Jak syntetyczne dane i OpenUSD rewolucjonizują przyszłość robotów humanoidalnych



Humanoidalne roboty, które jeszcze do niedawna były domeną science fiction, coraz szybciej stają się rzeczywistością. Dzięki NVIDIA Isaac GR00T i platformie Omniverse, wspieranej przez OpenUSD, roboty uczą się chodzić, manipulować obiektami i poruszać się w złożonych środowiskach. Kluczem do ich sukcesu okazuje się wykorzystanie syntetycznych danych i symulacji.

Dlaczego syntetyczne dane są niezbędne?

Zbieranie dużych, zróżnicowanych zestawów danych do szkolenia robotów może być kosztowne i czasochłonne. Dlatego coraz większą rolę odgrywają syntetyczne dane (SDG), generowane na podstawie cyfrowych bliźniaków – wiernych, fizycznie dokładnych modeli środowisk 3D. Pozwalają one trenować i testować modele sztucznej inteligencji w wirtualnym świecie, zanim zostaną wdrożone w rzeczywistości.

Dzięki OpenUSD (Universal Scene Description) zespoły deweloperskie mogą budować realistyczne, skalowalne symulacje i kreować scenariusze, w których roboty doskonalą swoje umiejętności – od chodzenia, przez chwytanie przedmiotów, aż po nawigację po złożonych przestrzeniach.

Jak NVIDIA Omniverse przyspiesza rozwój robotów?

NVIDIA Omniverse to platforma, która łączy zasoby 3D z różnych źródeł, takich jak 3D CAD czy narzędzia DCC (Digital Content Creation). Umożliwia to tworzenie ogromnych wirtualnych środowisk i przeprowadzanie skomplikowanych symulacji, które pozwalają robotom trenować, przyspieszając cały proces i zmniejszając jego koszty.

Isaac GR00T – rewolucja w generowaniu danych ruchowych

Podczas ostatnich targów CES NVIDIA zaprezentowała Isaac GR00T Blueprint – narzędzie do generowania syntetycznych danych ruchowych, które pomaga deweloperom tworzyć olbrzymie, różnorodne zestawy danych dotyczących ludzkich ruchów. To ogromny przełom, ponieważ:

  • Masowa generacja danych ruchowych: Dzięki wykorzystaniu symulacji i generatywnej sztucznej inteligencji, możliwe jest błyskawiczne tworzenie ogromnych ilości danych o ludzkim ruchu.
  • Szybsze wzbogacanie danych: Modele NVIDIA Cosmos generują fotorealistyczne wideo na podstawie symulacji Omniverse, co przyspiesza wzbogacanie zestawów danych.
  • Szkolenie najpierw w symulacji: Roboty mogą trenować w wirtualnym środowisku, co przyspiesza cały proces i obniża jego koszty.
  • Przenoszenie umiejętności do rzeczywistości: Połączenie prawdziwych i syntetycznych danych umożliwia płynne przejście robotów od treningu wirtualnego do działania w rzeczywistości.

Przyszłość robotów humanoidalnych

Roboty humanoidalne już teraz znajdują zastosowanie w wielu branżach – od produkcji i logistyki, po opiekę zdrowotną. Dzięki takim firmom jak Boston Dynamics czy Figure, które korzystają z Isaac GR00T, granice między światem wirtualnym a rzeczywistością stale się zacierają.

Platforma Open GRID, stworzona przez Scaled Foundations, upraszcza proces symulacji robotów i umożliwia deweloperom pracę z robotami przez przeglądarkę, co jeszcze bardziej obniża próg wejścia dla nowych firm technologicznych.

Jak zgłębić temat?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o OpenUSD, robotach humanoidalnych i najnowszych osiągnięciach AI, warto śledzić wydarzenia takie jak NVIDIA GTC, które odbędzie się w dniach 17-21 marca w San Jose. Kluczowym punktem będzie wystąpienie założyciela NVIDIA, Jensena Huanga, poświęcone przyszłości AI, cyfrowych bliźniaków i technologii chmurowych.

Dodatkowo, warto skorzystać z darmowego kursu "Learn OpenUSD", dostępnego przez NVIDIA Deep Learning Institute, oraz zapoznać się z zasobami oferowanymi przez Alliance for OpenUSD.

Przyszłość humanoidalnych robotów dzieje się na naszych oczach – to, co kiedyś było marzeniem futurystów, dziś staje się codziennością, a dzięki syntetycznym danym i OpenUSD, roboty uczą się szybciej i skuteczniej niż kiedykolwiek.