Nvidia ra mắt bản thiết kế Isaac GR00T để thúc đẩy phát triển robot hình người
Nvidia công bố bản thiết kế Isaac GR00T để thúc đẩy phát triển robot hình người
Tại bài phát biểu khai mạc CES 2025, CEO của Nvidia, Jensen Huang, đã giới thiệu bản thiết kế Isaac GR00T với các quy trình làm việc dành cho dữ liệu tổng hợp và các mô hình nền tảng thế giới Nvidia Cosmos. Những công cụ này được kỳ vọng sẽ tăng tốc phát triển các robot hình người đa năng.
Robot tiến bước
Trong hai thập kỷ tới, thị trường robot hình người dự kiến sẽ đạt giá trị 38 tỷ USD. Để đáp ứng nhu cầu lớn này, đặc biệt trong các ngành công nghiệp và sản xuất, Nvidia đã ra mắt một loạt mô hình nền tảng cho robot, quy trình xử lý dữ liệu và các khung mô phỏng nhằm thúc đẩy sự phát triển thế hệ robot hình người tiếp theo.
Bản thiết kế Isaac GR00T dành cho việc tạo chuyển động tổng hợp cho phép các nhà phát triển tạo ra khối lượng dữ liệu chuyển động tổng hợp khổng lồ, giúp huấn luyện robot thông qua học tập bắt chước.
Học tập bắt chước (Imitation Learning) là một lĩnh vực của học máy dành cho robot, cho phép chúng học các kỹ năng mới bằng cách quan sát và bắt chước các thao tác của con người. Tuy nhiên, việc thu thập các tập dữ liệu lớn và chất lượng cao trong thế giới thực thường rất phức tạp, tốn thời gian và chi phí cao.
Bằng cách sử dụng bản thiết kế Isaac GR00T, các nhà phát triển có thể dễ dàng tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp từ một số ít các thao tác mẫu của con người.
Quy trình làm việc của Isaac GR00T
- GR00T-Teleop: Sử dụng Apple Vision Pro để ghi lại hành động của con người trong môi trường kỹ thuật số. Các hành động này được mô phỏng bởi robot và sử dụng làm dữ liệu gốc.
- GR00T-Mimic: Nhân bản các thao tác mẫu của con người thành tập dữ liệu chuyển động tổng hợp lớn hơn.
- GR00T-Gen: Dựa trên nền tảng Nvidia Omniverse và Nvidia Cosmos, quy trình này mở rộng tập dữ liệu thông qua việc ngẫu nhiên hóa môi trường và nâng cấp hình ảnh 3D.
Dữ liệu này sau đó được dùng để dạy robot cách di chuyển và tương tác an toàn, hiệu quả trong môi trường thực tế thông qua Nvidia Isaac Lab, một khung nguồn mở và mô-đun cho việc học tập robot.
Thu hẹp khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế
Cũng tại CES, Nvidia giới thiệu nền tảng Cosmos, bao gồm các mô hình nền tảng thế giới mở, được huấn luyện để tạo ra video và trạng thái thế giới có nhận thức vật lý phục vụ phát triển AI vật lý. Cosmos giúp giảm thiểu khoảng cách giữa môi trường mô phỏng và thực tế bằng cách nâng cấp hình ảnh từ 3D lên thực tế.
Hệ sinh thái đang mở rộng
Các nền tảng như Nvidia Isaac GR00T, Omniverse và Cosmos đang giúp trí tuệ nhân tạo vật lý và đổi mới robot hình người tiến một bước dài. Các công ty lớn trong ngành như Boston Dynamics và Figure đã bắt đầu áp dụng và thu được kết quả từ Isaac GR00T.
Nvidia cũng mời gọi các nhà sản xuất phần mềm, phần cứng và robot hình người tham gia chương trình phát triển robot hình người sớm của mình.