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マシンハートレポート

編集者：デュ・ウェイ、チェン・チェン

Huang Renxun 氏は、「AI の次の波はロボットであり、最もエキサイティングな開発の 1 つは人型ロボットです。今日、プロジェクト GR00T は新たな重要な一歩を踏み出しました。」と述べました。

昨日、NVIDIA 創設者フアン ジェンセン氏は、SIGGRAPH 2024 の基調講演で、人型ロボットの普遍的な基本モデル「プロジェクト GR00T」について語りました。このモデルは、機能面で一連のアップデートが行われています。

テキサス大学オースティン校の助教授であり、NVIDIA の上級研究員でもある Zhu Yuke 氏はツイートし、NVIDIA がどのように機能するかをビデオで実証しました。一般的な家庭用ロボットの大規模シミュレーション トレーニング フレームワーク RoboCasa およ​​び MimicGen システムは、NVIDIA Omniverse プラットフォームと Isaac ロボット開発プラットフォームに統合されています。

画像ソース: https://x.com/yukez/status/1818092679936299373

このビデオでは、AI、Omniverse、Jetson Thor を含む 3 つの Nvidia 独自のコンピューティング プラットフォームを取り上げ、開発者のワークフローを簡素化および高速化するためにそれらを使用しています。これらのコンピューティング プラットフォームの共同強化により、物理 AI によって駆動される人型ロボットの時代が到来すると予想されます。

最大のハイライトは、開発者が Apple Vision Pro を使用して人型ロボットをリモート制御してタスクを実行できることです。

同時に、もう一人の Nvidia 上級研究員である Jim Fan 氏は、プロジェクト GR00T のアップデートは興味深いものであると述べました。 NVIDIA は、ロボット工学における最も困難な課題を解決するために、ロボット工学データをスケーリングする体系的なアプローチを使用しています。

アイデアもシンプルです。人間が実際のロボットのデモンストレーション データを収集し、NVIDIA がシミュレーションでこのデータを 1000 倍以上に拡張します。 GPU で高速化されたシミュレーションを通じて、人間のデータ収集という時間と労働集約的で金銭的な負担がかかる作業とコンピューティング能力を交換できるようになりました。

彼は、原子の世界では常に 24 時間、ロボット、1 日に制限されていたため、遠隔制御は根本的に拡張性がないと少し前まで考えていたことについて語ります。 NVIDIA が GR00T で採用した新しい合成データ パイプラインは、ビットの世界におけるこの制限を打ち破ります。

画像ソース: https://x.com/DrJimFan/status/1818302152982343983

人型ロボットの分野における NVIDIA の最新の進歩に関して、一部のネチズンは、Apple Vision Pro が最もクールな使用例を見つけたと述べています。

NVIDIA が次の波をリードし始めている: 物理 AI

NVIDIA は、人型ロボットを高速化する技術プロセスについてもブログで詳しく説明しています。その全内容は次のとおりです。

世界中でヒューマノイド ロボットの開発を加速するために、NVIDIA は、世界をリードするロボット メーカー、AI モデル開発者、ソフトウェア メーカーが次世代ヒューマノイド ロボットを開発、トレーニング、構築するための一連のサービス、モデル、コンピューティング プラットフォームを発表しました。

この製品スイートには、ロボット工学のシミュレーションと学習のための新しい NVIDIA NIM マイクロサービスとフレームワーク、多段階のロボット工学ワークロードを実行するための NVIDIA OSMO オーケストレーション サービス、開発者が少量の人によるデモンストレーション データを使用して、ボットをトレーニングします。

ジェンスン・ファン氏は、「AI の次の波はロボット工学であり、最もエキサイティングな開発の 1 つは人型ロボットです。私たちは NVIDIA ロボット工学スタック全体の開発を進めており、世界中の人型ロボット開発者や企業に公開しています。ニーズに最適なプラットフォーム、アクセラレーション ライブラリ、AI モデルを使用できることです。」

NVIDIA NIM と OSMO で開発を加速する

NIM マイクロサービスは、NVIDIA 推論ソフトウェアを利用した事前構築済みコンテナーを提供し、開発者がデプロイメント時間を数週間から数分に短縮できるようにします。

2 つの新しい AI マイクロサービスにより、ロボット工学の専門家は、NVIDIA Isaac Sim の生成物理 AI シミュレーション ワークフローを強化できるようになります。

MimicGen NIM マイクロサービスは、Apple Vision Pro などの空間コンピューティング デバイスから記録されたリモート データから合成モーション データを生成します。 Robocasa NIM マイクロサービスは、OpenUSD でロボット タスクとシミュレーション環境を生成します。

クラウドネイティブのマネージド サービスである NVIDIA OSMO が利用可能になり、ユーザーはオンプレミスでもクラウドでも、分散コンピューティング リソース全体で複雑なロボティクス開発ワークフローを調整および拡張できるようになります。 OSMO の登場により、ロボットのトレーニングとシミュレーションのワークフローが大幅に簡素化され、導入と開発のサイクルが数か月から 1 週間未満に短縮されました。

人型ロボット開発者向けの高度なデータキャプチャワークフロー

人型ロボットの背後にある基礎モデルをトレーニングするには、膨大な量のデータが必要です。人間の実証データを取得する 1 つの方法は遠隔操作を使用することですが、これはますます高価で時間がかかるものになっています。

SIGGRAPH コンピュータ グラフィックス カンファレンスでデモンストレーションされた NVIDIA AI および Omniverse リモート オペレーション リファレンス ワークフローを通じて、研究者と AI 開発者は、リモートでキャプチャされた非常に少数の人間のデモンストレーションから大量の合成動作および知覚データを生成できます。

まず、開発者は Apple Vision Pro を使用して、少数のリモート デモンストレーションをキャプチャしました。次に、NVIDIA Isaac Sim で記録をシミュレートし、MimicGen NIM マイクロサービスを使用して記録から合成データセットを生成しました。

開発者は、実際のデータと合成データを使用してプロジェクト GR00T 人型ロボットのベース モデルをトレーニングし、時間を大幅に節約し、コストを削減しました。次に、ロボット学習フレームワークである Isaac Lab の Robocasa NIM マイクロサービスを使用して、ロボット モデルを再トレーニングするためのエクスペリエンスを生成しました。ワークフロー全体を通じて、NVIDIA OSMO はコンピューティング タスクをさまざまなリソースにシームレスに分散し、開発者の数週間にわたる管理作業負荷を節約します。

NVIDIA ヒューマノイド ロボット開発者テクノロジへのアクセスを拡大

NVIDIA は、ヒューマノイド ロボットの開発を簡素化する 3 つのコンピューティング プラットフォームを提供しています。モデルをトレーニングするための NVIDIA AI スーパーコンピューター、シミュレートされた世界でロボットがスキルを学習して完成させることができる NVIDIA Isaac Sim、およびモデルを実行するための NVIDIA Jetson Thor ヒューマノイド ロボット コンピューターです。開発者は、特定のニーズに基づいてプラットフォームのすべてまたは一部にアクセスして使用できます。

新しい NVIDIA Humanoid Developer Program を通じて、開発者は新製品と、NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、Jetson Thor、Project GR00T ユニバーサル ヒューマノイド ベース モデルの最新バージョンに早期にアクセスできます。

1x、Boston Dynamics、ByteDance、Field AI、Figure、Fourier、Galbot、LimX Dynamics、Mentee、Neura Robotics、RobotEra、Skild AI が早期アクセス プログラムに参加する最初の企業です。

開発者は現在、NVIDIA Humanoid Developer Program に参加して NVIDIA OSMO および Isaac Lab にアクセスできるようになり、まもなく NVIDIA NIM マイクロサービスにもアクセスできるようになります。

ブログリンク:

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-accelerates-worldwide-humanoid-robotics-development