NVIDIA anunció NVIDIA Isaac GR00T N1.5, la primera actualización del modelo básico abierto, generalizado y totalmente personalizable de NVIDIA para el razonamiento y las habilidades de los humanoides; NVIDIA Isaac GR00T-Dreams, un modelo para la generación de datos de movimiento sintético y los sistemas de NVIDIA Blackwell para acelerar el desarrollo de robots humanoides.
Los desarrolladores de robótica y humanoides Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, NEURA Robotics, General Robotics, Skild AI y XPENG Robotics están adoptando las tecnologías de la plataforma NVIDIA Isaac para avanzar en el desarrollo y la implementación de robots humanoides.
“La IA física y la robótica provocarán la próxima revolución industrial”, señala Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Desde cerebros de IA para robots hasta mundos simulados para realizar prácticas o supercomputadoras de IA para entrenar modelos fundacionales, NVIDIA proporciona elementos de construcción para cada etapa del proceso de desarrollo de la robótica”.
“NVIDIA siempre va un paso por delante en lo que se refiere tecnología. Estamos allanando el camino hacia nuevas fronteras de innovación y eficiencia en el mundo de la IA y ahora con los robots”, afirma Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.
NVIDIA Isaac GR00T-Dreams, presentado en el keynote de Huang en COMPUTEX, es un plan que ayuda a generar grandes cantidades de datos de movimiento sintético, (también conocidos como trayectorias neuronales) que los desarrolladores de IA física pueden usar para enseñar a los robots nuevos comportamientos, incluida la forma de adaptarse a entornos cambiantes.
Los desarrolladores primero pueden entrenar posteriormente los modelos fundacionales del mundo (WFM) de Cosmos Predict para su robot. Luego, usando una sola imagen como entrada, GR00T-Dreams genera videos del robot que realiza nuevas tareas en nuevos entornos. Luego, el blueprint extrae tokens de acción (datos comprimidos y digeribles) que se utilizan para enseñar a los robots cómo realizar estas nuevas tareas.
NVIDIA Research utilizó el modelo GR00T-Dreams para generar datos de entrenamiento sintético y desarrollar GR00T N1.5 (una actualización de GR00T N1), en solo 36 horas, en comparación con lo que habría tomado casi tres meses de recopilación manual de datos humanos.
El GR00T N1.5 puede adaptarse mejor a nuevos entornos y configuraciones de espacios de trabajo, así como reconocer objetos por medio de las instrucciones del usuario. Esta actualización mejora significativamente la tasa de éxito del modelo para tareas comunes de manejo de materiales y manufactura, como clasificar o guardar objetos.
Fuente: NVIDIA
