Con el floreciente desarrollo del mercado de robots humanoides, se espera que alcance una escala de 38 mil millones de dólares en el futuro. Para acelerar el desarrollo de la próxima generación de robots humanoides, NVIDIA lanzó una serie de herramientas y plataformas importantes en la exposición CES, con el objetivo de resolver los problemas de adquisición de datos y capacitación que se enfrentan en el desarrollo de robots humanoides. Estas herramientas promoverán en gran medida el progreso tecnológico en el campo de la robótica y allanarán el camino para futuras aplicaciones de robots inteligentes.
En el futuro, se espera que el mercado de robots humanoides alcance los 38 mil millones de dólares. Para satisfacer esta enorme demanda del mercado, especialmente en los campos industrial y de fabricación, NVIDIA anunció recientemente el lanzamiento de una serie de modelos básicos de robots, canales de datos y marcos de simulación para acelerar el desarrollo de robots humanoides de próxima generación. El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, anunció el modelo Isaac GR00T en la feria CES, que se dedica a generar movimiento sintético para ayudar a los desarrolladores a utilizar el aprendizaje por imitación para generar grandes cantidades de datos de movimiento sintético para entrenar robots humanoides. El aprendizaje por imitación es un subconjunto del aprendizaje robótico que permite a los robots humanoides adquirir nuevas habilidades observando e imitando demostraciones humanas expertas. Recopilar estos conjuntos de datos de alta calidad requiere mucho tiempo y es costoso en el mundo real, pero con el modelo Isaac GR00T, los desarrolladores pueden generar fácilmente grandes conjuntos de datos sintéticos con una pequeña cantidad de demostración humana. Los desarrolladores pueden comenzar con el flujo de trabajo GR00T-Teleop y utilizar Apple Vision Pro para capturar el movimiento humano en un gemelo digital. A continuación, estas demostraciones humanas se expanden a conjuntos de datos de movimiento sintético más grandes a través del flujo de trabajo GR00T-Mimic y, finalmente, el flujo de trabajo GR00T-Gen se expande aún más mediante la aleatorización de dominios y la ampliación 3D, respaldada por el conjunto de datos NVIDIA Omniverse y Cosmos. Estos conjuntos de datos se pueden utilizar como aportación a las estrategias de los robots, ayudando a los robots a interactuar con su entorno de forma más eficiente y segura. Además, NVIDIA también lanzó la plataforma Cosmos en CES, que contiene una serie de modelos básicos de mundo abierto previamente entrenados, diseñados para generar videos de conciencia física y estados mundiales, y promover el desarrollo de la inteligencia artificial física. Los modelos se entrenaron con 18 billones de unidades de datos, que abarcaron 2 millones de horas de conducción autónoma, robótica y vídeo con drones. Cosmos no solo genera conjuntos de datos a gran escala, sino que también cierra la brecha entre la simulación y la realidad mediante la ampliación de imágenes de 3D a realistas. En conjunto, Isaac GR00T, Omniverse y Cosmos de Nvidia están impulsando la innovación en inteligencia artificial física y robots humanoides. Muchas empresas de robótica, incluidas Boston Dynamics y Figure, han comenzado a utilizar Isaac GR00T y han obtenido buenos resultados. Los fabricantes de software, hardware y robots humanoides pueden solicitar acceso temprano al Programa de desarrolladores de robots humanoides de NVIDIA.
Esta serie de iniciativas de NVIDIA marca una nueva etapa en el desarrollo de robots humanoides, que promoverá en gran medida la integración y el desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología robótica y creará un futuro más inteligente para nosotros. En el futuro, se espera que surjan tecnologías y aplicaciones más innovadoras, algo que vale la pena esperar.