NVIDIA hat die Einführung des universellen Open Source humanoiden Bot-Grundmodells Isaac GR00T N1 angekündigt.

NVIDIA hat auf der GTC die Markteinführung des allgemeinen humanoiden Robotermodells GROOT N1 angekündigt. Dies ist das weltweit erste offene, für globale Robotik-Entwicklungsteams zugängliche allgemeine Open Source-Grundmodell und das Simulationsframework für Inferenztraining, das die Entwicklungstechnologie für humanoide Roboter beschleunigen kann. GR00T N1 ist das erste vollständig anpassbare Modell, das NVIDIA vortrainiert und an globale Robotik-Entwicklungsteams veröffentlichen wird.

NVIDIA Gründer Jensen Huang erklärte, dass die Ära der Generalist Robotics ( gekommen ist. Mithilfe des NVIDIA Isaac GR00T N1 Basis-Modells und des neuen Roboterdaten-Lernrahmens können Robotik-Entwicklungsteams weltweit das neue Kapitel der zukünftigen KI-Roboter beschleunigt aufschlagen. Generalist Robotics bedeutet, dass Roboter für jede Arbeit trainiert werden können, sodass Roboter zu vielseitigen Talenten werden. Sie können sowohl als Arbeiter als auch als Haushaltshelfer fungieren, und alle denkbaren Arbeitsaufgaben können von Robotern ausgeführt werden.

GR00T N1 Das Dual-System-Architekturmodell ist inspiriert von menschlichen Kognitions- und Verständnismodellen.

Das GR00T N1 Grundmodell verwendet eine Dual-System-Architektur, inspiriert von menschlichen Kognitions- und Verständnismodellen. “System 1” ist ein schnelles Denkhandlungsmodell, das menschliche Reaktionen oder Intuition widerspiegelt, während “System 2” ein langsames Denkmodell ist, das für durchdachte und systematische Entscheidungen verwendet wird.

Im Rahmen dieses visuellen Sprachmodells kann System 2 die Umgebung und die erhaltenen Anweisungen zur Aktionsplanung durchdenken. System 1 trainiert die Maschinen auf der Grundlage menschlicher Übungsdaten und einer großen Menge an synthetischen Simulationsdaten, die von der NVIDIA Omniverse-Plattform erzeugt werden, und wandelt diese Pläne in präzise kontinuierliche Bots-Aktivitäten um.

GR00T N1 kann häufige Aufgaben wie das Greifen von Objekten, das Bewegen von Gegenständen mit einem oder zwei Armen und das Übertragen von Objekten von einem Arm auf den anderen oder das Ausführen mehrstufiger Aufgaben im gleichen Kontext problemlos durchführen. Es kann in Anwendungsbereichen wie Materialhandling, Verpackung und Inspektion eingesetzt werden. Entwickler und Forscher können echte oder simulierte synthetische Daten für das nachfolgende Training von humanoiden Robotern verwenden.

In der GTC-Hauptrede demonstrierte Jensen Huang die NEO Gamma humanoiden Roboter von 1X AI, die mit einer nachträglichen Schulung für die Ausführung von Butler-Aufgaben basierend auf GR00T N1 gebaut wurden. Die autonomen Funktionen des Roboters namens NEO Gamma sind das Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen dem Roboter-Start-up 1X AI und NVIDIA im Bereich des maschinellen Lernens. Stellen Sie sich eine Szene vor, in der ein Faulpelz zu Hause ist, während ein von Menschen trainierter Roboterbutler hilft, aufzuräumen oder als Küchenhilfe bei lästigen Haushaltsaufgaben zu arbeiten, während man faul auf dem Sofa liegt und Musik hört. Der Roboterbutler kann entsprechend den persönlichen Bedürfnissen trainiert werden und lernt Bewegungen auf eine Weise, die dem menschlichen Denkverständnis entspricht.

Der CEO von 1X Technologies, Bernt Børnich, erklärte, dass die Zukunft humanoider Roboter in Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit liegt. NVIDIA’s GR00T N1 hat die Inferenz und Fähigkeiten der Roboter erheblich verbessert, während das Unternehmen gleichzeitig Modelle entwickelt und die nachträgliche Schulung des GR00T N1 mit einer geringen Menge an Daten für eine umfassende Bereitstellung auf NEO Gamma genutzt wurde.

Weitere Entwickler von humanoiden Bots, die vorzeitig Zugriff auf die GR00T N1 Entwicklungsrechte erhalten haben, sind Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics und NEURA Robotics.

NVIDIA entwickelt zusammen mit Google DeepMind und Disney Research Newton.

NVIDIA kündigte eine Zusammenarbeit mit Google DeepMind und Disney Research zur Entwicklung der Open Source-Hardware-Engine Newton an, die es Bots ermöglicht, komplexe Aufgaben präziser zu lernen.

Newton basiert auf dem NVIDIA Warp-Framework, optimiert das Roboterlernen und ist mit Simulationsframeworks wie Google DeepMind’s MuJoCo und NVIDIA Isaac Lab kompatibel.

Google DeepMind und NVIDIA arbeiten zusammen an der Entwicklung von MuJoCo-Warp, das voraussichtlich die Arbeitslast des maschinellen Lernens von Bots um mehr als das 70-Fache beschleunigen wird und Entwicklern über die Open Source-Bibliothek MJX von Google DeepMind sowie Newton zur Verfügung stehen wird.

Der Roboter BD1 aus der Filmreihe Star Wars erscheint in der realen Welt.

Disney Research gehört zu den ersten Unternehmen, die Newton verwenden. Huang Renxun stellte während seiner Rede auf der GTC den Roboter BDX Droids vor, der von der Roboterfigur BD1 aus der Star Wars Filmreihe inspiriert wurde. Kyle Laughlin, Senior Vice President des Walt Disney Imagineering, erklärte, dass die Zusammenarbeit mit NVIDIA es ihnen ermöglicht, ansprechendere Robotercharaktere zu schaffen und das Entwicklungsteam zu einer unterhaltsameren industriellen Robotikgestaltung anzuregen, indem sie das Design und die Bewegungen der Roboter mit der Technologie von NVIDIA kombinieren.

NVIDIA Isaac GR00T Generierung von Blueprint-Hilfsbots für das spätere Training

Hochwertige Datentools sind entscheidend für die Entwicklung von Bots, aber die Kosten für den Erwerb von Daten sind hoch. Die NVIDIA Isaac GR00T-Simulation hilft dabei, diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie generierte Blaupausen bereitstellt. Diese Blaupausen basieren auf dem Omniverse und dem NVIDIA Cosmos Transfer Weltgrundmodell und ermöglichen es Entwicklern, mit nur wenigen menschlichen Übungen eine große Menge an simulierten synthetischen Daten für Betriebsaufgaben zu erzeugen. NVIDIA hat mit Hilfe dieser Blaupausen innerhalb von 11 Stunden 780.000 synthetische Trajektorien erzeugt, was neun Monate an menschlichen Übungsdaten entspricht. Durch die Kombination von synthetischen Daten mit echten Daten kann NVIDIA die Leistung von GR00T N1 um 40 % steigern, verglichen mit der Verwendung von nur echten Daten.

NVIDIA hat das GR00T N1 Open Physical AI Dataset veröffentlicht, um Entwicklerteams Trainingsdaten zur Verfügung zu stellen. Entwickler können Informationen auf Hugging Face erhalten.

Dieser Artikel kündigt an, dass NVIDIA das allgemeine Open Source-Humanoiden-Roboter-Basismodell Isaac GR00T N1 eingeführt hat, das erstmals in Chain News ABMedia erschien.