Компания Nvidia представила ряд обновлений и новых инструментов для развития робототехники, включая открытый физический движок Newton, новую версию модели Isaac GR00T N1.6 для гуманоидных роботов и расширенные возможности генерации синтетических данных с помощью Cosmos World Foundation Models.
Newton Physics Engine — это GPU-ускоренный движок, разработанный совместно с Google DeepMind и Disney Research, доступный в статусе бета-проекта под управлением Linux Foundation. Он способен моделировать сложные физические взаимодействия, включая ходьбу по снегу или гравию и работу с хрупкими предметами, что позволяет переносить навыки роботов из симуляций в реальные условия.
Модель Isaac GR00T N1.6 интегрирует открытый модуль Cosmos Reason — генеративную модель искусственного интеллекта для физической робототехники, которая переводит размытые инструкции в детальные планы, используя знания, логику и физические законы. Эта версия увеличивает свободу движений туловища и рук робота, что помогает выполнять сложные задачи, например, открытие тяжёлых дверей.
Для обучения моделей доступен открытый набор данных Nvidia Physical AI Dataset, включающий тысячи синтетических и реальных траекторий, который скачали свыше 4,8 миллиона раз. Cosmos World Foundation Models позволяют создавать 3D-сцены, фото- и видео-симуляции для ускоренного обучения роботов.
В разработке Isaac Lab 2.3 появился рабочий процесс для обучения захвату предметов, который использует автоматическую систему с постепенным увеличением сложности и изменением физических параметров. Этот метод применялся для улучшения манипуляций роботов Atlas (Boston Dynamics).
Для стандартизации и масштабируемого тестирования навыков создаётся открытая платформа Isaac Lab – Arena. Nvidia также выпустила ИИ-инфраструктуру с серверами RTX PRO, вычислительными системами на базе Grace CPU и Blackwell GPU, а также модуль Jetson Thor, который поддерживает многопотоковые вычисления непосредственно на роботах.
Технологии Nvidia уже используются в исследовательских центрах и компаниях, таких как Carnegie Mellon, ETH Zurich, University of Washington и Boston Dynamics.