Angesichts der boomenden Entwicklung des Marktes für humanoide Roboter wird erwartet, dass dieser in Zukunft ein Ausmaß von 38 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Um die Entwicklung der nächsten Generation humanoider Roboter zu beschleunigen, stellte NVIDIA auf der CES-Messe eine Reihe wichtiger Tools und Plattformen vor, mit denen die Datenerfassungs- und Trainingsprobleme bei der Entwicklung humanoider Roboter gelöst werden sollen. Diese Werkzeuge werden den technologischen Fortschritt im Bereich der Robotik erheblich vorantreiben und den Weg für zukünftige intelligente Roboteranwendungen ebnen.
Es wird erwartet, dass der Markt für humanoide Roboter in Zukunft ein Volumen von 38 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Um dieser enormen Marktnachfrage, insbesondere im Industrie- und Fertigungsbereich, gerecht zu werden, hat NVIDIA kürzlich die Einführung einer Reihe grundlegender Robotermodelle, Datenpipelines und Simulationsframeworks angekündigt, um die Entwicklung humanoider Roboter der nächsten Generation zu beschleunigen. Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang kündigte auf der CES-Messe den Isaac GR00T-Entwurf an, der sich der Erzeugung synthetischer Bewegungen widmet, um Entwicklern dabei zu helfen, durch Imitationslernen große Mengen synthetischer Bewegungsdaten zu generieren, um humanoide Roboter zu trainieren. Nachahmungslernen ist eine Teilmenge des Roboterlernens, die es humanoiden Robotern ermöglicht, neue Fähigkeiten zu erwerben, indem sie menschliche Demonstrationen von Experten beobachten und nachahmen. Das Sammeln dieser hochwertigen Datensätze ist in der realen Welt zeitaufwändig und teuer, aber mit dem Isaac GR00T-Bauplan können Entwickler mit nur wenig menschlicher Demonstration problemlos große synthetische Datensätze generieren. Entwickler können mit dem GR00T-Teleop-Workflow beginnen und Apple Vision Pro verwenden, um menschliche Bewegungen in einem digitalen Zwilling zu erfassen. Anschließend werden diese menschlichen Demonstrationen durch den GR00T-Mimic-Workflow zu größeren synthetischen Bewegungsdatensätzen erweitert, und schließlich wird der GR00T-Gen-Workflow durch Domänenrandomisierung und 3D-Hochskalierung weiter erweitert, unterstützt durch die NVIDIA Omniverse- und Cosmos-Datensätze. Diese Datensätze können als Input für Roboterstrategien verwendet werden, um Robotern dabei zu helfen, effizienter und sicherer mit ihrer Umgebung zu interagieren. Darüber hinaus veröffentlichte NVIDIA auf der CES auch die Cosmos-Plattform, die eine Reihe offener, vorab trainierter Weltgrundmodelle enthält, die darauf ausgelegt sind, Videos zum physischen Bewusstsein und Weltzustände zu generieren und die Entwicklung physischer künstlicher Intelligenz zu fördern. Die Modelle wurden anhand von 18 Billionen Dateneinheiten trainiert, die 2 Millionen Stunden autonomes Fahren, Robotik und Drohnenvideos abdeckten. Cosmos generiert nicht nur große Datensätze, sondern schließt auch die Lücke zwischen Simulation und Realität durch die Hochskalierung von Bildern von 3D auf realistisch. Zusammengenommen treiben Nvidias Isaac GR00T, Omniverse und Cosmos Innovationen in den Bereichen physische künstliche Intelligenz und humanoide Roboter voran. Viele Robotikunternehmen, darunter Boston Dynamics und Figure, haben mit der Verwendung des Isaac GR00T begonnen und gute Ergebnisse erzielt. Hersteller humanoider Software, Hardware und Roboter können sich für einen frühen Zugang zum Humanoid Robots Developer Program von NVIDIA bewerben.
Diese Reihe von Initiativen von NVIDIA markiert eine neue Etappe in der Entwicklung humanoider Roboter, die die Integration und Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Robotiktechnologie erheblich vorantreiben und eine intelligentere Zukunft für uns schaffen wird. Es wird erwartet, dass in Zukunft weitere innovative Technologien und Anwendungen entstehen werden, worauf es sich zu freuen lohnt.