Avec le développement fulgurant du marché des robots humanoïdes, celui-ci devrait atteindre à l’avenir une échelle de 38 milliards de dollars. Afin d'accélérer le développement de la prochaine génération de robots humanoïdes, NVIDIA a présenté une série d'outils et de plates-formes importants lors du salon CES, visant à résoudre les problèmes d'acquisition de données et de formation rencontrés dans le développement de robots humanoïdes. Ces outils favoriseront grandement le progrès technologique dans le domaine de la robotique et ouvriront la voie à de futures applications de robots intelligents.
À l’avenir, le marché des robots humanoïdes devrait atteindre 38 milliards de dollars. Pour répondre à cette énorme demande du marché, en particulier dans les domaines industriel et manufacturier, NVIDIA a récemment annoncé le lancement d'une série de modèles de robots de base, de pipelines de données et de cadres de simulation pour accélérer le développement de robots humanoïdes de nouvelle génération. Le fondateur et PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé le modèle Isaac GR00T au salon CES, dédié à la génération de mouvements synthétiques pour aider les développeurs à utiliser l'apprentissage par imitation pour générer de grandes quantités de données de mouvements synthétiques afin de former des robots humanoïdes. L'apprentissage par imitation est un sous-ensemble de l'apprentissage robotique qui permet aux robots humanoïdes d'acquérir de nouvelles compétences en observant et en imitant des démonstrations humaines d'experts. La collecte de ces ensembles de données de haute qualité prend du temps et coûte cher dans le monde réel, mais avec le plan Isaac GR00T, les développeurs peuvent facilement générer de grands ensembles de données synthétiques avec une petite quantité de démonstration humaine. Les développeurs peuvent commencer avec le flux de travail GR00T-Teleop et utiliser Apple Vision Pro pour capturer le mouvement humain dans un jumeau numérique. Ensuite, ces démonstrations humaines sont étendues à des ensembles de données de mouvement synthétiques plus vastes via le flux de travail GR00T-Mimic, et enfin, le flux de travail GR00T-Gen est encore étendu grâce à la randomisation de domaine et à la mise à l'échelle 3D, pris en charge par l'ensemble de données NVIDIA Omniverse et Cosmos. Ces ensembles de données peuvent être utilisés comme entrée dans les stratégies des robots, aidant ainsi les robots à interagir avec leur environnement de manière plus efficace et plus sûre. En outre, NVIDIA a également lancé la plate-forme Cosmos au CES, qui contient une série de modèles de base du monde ouverts et pré-entraînés, conçus pour générer des vidéos de conscience physique et des états du monde, et promouvoir le développement de l'intelligence artificielle physique. Les modèles ont été formés sur 18 000 milliards d’unités de données, couvrant 2 millions d’heures de conduite autonome, de robotique et de vidéo de drone. Cosmos génère non seulement des ensembles de données à grande échelle, mais comble également le fossé entre la simulation et la réalité grâce à la mise à l'échelle des images de la 3D au réaliste. Ensemble, Isaac GR00T, Omniverse et Cosmos de Nvidia stimulent l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle physique et des robots humanoïdes. De nombreuses entreprises de robotique, dont Boston Dynamics et Figure, ont commencé à utiliser l'Isaac GR00T et ont obtenu de bons résultats. Les fabricants de logiciels, de matériel et de robots humanoïdes peuvent demander un accès anticipé au programme pour développeurs de robots humanoïdes de NVIDIA.
Cette série d'initiatives de NVIDIA marque une nouvelle étape dans le développement des robots humanoïdes, qui favorisera grandement l'intégration et le développement de l'intelligence artificielle et de la technologie robotique et créera pour nous un avenir plus intelligent. À l’avenir, des technologies et des applications plus innovantes devraient émerger, ce qui mérite d’être attendu.