Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA đã công bố một bản thiết kế mới, Isaac GR00T-Dreams, được thiết kế để nâng cao khả năng đào tạo robot hình người. Quy trình làm việc sáng tạo này tạo ra dữ liệu quỹ đạo tổng hợp phong phú từ một hình ảnh và lời nhắc ngôn ngữ duy nhất, cho phép robot học các nhiệm vụ đa dạng trong các môi trường khác nhau với sự tham gia tối thiểu của con người. Bản thiết kế được xây dựng trên NVIDIA Cosmos và tận dụng các mô hình nền tảng thế giới và Generative AI để cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tạo dữ liệu đào tạo cho các mô hình như Isaac GR00T N1.5, được coi là mô hình nền tảng mở đầu tiên cho lý luận và kỹ năng của robot hình người.

Bản thiết kế Isaac GR00T-Dreams đánh dấu một bước tiến lớn trong đào tạo robot, cung cấp một cách để tạo ra một lượng lớn dữ liệu tổng hợp có thể dạy cho robot những hành vi mới. Phương pháp này cho phép robot thích nghi với các tình huống và hành vi mới với một phần nhỏ dữ liệu trình diễn của con người theo truyền thống. Sử dụng NVIDIA Omniverse và Cosmos Transfer-1 WFM, bản thiết kế chuẩn bị cho robot cho nhiều hoạt động khác nhau bằng cách mở rộng dữ liệu hiện có cho các nhiệm vụ đã biết, đồng thời tạo ra dữ liệu hoàn toàn mới cho các nhiệm vụ và môi trường chưa biết.

Blueprint của NVIDIA hợp lý hóa quy trình đào tạo robot bằng cách chuyển đổi dữ liệu robot thực thành quỹ đạo tổng hợp sau đó có thể được sử dụng để đào tạo robot vật lý. Quy trình dữ liệu "thực sang thực" này làm giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các cuộc trình diễn chi tiết của con người. Quy trình bao gồm đào tạo bằng các cuộc trình diễn của con người tiếp theo là tạo ra các trạng thái thế giới "trong mơ" hoặc tương lai, suy luận và lọc để chọn các kịch bản chất lượng cao, trích xuất quỹ đạo thần kinh và đào tạo các chính sách thị giác vận động. Các bước này cùng nhau chuyển đổi thông tin trực quan thành dữ liệu có thể hành động để robot học.

NVIDIA cũng đã cập nhật mô hình GR00T N1.5 để cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ, khái quát hóa thành các đối tượng và môi trường mới, đồng thời tăng tỷ lệ thành công trong các nhiệm vụ xử lý vật liệu và sản xuất. Các bản cập nhật được thực hiện nhờ dữ liệu đào tạo tổng hợp do bản thiết kế GR00T-Dreams tạo ra, rút ​​ngắn thời gian phát triển từ nhiều tháng xuống chỉ còn vài giờ. NVIDIA cũng đóng góp đáng kể vào quá trình phát triển GR00T N1.5 bằng cách mở rộng hơn nữa Bộ dữ liệu AI vật lý NVIDIA mở với hàng nghìn quỹ đạo robot mới. Những người áp dụng sớm mô hình GR00T N hiện đã áp dụng mô hình GR00T N vào nhiều ứng dụng tự động hóa công nghiệp và gia đình.