L'équipe de recherche NVIDIA a récemment annoncé ses progrès révolutionnaires dans le domaine du contrôle des robots - le système de réseau neuronal survole. Le système obtient un contrôle efficace des robots humanoïdes avec des paramètres extrêmement faibles (seulement 1,5 million), et ses performances dépassent même les systèmes de contrôle spécialement conçus, ce qui est d'une signification marquante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les performances exceptionnelles de Hover proviennent de sa conception intelligente du système et de sa puissante adaptabilité.
L'équipe de recherche de Nvidia a récemment fait des percées majeures dans le domaine du contrôle des robots. Le système de réseau neuronal qu'ils ont développé sur le plan réalisée réalise un contrôle efficace des robots humanoïdes avec des paramètres extrêmement rationalisés, et ses performances dépassent même les systèmes de contrôle spécialement conçus.
Ce système de survol, qui ne nécessite que 1,5 million de paramètres, peut gérer le contrôle du mouvement du robot complexe. En revanche, les modèles de grande langue courants nécessitent souvent des centaines de milliards de paramètres. Cette étonnante efficacité des paramètres démontre l'exquisition de la conception du système.
La formation de Hover est effectuée dans l'environnement de simulation Isaac de Nvidia, qui peut accélérer les mouvements du robot de 10 000 fois. Le chercheur de Nvidia, Jim Fan, a révélé que cela signifie que la quantité de formation dans un espace virtuel pendant un an peut être achevée en seulement 50 minutes.
Un point culminant du système est son excellente adaptabilité. Il peut être migré directement de l'environnement simulé vers le robot réel sans réglage supplémentaire, et prend en charge une variété de méthodes d'entrée: les mouvements de la tête et de la main peuvent être suivis via des appareils XR tels qu'Apple Vision Pro, et les données de position complète peuvent être obtenues Grâce à la capture de mouvement ou aux caméras RVB.
Ce qui est encore plus surprenant, c'est que Hover fonctionne mieux dans chaque mode de contrôle que les systèmes développés spécifiquement pour un seul mode d'entrée. L'auteur principal Tairan Il a émis l'hypothèse que cela peut découler de la compréhension approfondie du système des concepts physiques tels que l'équilibre et le contrôle précis des membres, ce qui lui permet de transférer des connaissances entre différents modes de contrôle.
Le système est basé sur le développement open source du projet H2O & OMNIH2O et peut contrôler tout robot humanoïde pouvant s'exécuter dans le simulateur ISAAC. Actuellement, NVIDIA a divulgué des échantillons et du code sur GitHub, apportant de nouvelles possibilités dans le domaine de la recherche et du développement des robots.
L'open source de Hover System favorisera considérablement les progrès et l'application de la technologie de contrôle des robots, et fournira de nouvelles directions et un élan pour le développement futur de la technologie des robots.