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NVIDIAは、ヒューマノイドの推論とスキルのためのNVIDIAのオープンで一般化され、完全にカスタマイズ可能な基礎モデルの最初のアップデートであるNVIDIA Isaac GR00T N1.5、合成モーションデータ生成のためのブループリントであるNVIDIA Isaac GR00T-Dreams、およびヒューマノイドロボット開発を加速するための一連のNVIDIA Blackwellシステムを発表しました。
ヒューマノイドとロボットの開発者であるAgility Robotics、Boston Dynamics、Fourier、Foxlink、Galbot、Mentee Robotics、NEURA Robotics、General Robotics、Skild AIおよびXPENG Roboticsは、ヒューマノイドロボットの開発と配備を進めるためにNVIDIA Isaac™プラットフォーム技術を採用しています。
“Physical AI and robotics will power the next industrial revolution,” said Jensen Huang, founder and CEO of NVIDIA. “From AI brains for robots to simulated worlds to practice in, to AI supercomputers to train the underlying models, NVIDIA provides the building blocks for every stage of robotics development.”
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アイザックGR00Tブループリントはデータギャップを埋める新たなデータジェネレーション
Introduced during Huang’s COMPUTEX keynote, NVIDIA Isaac GR00T-Dreams is a blueprint that helps generate vast amounts of synthetic motion data (i.e. neural trajectories) that physical AI developers can use to teach robots new behaviors, including how to adapt to changing environments.
開発者はまず、Cosmos Predict World Foundation Model (WFM)をロボットにポストトレーニングすることができます。次に、1枚の画像を入力として、GR00T-Dreamsはロボットが新しい環境で新しいタスクを実行するビデオを生成します。その後、ブループリントを使用してアクション・トークン（圧縮された消化可能なデータ片）を抽出し、ロボットに新しいタスクの実行方法を教えます。
GR00T-Dreamsブループリントは、3月のNVIDIA GTCカンファレンスで発表されたIsaac GR00T-Mimicブループリントを補完するものです。GR00T-MimicがNVIDIA Omniverse™およびNVIDIA Cosmos™プラットフォームを活用して既存のデータを増強するのに対し、GR00T-DreamsはCosmosを使用してまったく新しいデータを生成します。
ヒューマノイドロボット開発を前進させるアイザックの新モデルGR00T
GR00T-Dreams Blueprintを使用して合成トレーニングデータを生成することで、NVIDIA Researchは、GR00T N1のアップデートであるGR00T N1.5をわずか36時間で開発しました。
GR00T N1.5は、新しい環境やワークスペース構成への適応性が向上し、ユーザーの指示により対象物を認識できるようになりました。このアップデートにより、対象物の仕分けや保管など、一般的なマテリアルハンドリングや製造作業の成功率が大幅に向上しました。
GR00T Nモデルの早期採用企業には、AeiRobot、Foxlink、Lightwheel、NEURA Roboticsが含まれます。AeiRobotは、ALICE4が自然言語の指示を理解し、産業環境における複雑なピックアンドプレースのワークフローを実行できるようにするために、このモデルを使用しています。Foxlink Groupは、産業用ロボットマニピュレータの柔軟性と効率性を向上させるために、Lightwheelは、工場におけるヒューマノイドロボットの迅速な展開のための合成データの検証に、NEURA Roboticsは、ホームオートメーションの開発を加速させるためにモデルを評価しています。
新しいロボットシミュレーションとデータ生成フレームワークがトレーニングパイプラインを高速化
高度に熟練したヒューマノイドロボットの開発には、取得と処理にコストのかかる大量の多様なデータが必要であり、またロボットを物理的な世界でテストする必要がありますが、これにはコストとリスクが伴います。
データとテストのギャップを埋めるために、NVIDIAは以下のシミュレーション技術を発表しました：
NVIDIA Cosmos Reason は、思考連鎖推論を使用して、物理AIモデルのトレーニングのための正確で高品質な合成データを作成する新しいWFMで、Hugging Faceで利用できるようになりました。
GR00T Dreamsで使用されているCosmos Predict 2は、Hugging Faceにも近日導入され、より高品質な世界生成と幻覚軽減のためのパフォーマンス向上をもたらします。
NVIDIA Isaac GR00T-Mimicは、わずか数人の人間のデモンストレーションに基づいて、ロボット操作のための指数関数的な量の合成運動軌跡を生成するための青写真です。
オープンソースのPhysical AIデータセットには、GR00T Nモデルの開発に使用された24,000の高品質なヒューマノイドロボットの動作軌跡が含まれています。
シミュレーションおよび合成データ生成フレームワークであるNVIDIA Isaac Sim™ 5.0は、まもなくGitHubで利用可能になります。
オープンソースのロボット学習フレームワークであるNVIDIA Isaac Lab 2.2には、開発者がGR00T Nモデルをテストするための新しい評価環境が含まれています。
また、Agility Robotics、Boston Dynamics、Fourier、Mentee Robotics、NEURA Robotics、XPENG Roboticsは、NVIDIA Isaac SimとIsaac Labを使用して、ヒューマノイドロボットのシミュレーションとトレーニングを推進しています。
ロボット開発者のためのユニバーサル・ブラックウェル・システム
グローバルなシステムメーカーは、NVIDIA RTX PRO™ 6000ワークステーションとサーバを構築し、トレーニング、合成データ生成、ロボット学習、シミュレーションを含むすべてのロボット開発ワークロードを簡単に実行できる単一アーキテクチャを提供しています。
Cisco、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、LenovoおよびSupermicroは、NVIDIA RTX PROベースのサーバーを発表し、Dell TechnologiesおよびLenovoは、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellベースのワークステーションを発表しました。
大規模なトレーニングやデータ生成ワークロードを実行するために、より多くの計算能力を必要とする開発者は、主要なクラウドプロバイダーやNVIDIAクラウドパートナーのNVIDIA DGX™クラウドで利用可能なGB200 NVL72などのNVIDIA Blackwellシステムを活用することで、データ処理において最大18倍の性能向上を達成することができます。
開発者は、ロボット工学の基礎となるモデルを今後の エヌビディア Jetson Thorプラットフォームにより、ロボット上での推論と実行時のパフォーマンスを高速化。
ソース PRタイムズ
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