O editor do Downcodes aprendeu que a equipe de pesquisa da NVIDIA fez um grande avanço no campo de controle de robôs. O sistema de rede neural HOVER desenvolvido por ela alcançou controle eficiente de robôs humanóides com parâmetros extremamente baixos e seu desempenho excede o de robôs especialmente projetados. sistemas de controle. O sistema HOVER pode lidar com controle complexo de movimento de robôs com apenas 1,5 milhão de parâmetros, o que contrasta fortemente com grandes modelos de linguagem que geralmente têm centenas de bilhões de parâmetros, refletindo seu design requintado.
Este sistema HOVER, que requer apenas 1,5 milhão de parâmetros, pode lidar com controle complexo de movimento de robôs. Em contraste, os grandes modelos comuns de linguagem geralmente exigem centenas de bilhões de parâmetros. Esta incrível eficiência de parâmetros destaca a sofisticação do design do sistema.
O treinamento do HOVER é realizado no ambiente de simulação Isaac da NVIDIA, que pode acelerar os movimentos do robô 10.000 vezes. O pesquisador da Nvidia Jim Fan revelou que isso significa que um ano de treinamento no espaço virtual pode ser concluído em apenas 50 minutos de computação em uma GPU.
Um destaque do sistema é sua excelente adaptabilidade. Ele pode ser transferido diretamente de um ambiente de simulação para um robô real sem ajuste adicional e suporta vários métodos de entrada: os movimentos da cabeça e das mãos podem ser rastreados por meio de dispositivos XR, como o Apple Vision Pro, e os dados de posição do corpo inteiro podem ser obtidos por meio de movimento captura ou câmeras RGB, os ângulos das articulações são coletados através do exoesqueleto e podem até ser controlados usando um gamepad padrão.
Ainda mais surpreendente, o HOVER teve melhor desempenho em todos os métodos de controle do que os sistemas desenvolvidos especificamente para um único método de entrada. O autor principal, Tairan He, especula que isso pode resultar da profunda compreensão do sistema de conceitos físicos, como equilíbrio e controle preciso dos membros, permitindo a transferência de conhecimento entre diferentes métodos de controle.
O sistema é desenvolvido com base no projeto de código aberto H2O & OmniH2O e pode controlar qualquer robô humanóide que possa rodar no simulador Isaac. Atualmente, a NVIDIA divulgou exemplos e códigos no GitHub, trazendo novas possibilidades para o campo de pesquisa e desenvolvimento em robótica.
O progresso revolucionário do sistema HOVER da NVIDIA demonstra o enorme potencial da inteligência artificial no campo do controle de robôs. Sua eficiência, adaptabilidade e facilidade de uso abriram novas direções para futuras pesquisas e aplicações de robôs. O editor do Downcodes acredita que isso promoverá a maturidade e a popularização da tecnologia robótica com mais rapidez.