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NVIDIA und Unitree stellen eine Open-Source-Roboterplattform vor, um die verkörperte KI voranzubringen
NVIDIA hat offiziell das Referenzdesign für den humanoiden Roboter NVIDIA Isaac GR00T vorgestellt. Damit präsentiert sich die weltweit erste Open-Source-Plattform für humanoide Roboter, die auf der Edge-Computing-Plattform NVIDIA Jetson Thor und der offenen Entwicklungsumgebung Isaac GR00T basiert. Es wurde entwickelt, um den Entwicklungsworkflow zu standardisieren und den Zeitplan für Forschungsteams drastisch zu verkürzen, damit diese von der Hardware-Einrichtung zum Einsatz der Fähigkeiten in der Praxis gelangen.

Dieses Referenzdesign integriert den humanoiden Roboterkörper Unitree H2Plus, die taktile, geschickte Fünf-Finger-Hand Sharpa Wave und ein integriertes Computersystem auf Basis von NVIDIA Jetson Thor. Mit der Isaac GR00T-Software und dem Workflow als zentralem „Gehirn“ bietet es eine vollständig einheitliche Lösung. Darüber hinaus wird die NVIDIA Isaac GR00T-Entwicklerplattform die Unterstützung auf den humanoiden Roboter Unitree G1 ausweiten und dieses standardisierte Entwicklungsmodell einer breiteren Entwicklergemeinschaft zugänglich machen. Entsprechende technische Dokumentationen und Open-Source-Ressourcen sollen in naher Zukunft auf GitHub und Hugging Face veröffentlicht werden. Der Ankündigung zufolge wird der von Unitree hergestellte humanoide Roboter, der auf der technischen Referenz von NVIDIA basiert, voraussichtlich bis Ende 2026 auf den Markt kommen.
Als bedeutender Sprung in der verkörperten KI signalisiert die Partnerschaft zwischen NVIDIA und Unitree einen Wandel in der humanoiden Robotik weg von fragmentierter Hardware-Montage hin zu einer Ära standardisierter, hochintegrierter Hardware-Software-Referenzarchitekturen. Durch die Zusammenführung modernster KI-Rechenleistung, Simulations-Workflows und bewährter Roboterhardware wird diese Zusammenarbeit die technischen Hürden für Entwickler weltweit deutlich senken und könnte eine neue Welle der kommerziellen Skalierung sowie des Trainings von Fähigkeiten für verschiedene Szenarien bei humanoiden Robotern auslösen.
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