Редактор Downcodes узнал, что исследовательская группа NVIDIA совершила крупный прорыв в области управления роботами. Разработанная ею нейросетевая система HOVER достигла эффективного управления человекоподобными роботами с предельно низкими параметрами, а ее производительность превосходит специально разработанные. системы управления. Система HOVER может обрабатывать сложное управление движением робота, используя всего 1,5 миллиона параметров, что резко контрастирует с большими языковыми моделями, которые часто имеют сотни миллиардов параметров, что отражает ее изысканный дизайн.
Эта система HOVER, которой требуется всего 1,5 миллиона параметров, может выполнять сложное управление движением робота. Напротив, обычные модели большого языка часто требуют сотен миллиардов параметров. Эта удивительная эффективность параметров подчеркивает сложность конструкции системы.
Обучение HOVER проводится в среде моделирования Isaac от NVIDIA, которая может ускорять движения робота в 10 000 раз. Исследователь Nvidia Джим Фан сообщил, что это означает, что годичное обучение в виртуальном пространстве может быть завершено всего за 50 минут вычислений на графическом процессоре.
Изюминкой системы является ее превосходная адаптивность. Его можно напрямую перенести из среды моделирования на реального робота без дополнительной настройки, и он поддерживает несколько методов ввода: движения головы и рук можно отслеживать с помощью устройств XR, таких как Apple Vision Pro, а данные о положении всего тела можно получать с помощью движения. камеры захвата или RGB, углы суставов собираются через экзоскелет, и ими даже можно управлять с помощью стандартного геймпада.
Еще более удивительно то, что HOVER работал лучше при каждом методе управления, чем системы, разработанные специально для одного метода ввода. Ведущий автор Тайран Хе предполагает, что это может быть связано с глубоким пониманием системой физических концепций, таких как баланс и точное управление конечностями, что позволяет ей передавать знания между различными методами управления.
Система разработана на основе проекта H2O и OmniH2O с открытым исходным кодом и может управлять любым роботом-гуманоидом, который может работать в симуляторе Исаака. В настоящее время NVIDIA опубликовала примеры и код на GitHub, открывая новые возможности в области исследований и разработок в области робототехники.
Прорывной прогресс системы HOVER от NVIDIA демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в области управления роботами. Ее эффективность, адаптируемость и простота использования открыли новые направления для будущих исследований и приложений роботов. Редактор Downcodes считает, что это будет способствовать более быстрому зрелости и популяризации технологий робототехники.