A equipe de pesquisa da NVIDIA anunciou recentemente seu progresso inovador no campo do controle de robôs - o sistema de rede neural pairando. O sistema atinge o controle eficiente de robôs humanóides com parâmetros extremamente baixos (apenas 1,5 milhão), e seu desempenho supera os sistemas de controle especialmente projetados, o que é de significância marcante no campo da inteligência artificial. O excelente desempenho de Hover vem de seu design inteligente de sistema e adaptabilidade poderosa.
A equipe de pesquisa da NVIDIA recentemente fez grandes avanços no campo do controle de robôs. O sistema de rede neural que eles desenvolveram o Hover realiza um controle eficiente de robôs humanóides com parâmetros extremamente simplificados, e seu desempenho supera os sistemas de controle especialmente projetados.
Esse sistema de pairar, que requer apenas 1,5 milhão de parâmetros, pode lidar com o controle complexo de movimento do robô. Por outro lado, modelos de grandes linguagens comuns geralmente requerem centenas de bilhões de parâmetros. Essa incrível eficiência de parâmetros demonstra a requintabilidade do design do sistema.
O treinamento de Hover é realizado no ambiente de simulação Isaac da NVIDIA, que pode acelerar os movimentos do robô em 10.000 vezes. O pesquisador da NVIDIA, Jim Fan, revelou que isso significa que a quantidade de treinamento em um espaço virtual por um ano pode ser concluída em apenas 50 minutos.
Um destaque do sistema é sua excelente adaptabilidade. Ele pode ser migrado diretamente do ambiente simulado para o robô real sem ajuste adicional e suporta uma variedade de métodos de entrada: os movimentos da cabeça e da mão podem ser rastreados através de dispositivos XR como Apple Vision Pro, e dados de posição de corpo inteiro podem ser obtidos Através da captura de movimento ou câmeras RGB.
O que é ainda mais surpreendente é que o Hover tem um desempenho melhor em cada modo de controle do que os sistemas desenvolvidos especificamente para um único modo de entrada. O autor principal Tairan, ele especulou que isso pode resultar do profundo entendimento do sistema de conceitos físicos, como equilíbrio e controle preciso dos membros, permitindo que ele transfira conhecimento entre diferentes modos de controle.
O sistema é baseado no desenvolvimento do projeto H2O e OMNIH2O de código aberto e pode controlar qualquer robô humanóide que possa ser executado no simulador Isaac. Atualmente, a Nvidia divulgou amostras e código no Github, trazendo novas possibilidades ao campo da pesquisa e desenvolvimento de robôs.
O sistema aberto do sistema de pairar promoverá bastante o progresso e a aplicação da tecnologia de controle de robôs e fornecerá novas direções e impulsos para o desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs.