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NVIDIA は、物理 AI とロボット工学研究の最新の進歩についての洞察を提供することを目的とした、新しい技術ブログ シリーズ、NVIDIA Robotics Research and Development Digest (R2D2) を開始しました。このシリーズは、開発者や研究者向けのリソースとして機能し、特定のロボット工学のニーズに合わせて調整できる革新的なモデル、ポリシー、データセットへのアクセスを提供します。この取り組みは、ロボット工学研究の推進とコミュニティ内でのコラボレーションの促進に対する NVIDIA の取り組みを強調するものです。

データの不足、適応性、統合性など、堅牢なロボットの開発における課題は、NVIDIA Omniverse、Cosmos、Isaac Sim、Isaac Lab などのプラットフォームでの高度な研究とテストを通じて NVIDIA によって解決されています。この研究では、最先端の技術とエンジニアリング ワークフローを組み合わせて、さまざまなロボット アプリケーションに合わせてカスタマイズできるリファレンス モデルを作成します。NVIDIA のアプローチは、開発プロセスを合理化し、さまざまな環境でロボットの機能を強化することを目的としています。

R2D2 シリーズで導入された主要なワークフローの 1 つに MobilityGen があります。これは、Isaac Sim を活用して大規模な合成モーション データセットを生成します。このシミュレーション ベースのワークフローにより、実世界のデータ収集に関連するコストと時間が削減され、さまざまなロボットの種類と環境向けのモデルの開発が可能になります。さらに、COMPASS ワークフローは、クロスエンボディメント モビリティ ポリシーの開発を容易にし、微調整とゼロ ショットのシミュレーションから実際の展開を可能にします。HOVER ワークフローは、ヒューマノイド ロボットの統一された全身制御ポリシーを提供し、ReMEmbR は、ロボットが高度な言語と視覚モデルを使用して推論し、モビリティ アクションを実行できるようにします。

NVIDIA の研究はロボット工学のエコシステム内で注目を集めており、ヒューマノイド ロボット、倉庫自動化、自律システムの組織がこれらのワークフローを採​​用して開発と拡張性を強化しています。R2D2 シリーズは、ロボット工学の分野で知識を共有し、イノベーションを推進するという NVIDIA の幅広い取り組みの一環です。開発者や研究者は、チュートリアル、プロジェクト Web サイト、 GitHubリポジトリなど、NVIDIA が提供するリソースを調べて、これらの高度なロボット工学ワークフローの理解と応用を深めることをお勧めします。