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NVIDIAは、ヒューマノイドロボットのトレーニングを強化するために設計された新しいブループリント「Isaac GR00T-Dreams」を発表しました。この革新的なワークフローは、単一の画像と言語プロンプトから豊富な合成軌道データを生成し、ロボットが最小限の人間による入力で、さまざまな環境で多様なタスクを学習することを可能にします。このブループリントはNVIDIA Cosmos上に構築され、ワールドファウンデーションモデルと生成AIを活用することで、開発者はヒューマノイドロボットの推論とスキルのための初のオープンファウンデーションモデルと謳われるIsaac GR00T N1.5などのモデルのトレーニングデータを迅速に作成できます。

Isaac GR00T-Dreamsブループリントは、ロボットトレーニングにおける大きな前進であり、ロボットに新しい動作を学習させる大量の合成データを作成する方法を提供します。このアプローチにより、ロボットは従来必要とされていた人間のデモンストレーションデータのほんの一部で、新しい状況や行動に適応できるようになります。このブループリントは、NVIDIA OmniverseとCosmos Transfer-1 WFMを用いることで、既知のタスクについては既存のデータをスケールアップすると同時に、未知のタスクや環境については全く新しいデータを生成することで、ロボットが幅広い活動に対応できるよう準備を整えます。

NVIDIAのブループリントは、実際のロボットデータを合成軌道に変換し、それを物理ロボットのトレーニングに用いることで、ロボットのトレーニングプロセスを効率化します。この「現実から現実へ」のデータワークフローは、人間による詳細なデモンストレーションへの依存を大幅に低減します。このプロセスは、人間によるデモンストレーションを用いたトレーニング後、「夢」または未来の世界状態の生成、高品質なシナリオを選択するための推論とフィルタリング、神経軌道の抽出、そして視覚運動ポリシーのトレーニングで構成されます。これらのステップは、視覚情報をロボット学習のための実用的なデータへと総合的に変換します。

NVIDIAはまた、GR00T N1.5モデルもアップデートし、言語理解の向上、新しい物体や環境への汎化能力の強化、そして材料処理や製造タスクにおける成功率の向上を実現しました。このアップデートは、GR00T-Dreams ブループリントによって生成された合成トレーニングデータによって実現しました。これにより、開発期間は数か月からわずか数時間に短縮されました。NVIDIA は、数千もの新しいロボット軌道を含むオープンな NVIDIA Physical AI Dataset をさらに拡張し、GR00T N1.5 の開発に大きく貢献しました。GR00T N モデルの早期導入企業は、既に様々な産業および家庭向けオートメーションアプリケーションに GR00T N モデルを適用しています。