utilisant une seule image comme entrée avec Isaac GR00T-Dreams.
- Le blueprint GR00T-Dreams accélère la formation des robots en exploitant des jetons d’action compressés, ce qui permet aux robots d’apprendre de nouveaux comportements et de s’adapter à des environnements changeants.
- NVIDIA présente des technologies de simulation telles que Cosmos Reason, Cosmos Predict 2 et Isaac Sim 5.0 pour relever les défis liés à la collecte de données et aux tests physiques dans le cadre du développement de robots humanoïdes.
Investir dans la recherche en robotique humanoïde
Les principales sociétés de robotique collaborent avec NVIDIA pour faire avancer le développement des robots humanoïdes en utilisant des plates-formes informatiques cloud-to-robot de pointe. Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA, pense que l’IA physique et la robotique seront à l’origine de la prochaine révolution industrielle.
NVIDIA fournit des outils complets pour chaque étape du cycle de vie de la robotique, des cerveaux d’IA pour les robots aux environnements simulés pour la formation. Le modèle Isaac GR00T-Dreams, dévoilé au COMPUTEX, s’attaque au manque de données en permettant aux développeurs de générer de grandes quantités de données de mouvement synthétiques à partir d’une seule image. Ces données, sous forme de jetons d’action compressés, permettent aux robots d’apprendre de nouveaux comportements et de s’adapter à des environnements changeants.
Accélérer la formation des robots avec GR00T-Dreams
Le plan GR00T-Dreams complète le plan GR00T-Mimic existant, qui utilise les plates-formes NVIDIA Omniverse et Cosmos pour augmenter les données existantes. En générant des données entièrement nouvelles, GR00T-Dreams accélère considérablement le processus de formation des robots.
NVIDIA Research a exploité GR00T-Dreams pour développer le modèle GR00T N1.5 mis à jour en seulement 36 heures, une tâche qui aurait auparavant pris près de trois mois. Ce modèle amélioré présente une meilleure adaptabilité à de nouveaux environnements et à la reconnaissance d’objets par le biais d’instructions de l’utilisateur, ce qui se traduit par des taux de réussite plus élevés pour les tâches de fabrication courantes.
Flexibilité et efficacité améliorées des robots
Les premiers utilisateurs des modèles GR00T N constatent déjà des avantages dans divers secteurs d’activité. Par exemple, AeiRobot utilise les modèles pour permettre aux robots ALICE4 de comprendre des instructions en langage naturel et d’effectuer des opérations complexes de prélèvement et de placement dans des environnements industriels. Foxlink Group les utilise pour améliorer la flexibilité et l’efficacité des manipulateurs de robots, tandis que Lightwheel les utilise pour valider les données synthétiques, accélérant ainsi le déploiement des robots humanoïdes. NEURA Robotics évalue les modèles pour développer des systèmes d’automatisation domestique.
Pour relever les défis de la collecte de données et des tests physiques, NVIDIA a introduit de nouvelles technologies de simulation : Cosmos Reason, un modèle de fondation du monde (WFM) qui génère des données synthétiques précises ; Cosmos Predict 2, avec des améliorations de performance pour une génération de monde de haute qualité ; GR00T-Mimic blueprint pour générer de grandes quantités de trajectoires de mouvement synthétiques ; un ensemble de données d’IA physique open-source ; et NVIDIA Isaac Sim 5.0 et Isaac Lab 2.2 pour la simulation et l’apprentissage des robots.
Collaboration au sein de l’industrie
Les principales entreprises de robotique comme Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Mentee Robotics, NEURA Robotics, Skild AI et XPENG Robotics s’appuient sur ces cadres de simulation pour développer et former leurs robots humanoïdes.
Enfin, NVIDIA propose des systèmes Blackwell universels équipés de stations de travail et de serveurs RTX PRO, offrant une architecture unique pour toutes les charges de travail liées au développement de robots. Les développeurs peuvent accéder à une puissance de calcul encore plus importante grâce aux systèmes GB200 NVL72 Blackwell sur les principaux fournisseurs de cloud, permettant un traitement des données jusqu’à 18 fois plus rapide. La prochaine plate-forme NVIDIA Jetson Thor accélérera encore l’inférence sur le robot et les performances d’exécution, ouvrant ainsi la voie à l’adoption généralisée des robots humanoïdes.
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