Возьмём небольшую передышку в размышлениях о нейроморфных технологиях.
Допустим, мы создали необходимую нам систему физически. Но, ведь, её необходимо ещё научить, натренировать, выполнять функции, ради которых она создана, в любых условиях, в любой окружающей среде.
NVIDIA, мировой лидер в области графических процессоров и ИИ, стала ключевым игроком в робототехники, предоставив разработчикам и инженерам полный набор инструментов и фундаментальных моделей для создания и обучения автономных машин. Подход компании основан на трех столпах: универсальный ИИ для роботов, гиперреалистичное моделирование и принцип "обучение в симуляции, применение в реальности" (Sim-to-Real).
1. Проект GR00T: фундаментальная модель для роботов-гуманоидов
В основе стратегии NVIDIA лежит проект GR00T (Generalist Robot Project) – универсальная фундаментальная модель (например, GR00T N1/N1.5) для обучения роботов-гуманоидов.
Традиционное программирование требует написания кода для каждого конкретного действия. GR00T ломает эту парадигму:
мультимодальное обучение: модель принимает на вход данные из разных источников — видео, текст, речь, сенсорные показания — и использует их, чтобы понять, что от нее требуется.
Обучение на примерах человека (Imitation Learning): роботы, оснащенные GR00T, могут учиться, просто наблюдая за действиями человека или получая голосовые команды. Это позволяет им быстро осваивать сложные задачи, требующие ловкости и координации (например, перекладывание предметов или навигация по складу).
Разделение интеллекта: модель часто работает по принципу двойной системы: быстрая часть отвечает за немедленное выполнение команд, а медленная — за планирование сложных многоступенчатых задач, имитируя когнитивные процессы человека.
Цель GR00T — создать универсального, способного к обучению робота, который сможет адаптироваться к любой среде и помогать людям в повседневных и промышленных задачах.
2. NVIDIA Isaac Sim и Omniverse: фабрика цифровых двойников
Критически важным элементом в обучении ИИ является наличие большого объема качественных данных. Для роботов этот процесс невозможен без реалистичной симуляции. NVIDIA решает эту проблему с помощью:
Isaac Sim (на базе Omniverse): это открытое приложение для создания гиперреалистичных виртуальных сред, где роботы могут безопасно и эффективно учиться. Оно позволяет создавать цифровые двойники целых заводов, складов или городских улиц.
Синтетическая генерация данных (SDG): вместо сбора дорогостоящих и трудоемких реальных данных, разработчики могут генерировать в Isaac Sim неограниченное количество маркированных данных, меняя освещение, текстуры, погоду и расположение объектов. Это гарантирует, что ИИ-модель будет устойчива к непредсказуемым условиям реального мира.
Sim-to-Real: благодаря высокой точности физики в Omniverse (использующей движки, такие как NVIDIA PhysX), навыки, приобретенные роботом в симуляции, могут быть мгновенно и без доработок перенесены на физического робота.
3. Isaac Lab: Фреймворк для масштабного обучения
Для непосредственного обучения робототехнических политик NVIDIA представила Isaac Lab — открытый унифицированный фреймворк.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning - RL): Isaac Lab оптимизирован для масштабного запуска алгоритмов RL, где робот учится путем проб и ошибок. Фреймворк позволяет запускать тысячи симуляций параллельно для быстрого обучения.
Модульность: он поддерживает различные типы роботов (манипуляторы, мобильные платформы, гуманоиды) и позволяет легко интегрировать пользовательские среды и сенсоры.
Подход NVIDIA к обучению роботов представляет собой слияние передового ИИ и мощной симуляции. Предоставляя разработчикам Isaac Sim для создания виртуальных полигонов и Проект GR00T в качестве универсального мозга, компания не просто создает инструменты — она строит экосистему для Физического ИИ, который позволит машинам эффективно работать и безопасно взаимодействовать с людьми и объектами в нашем, непредсказуемом мире.