Kolejny duży zakład Nvidii na sztuczną inteligencję: humanoidalne roboty połączone z chmurą

Sektor sztucznej inteligencji odnotował ogromny wzrost w ciągu zaledwie 4 lat, głównie dzięki firmie Nvidia i jej potężnym procesorom graficznym zaprojektowanym specjalnie do obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją. Team Green zaczął stawiać na sztuczną inteligencję już w połowie lat 2010, ale wyniki stały się widoczne dopiero kilka lat temu. Teraz, gdy sprzętowa strona sztucznej inteligencji jest energicznie objęta, a nawet graniczy z monopolem, Nvidia szuka przyszłych zakładów, które mogłyby jeszcze bardziej zwiększyć jej wartość w przyszłości. W tym roku na targach Computex, Team Green sygnalizuje, że jednym z takich zakładów może być fizyczna sztuczna inteligencja i robotyka humanoidalna.

Jak wyjaśnił dyrektor generalny Jensen Huang w swoim dzisiejszym przemówieniu, "fizyczna sztuczna inteligencja i robotyka przyniosą kolejną rewolucję przemysłową. Od mózgów AI dla robotów po symulowane światy do ćwiczeń lub superkomputery AI do trenowania podstawowych modeli, NVIDIA zapewnia elementy składowe na każdym etapie rozwoju robotyki"

Nvidia Isaac Gr00T

Koncentrując się na fizycznej sztucznej inteligencji, Nvidia rozszerza również swoją działalność na stronę oprogramowania. Podstawowym komponentem w tym zakresie jest pierwszy otwarty system operacyjny dla robotów humanoidalnych o nazwie Isaac. Oprócz niego deweloperzy mogą dodawać wyszkolone modele, takie jak Gr00t N1.0 wprowadzony w marcu tego roku. Została ona zaktualizowana do wersji 1.5, która dodaje komponent Dreams. Wersja 1.0 z komponentem Mimic stanowiła podstawę do trenowania rozumowania i zachowania robotów, a dzięki komponentowi Dreams Nvidia wprowadza plan, który pomaga generować ogromne ilości syntetycznych danych o ruchu (trajektorie neuronowe), które twórcy fizycznej sztucznej inteligencji mogą wykorzystać do uczenia robotów nowych umiejętności motorycznych, w tym dostosowywania się do zmieniającego się otoczenia.

Proces szkolenia przypomina proces tekst-obraz / wideo modele. Po pierwsze, roboty są szkolone za pomocą modeli Cosmos Predict World Foundation (WFM). Wykorzystując pojedynczy obraz jako dane wejściowe, GR00T-Dreams generuje następnie filmy przedstawiające robota wykonującego nowe zadania w nowych środowiskach. Plan wyodrębnia tokeny akcji (skompresowane fragmenty danych łatwo przetwarzane przez sieć neuronową robota), które uczą robota, jak wykonywać nowe czynności.

Isaac GR00T firmy Nvidia jest ściśle powiązany z platformami Omniverse i Cosmos w celu generowania danych szkoleniowych. Aktualizacja N1.5, a także inne modele, takie jak Isaac Sim 5.0 i Isaac Lab 2.2, będą wkrótce dostępne do pobrania w repozytorium Hugging Face. Pionierskie firmy, które już korzystają z modeli Isaac N dla robotów humanoidalnych to AeiRobot, Foxlink, Foxconnlightwheel, NEURA Robotics, Boston Dynamics, Agility Robotics i XPENG Robotics.

Co więcej, Nvidia oferuje swoje uniwersalne systemy Blackwell zasilane przez Procesory graficzne RTX PRO 6000 podobnie jak infrastrukturę DGX Cloud dzięki czemu deweloperzy mogą łatwo wykorzystać duże ilości mocy obliczeniowej do szkolenia robotów.