Nvidia Isaac Lab i Projekt GR00T
Nvidia zaprezentowała nowe narzędzia AI i symulacyjne, umożliwiające przyspieszenie rozwoju robotyki oraz tworzenie robotów humanoidalnych. Technologia ta ma przyspieszyć projektowanie robotów opartych na sztucznej inteligencji. W ofercie Nvidia znalazło się m.in. Isaac Lab, zaawansowana platforma do nauki robotów, oraz sześć przepływów pracy dla robotów humanoidalnych w ramach Projektu GR00T. Dodatkowo, wprowadzone zostały tokenizator Cosmos i NeMo Curator.
Tokenizacja wizualna z Cosmos
Tokenizator Cosmos to narzędzie open-source, które dzieli obrazy i wideo na wysokiej jakości tokeny, umożliwiając szybkie kompresowanie wizualnych materiałów, 12 razy szybciej niż standardowe tokenizery.
Ulepszona kuracja wideo z NeMo Curator
NeMo Curator optymalizuje zarządzanie dużymi zbiorami danych wideo, przyspieszając przetwarzanie do siedmiu razy w porównaniu do wcześniejszych rozwiązań. Narzędzie automatyzuje procesy, co znacząco przyspiesza rozwój AI.
Współpraca z Hugging Face
Nvidia i Hugging Face rozwijają otwarte badania nad robotyką, wspierając społeczność deweloperów przy pomocy takich narzędzi jak LeRobot, Isaac Lab i Jetson.
Wszechstronność platformy Isaac Lab
Isaac Lab umożliwia trenowanie polityk robotów różnego typu, od humanoidów po roboty współpracujące, ułatwiając wykonywanie złożonych ruchów i interakcji. Wdrożenia Isaac Lab w projektach takich firm jak Agility Robotics i Boston Dynamics pokazują skuteczność tej platformy w zastosowaniach komercyjnych i badawczych.
Projekt GR00T a rozwój humanoidów
Projekt GR00T wspiera rozwój robotów humanoidalnych, tworząc biblioteki i modele niezbędne dla umiejętności interakcji robotów z ludźmi i otoczeniem. Nvidia oferuje sześć przepływów pracy dla humanoidów, w tym GR00T-Gen, umożliwiający tworzenie generatywnych środowisk 3D opartych na sztucznej inteligencji.
Zastosowanie Cosmos w robotach humanoidalnych
Roboty wykorzystują modele świata, które pomagają przewidywać, jak otoczenie reaguje na działania. Tokenizator Cosmos efektywnie koduje obraz, co ułatwia rozwój generatywnych aplikacji wizualnych. Roboty takie jak te rozwijane przez 1X korzystają z Cosmos, kompresując dane bez utraty jakości. Narzędzie to wspiera efektywność obliczeniową w trenowaniu modeli wideo.
