FUENTE:tynmagazine.com
AUTOR:staff
NVIDIA anuncia una cartera de tecnologías para potenciar el desarrollo de robots humanoides, que incluye NVIDIA Isaac GR00T N1, el primer modelo fundacional abierto y totalmente personalizable del mundo para el razonamiento y las habilidades generales de los humanoides.
Las otras tecnologías incluyen marcos de simulación y modelos como el NVIDIA Isaac GR00T Blueprint para generar datos sintéticos , así como Newton , un motor de física de código abierto (en desarrollo con Google DeepMind y Disney Research) diseñado específicamente para desarrollar robots.
GR00T N1, que ya está disponible, es el primero de una familia de modelos totalmente personalizables que NVIDIA preentrenará y lanzará a desarrolladores de robótica en todo el mundo, lo que acelerará la transformación de las industrias que se enfrentan a la escasez global de mano de obra, estimada en más de 50 millones de personas.
“La era de la robótica generalista ya está aquí”, dice Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA. “Con NVIDIA Isaac GR00T N1 y los nuevos frameworks para la generación de datos y aprendizaje de robots, los desarrolladores de robótica de todas partes abrirán la próxima frontera en la era de la IA”.
GR00T N1 avanza en la comunidad de desarrolladores de humanoides
El modelo básico GR00T N1 cuenta con una arquitectura de sistema dual, inspirada en los principios de la cognición humana. El “Sistema 1” es un modelo de acción de pensamiento rápido que imita los reflejos humanos o la intuición. El “Sistema 2” es un modelo de pensamiento lento para la toma de decisiones deliberada y metódica.
Impulsado por un modelo de lenguaje de visión, el Sistema 2 razona sobre su entorno y las instrucciones que recibió para planificar acciones. Luego, el sistema 1 traduce estos planes en movimientos de robots precisos y continuos. El sistema 1 está entrenado con datos de demostración humanos y una enorme cantidad de datos sintéticos generados por la plataforma NVIDIA Omniverse.
GR00T N1 puede generalizar fácilmente a través de tareas comunes, como agarrar, mover objetos con uno o ambos brazos y transferir artículos de un brazo a otro, o realizar tareas de múltiples pasos que requieren un contexto largo y combinaciones de habilidades generales. Estas capacidades se pueden aplicar en casos de uso, como la manipulación de materiales, el empaquetado y la inspección.
Los desarrolladores e investigadores pueden posentrenar a GR00T N1 con datos reales o sintéticos para su tarea o robot humanoide específico.
En su discurso principal de GTC, Huang demostró que el robot humanoide de 1X realiza de forma autónoma tareas de limpieza doméstica mediante una política posentrenada basada en GR00T N1. Las capacidades autónomas del robot son el resultado de una colaboración en el entrenamiento de IA entre 1X y NVIDIA.
“El futuro de los humanoides se trata de la adaptabilidad y el aprendizaje”, dice Bernt Børnich, director ejecutivo de 1X Technologies. “El modelo GR00T N1 de NVIDIA proporciona un importante avance en el razonamiento y las habilidades de los robots. Con una cantidad mínima de datos posteriores al entrenamiento, pudimos implementar completamente NEO Gamma, lo que promovió nuestra misión de crear robots que no sean herramientas, sino compañeros que pueden ayudar a los humanos de maneras significativas e inconmensurables”.
Entre los desarrolladores humanoides líderes en todo el mundo con acceso anticipado a GR00T N1 se encuentran Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics y NEURA Robotics.
“Los robots humanoides están ampliando los límites de la robótica y abriendo nuevas posibilidades para diversas aplicaciones. En NVIDIA estamos colaborando para ofrecer un modelo personalizable que impulse el desarrollo y la innovación en esta tecnología”, afirma Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.
NVIDIA, Google DeepMind y Disney Research se centran en la física
NVIDIA anunció una colaboración con Google DeepMind y Disney Research para desarrollar Newton, un nuevo motor de física de código abierto que les permite a los robots aprender a manejar tareas complejas con mayor precisión.
Newton, que se basa en el framework NVIDIA Warp, estará optimizado para el aprendizaje de robots y será compatible con frameworks de simulación como MuJoCo de Google DeepMind y NVIDIA Isaac Lab. Además, las tres empresas planean permitirle a Newton aprovechar el motor de física de Disney.
Google DeepMind y NVIDIA están colaborando para desarrollar MuJoCo-Warp, que se espera que acelere las cargas de trabajo de aprendizaje automático de robótica en más de 70 veces, y estará disponible para los desarrolladores a través de la biblioteca de código abierto MJX de Google DeepMind y a través de Newton.
Disney Research será uno de los primeros en usar Newton para avanzar en su plataforma de personajes robóticos que impulsa a los robots de entretenimiento de última generación, como los expresivos droides BDX inspirados en Star Wars® que se unieron a Huang en el escenario en su discurso principal de GTC.
“Los droides BDX son solo el comienzo. Nos hemos comprometido a darle vida a más personajes de maneras que el mundo no ha visto antes, y esta colaboración con Disney Research, NVIDIA y Google DeepMind es una parte clave de esa visión”, explica Kyle Laughlin, vicepresidente sénior de Investigación y Desarrollo de Walt Disney Imagineering. “Esta colaboración nos permitirá crear una nueva generación de personajes robóticos que sean más expresivos y atractivos que nunca, y conectarse con nuestros invitados de maneras que solo Disney puede”.
NVIDIA y Disney Research, junto con Intrinsic, anunciaron una colaboración adicional para construir pipelines de OpenUSD y mejores prácticas para workflows de datos de robótica.
Más datos para avanzar en la robótica posterior al entrenamiento
Los conjuntos de datos grandes, diversos y de alta calidad son críticos para el desarrollo de robots, pero su captura es costosa. Para los humanoides, los datos de demostración humana del mundo real están limitados por las 24 horas del día de una persona.
Se anunció que NVIDIA Isaac GR00T Blueprint para la generación de movimiento por manipulación sintética ayuda a abordar este desafío. El blueprint, que se basa en los modelos fundacionales del mundo de Omniverse y NVIDIA Cosmos Transfer, les permite a los desarrolladores generar cantidades exponencialmente grandes de datos de movimiento sintético para tareas de manipulación a partir de un número pequeño de demostraciones humanas.
Mediante el uso de los primeros componentes disponibles para el blueprint, NVIDIA pudo generar 780,000 trayectorias sintéticas, el equivalente a 6,500 horas o nueve meses continuos de datos de demostración humanos, en solo 11 horas. Luego, al combinar los datos sintéticos con datos reales, NVIDIA mejoró el desempeño de GR00T N1 en un 40 %, en comparación con el uso de datos reales.
Para proveer a la comunidad de desarrolladores aún más valiosos datos de entrenamiento, NVIDIA está lanzando el conjunto de datos GR00T N1 como parte de un conjunto de datos de IA física de código abierto más grande, también anunciado en GTC y ahora disponible en Hugging Face.
