Nvidia движется вперед в разработке человеческих роботов с помощью облачных технологий
Nvidia активно движется в сторону человеческой робототехники, и они не собираются останавливаться. На выставке Computex 2025 в Тайване они представили серию инноваций, которые должны переопределить развитие робототехники. На этом мероприятии звездой стала Nvidia Isaac GR00T N1.5, последняя версия открытой полностью настраиваемой базовой модели Nvidia для человеческих роботов. Вместе с ней была представлена Isaac GR00T-Dreams, чертеж, предназначенный для генерации синтетических данных движения, а также мощная система Nvidia Blackwell, которая должна ускорить разработку человеческих роботов.
Ведущие разработчики человеческих роботов и робототехники, включая Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, NEURA Robotics, General Robotics, Skild AI и XPENG Robotics, уже используют платформу Isaac Nvidia для достижения новых высот в области человеческих роботов.
Генеральный директор Nvidia Джинн Хуанг не мог скрыть своего возбуждения, заявив: «Физический ИИ и робототехника принесут следующую промышленную революцию. От ИИ-мозгов для роботов до симуляционных миров для практики или ИИ-суперкомпьютеров для обучения базовых моделей, Nvidia предоставляет строительные блоки на всех этапах пути развития робототехники».
Новая схема генерации данных Isaac GR00T закрывает пробел в данных
Когда-нибудь задумывались о собственном человеческом роботе? Во время своей презентации на Computex Хуанг продемонстрировал Nvidia Isaac GR00T-Dreams, революционную схему, которая создает огромное количество синтетических данных движения, или нейронных траекторий. Эти данные — настоящая находка для разработчиков физического ИИ, помогающая обучить роботов широкому спектру новых поведений и адаптации к постоянно меняющимся условиям.
Процесс начинается с постобработки разработчиками Cosmos Predict World Foundation Models (WFMs) для своих роботов. Затем, используя лишь одно изображение как входные данные, GR00T-Dreams генерирует видео, где робот справляется с новыми задачами в новых условиях. Затем извлекаются действия в виде токенов — маленьких, легко обрабатываемых частей данных, которые роботы используют для обучения этих новых задач.
GR00T-Dreams работает вместе с схемой Isaac GR00T-Mimic, представленной ранее на конференции Nvidia GTC в марте. В то время как GR00T-Mimic использует Nvidia Omniverse и Nvidia Cosmos для улучшения существующих данных, GR00T-Dreams использует Cosmos для создания совершенно новых данных с нуля.
Джим Фан, директор по ИИ и выдающийся ученый Nvidia, поделился своим энтузиазмом на пресс-брифинге: «У Nvidia есть очень сильная стратегия в области робототехники, центральной темой которой является то, что Джинн называет “три компьютерных проблемы”». Он объяснил, что система OVX занимается симуляцией и графической симуляцией физических двигателей, создавая данные, которые затем использует система DGX для обучения базовых моделей. Эти данные затем применяются к системе HX, которая управляет работой на границах для платформ, таких как человеческие роботы.
Фан гордо упомянул Gr00t как жизненный цикл физического ИИ и рабочие процессы на основе роботов, подчеркнув: «Это воплощение трехкомпьютерной проблемы». Он выделил два важных достижения в проекте Gr00t: Gr00t Dreams и Gr00t N1.5, шутливо добавив, что он действительно гордится этими названиями.
Что касается Gr00t Dreams, Фан описал его как модель, которая генерирует видео для обучения роботов. Он показал множество видео, все сгенерированных с помощью Nvidia Cosmos, пояснив: «Мы нашли способ применить передовые модели генерации видео, такие как Cosmos, для помощи в развитии человеческих роботов. На высоком уровне этот метод работает так: мы сначала дообучаем Cosmos на видео наших роботов в лаборатории, чтобы эта модель стала специализированной для роботов в нашей лаборатории. Затем мы можем использовать эту дообученную модель для генерации, в принципе, неограниченного количества “сонных” видео, запрашивая модель разными способами. Теперь это становится синтетическими данными для дополнения реальных наборов данных роботов. Как многие из вас, возможно, знают, сбор данных с реальных роботов очень затратное и времяпрепровождение дело, потому что вы ограничены 24 часами в сутки для каждого робота, правильно? Это физическая система, но с Gr00t Dreams, этой новой технологической цепочкой, новым набором алгоритмов, теперь мы можем преодолеть эту фундаментальную физическую границу и увеличить данные в небывалом масштабе».
Результат? Роботы, которые могут правильно поднимать объекты, будь то огурец, выливать апельсиновый сок или открывать ноутбук. Эти действия робот никогда не был обучен, отметил Фан, но благодаря обучению с помощью видео моделей, робот может «понимать физику и значение этих глаголов» и учиться выполнять их.
Новые модели Isaac GR00T улучшают развитие человеческих роботов
Схема Isaac GR00T-Dreams не просто слова; она уже используется для генерации синтетических данных обучения, чтобы разработать GR00T N1.5 всего за 36 часов — задача, которая заняла бы почти три месяца без этой схемы. GR00T N1.5 теперь лучше адаптируется к новым условиям и конфигурациям рабочего пространства, а также может распознавать объекты через пользовательские инструкции. Это обновление значительно повышает успех модели для распространенных задач, таких как сортировка или укладка вещей, и готово к развертыванию на Jetson Thor, который выйдет позже в этом году.
Модель GR00T N1.5 интегрирует Gr00t Dreams в свою синтетическую генерацию данных. Nvidia улучшила визуально-языковой фундамент, что обеспечит GR00T N1.5 превосходную адаптивность и лучшее выполнение языковых инструкций, согласно Фану.
GR00T N1.5 дебютирует на Computex и будет выпущен как открытый исходный код к 9 июня. Что касается Gr00t Dreams, Nvidia всё ещё уточняет график, но стремится сделать как можно больше открытого исходного кода, добавил Фан.
Первопроходцы GR00T N включают AeiRobot, Foxlink, Lightwheel и NEURA Robotics. AeiRobot использует модель для того, чтобы ALICE4 мог понимать естественные языковые инструкции и выполнять сложные задачи типа «поднять
Связанная статья
華為超節點384打亂英偉達AI市場壟斷
華為在人工智慧處理架構上的突破：超節點384在人工智慧不斷發展的背景下，華為憑藉其超節點384架構在處理器設計上取得了巨大的進步。這一突破發生在中美科技緊張局勢升級的情況下，展現了華為在逆境中的韌性和創意。該發佈會於上周在深圳舉行的鯤鵬昇騰開發者大會上進行。在會議期間，公司領導展示了超節點384如何直接挑戰Nvidia在人工智慧處理器市場上的長期主導地位。在
Nvidia AI助手在Windows上新增Spotify、Twitch插件
Nvidia 將其 G-Assist AI 助理在 Windows 上提升到新的高度，不再僅限於調整遊戲和系統設置。上個月初次推出的 G-Assist 最初是一個旨在增強 PC 遊戲體驗的聊天機器人，現在則隨著插件支援的加入而進化。這次更新讓 AI 能夠擴展其功能範圍，讓你能夠控制 Spotify，檢查你喜愛的實況主是否在 Twitch 上直播，甚至監控股票
Комментарии (0)
Nvidia активно движется в сторону человеческой робототехники, и они не собираются останавливаться. На выставке Computex 2025 в Тайване они представили серию инноваций, которые должны переопределить развитие робототехники. На этом мероприятии звездой стала Nvidia Isaac GR00T N1.5, последняя версия открытой полностью настраиваемой базовой модели Nvidia для человеческих роботов. Вместе с ней была представлена Isaac GR00T-Dreams, чертеж, предназначенный для генерации синтетических данных движения, а также мощная система Nvidia Blackwell, которая должна ускорить разработку человеческих роботов.
Ведущие разработчики человеческих роботов и робототехники, включая Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, NEURA Robotics, General Robotics, Skild AI и XPENG Robotics, уже используют платформу Isaac Nvidia для достижения новых высот в области человеческих роботов.
Генеральный директор Nvidia Джинн Хуанг не мог скрыть своего возбуждения, заявив: «Физический ИИ и робототехника принесут следующую промышленную революцию. От ИИ-мозгов для роботов до симуляционных миров для практики или ИИ-суперкомпьютеров для обучения базовых моделей, Nvidia предоставляет строительные блоки на всех этапах пути развития робототехники».
Новая схема генерации данных Isaac GR00T закрывает пробел в данных
Когда-нибудь задумывались о собственном человеческом роботе? Во время своей презентации на Computex Хуанг продемонстрировал Nvidia Isaac GR00T-Dreams, революционную схему, которая создает огромное количество синтетических данных движения, или нейронных траекторий. Эти данные — настоящая находка для разработчиков физического ИИ, помогающая обучить роботов широкому спектру новых поведений и адаптации к постоянно меняющимся условиям.
Процесс начинается с постобработки разработчиками Cosmos Predict World Foundation Models (WFMs) для своих роботов. Затем, используя лишь одно изображение как входные данные, GR00T-Dreams генерирует видео, где робот справляется с новыми задачами в новых условиях. Затем извлекаются действия в виде токенов — маленьких, легко обрабатываемых частей данных, которые роботы используют для обучения этих новых задач.
GR00T-Dreams работает вместе с схемой Isaac GR00T-Mimic, представленной ранее на конференции Nvidia GTC в марте. В то время как GR00T-Mimic использует Nvidia Omniverse и Nvidia Cosmos для улучшения существующих данных, GR00T-Dreams использует Cosmos для создания совершенно новых данных с нуля.
Джим Фан, директор по ИИ и выдающийся ученый Nvidia, поделился своим энтузиазмом на пресс-брифинге: «У Nvidia есть очень сильная стратегия в области робототехники, центральной темой которой является то, что Джинн называет “три компьютерных проблемы”». Он объяснил, что система OVX занимается симуляцией и графической симуляцией физических двигателей, создавая данные, которые затем использует система DGX для обучения базовых моделей. Эти данные затем применяются к системе HX, которая управляет работой на границах для платформ, таких как человеческие роботы.
Фан гордо упомянул Gr00t как жизненный цикл физического ИИ и рабочие процессы на основе роботов, подчеркнув: «Это воплощение трехкомпьютерной проблемы». Он выделил два важных достижения в проекте Gr00t: Gr00t Dreams и Gr00t N1.5, шутливо добавив, что он действительно гордится этими названиями.
Что касается Gr00t Dreams, Фан описал его как модель, которая генерирует видео для обучения роботов. Он показал множество видео, все сгенерированных с помощью Nvidia Cosmos, пояснив: «Мы нашли способ применить передовые модели генерации видео, такие как Cosmos, для помощи в развитии человеческих роботов. На высоком уровне этот метод работает так: мы сначала дообучаем Cosmos на видео наших роботов в лаборатории, чтобы эта модель стала специализированной для роботов в нашей лаборатории. Затем мы можем использовать эту дообученную модель для генерации, в принципе, неограниченного количества “сонных” видео, запрашивая модель разными способами. Теперь это становится синтетическими данными для дополнения реальных наборов данных роботов. Как многие из вас, возможно, знают, сбор данных с реальных роботов очень затратное и времяпрепровождение дело, потому что вы ограничены 24 часами в сутки для каждого робота, правильно? Это физическая система, но с Gr00t Dreams, этой новой технологической цепочкой, новым набором алгоритмов, теперь мы можем преодолеть эту фундаментальную физическую границу и увеличить данные в небывалом масштабе».
Результат? Роботы, которые могут правильно поднимать объекты, будь то огурец, выливать апельсиновый сок или открывать ноутбук. Эти действия робот никогда не был обучен, отметил Фан, но благодаря обучению с помощью видео моделей, робот может «понимать физику и значение этих глаголов» и учиться выполнять их.
Новые модели Isaac GR00T улучшают развитие человеческих роботов
Схема Isaac GR00T-Dreams не просто слова; она уже используется для генерации синтетических данных обучения, чтобы разработать GR00T N1.5 всего за 36 часов — задача, которая заняла бы почти три месяца без этой схемы. GR00T N1.5 теперь лучше адаптируется к новым условиям и конфигурациям рабочего пространства, а также может распознавать объекты через пользовательские инструкции. Это обновление значительно повышает успех модели для распространенных задач, таких как сортировка или укладка вещей, и готово к развертыванию на Jetson Thor, который выйдет позже в этом году.
Модель GR00T N1.5 интегрирует Gr00t Dreams в свою синтетическую генерацию данных. Nvidia улучшила визуально-языковой фундамент, что обеспечит GR00T N1.5 превосходную адаптивность и лучшее выполнение языковых инструкций, согласно Фану.
GR00T N1.5 дебютирует на Computex и будет выпущен как открытый исходный код к 9 июня. Что касается Gr00t Dreams, Nvidia всё ещё уточняет график, но стремится сделать как можно больше открытого исходного кода, добавил Фан.
Первопроходцы GR00T N включают AeiRobot, Foxlink, Lightwheel и NEURA Robotics. AeiRobot использует модель для того, чтобы ALICE4 мог понимать естественные языковые инструкции и выполнять сложные задачи типа «поднять
華為超節點384打亂英偉達AI市場壟斷
華為在人工智慧處理架構上的突破：超節點384在人工智慧不斷發展的背景下，華為憑藉其超節點384架構在處理器設計上取得了巨大的進步。這一突破發生在中美科技緊張局勢升級的情況下，展現了華為在逆境中的韌性和創意。該發佈會於上周在深圳舉行的鯤鵬昇騰開發者大會上進行。在會議期間，公司領導展示了超節點384如何直接挑戰Nvidia在人工智慧處理器市場上的長期主導地位。在
Nvidia AI助手在Windows上新增Spotify、Twitch插件
Nvidia 將其 G-Assist AI 助理在 Windows 上提升到新的高度，不再僅限於調整遊戲和系統設置。上個月初次推出的 G-Assist 最初是一個旨在增強 PC 遊戲體驗的聊天機器人，現在則隨著插件支援的加入而進化。這次更新讓 AI 能夠擴展其功能範圍，讓你能夠控制 Spotify，檢查你喜愛的實況主是否在 Twitch 上直播，甚至監控股票
