На щорічній Conference for Robot Learning в Мюнхені Nvidia презентувала нові інструменти для розробників роботів зі штучним інтелектом, включаючи гуманоїдів.
Як зазначається, анонсовані рішення дозволять пришвидшити цикли розробки за допомогою симуляції, креслень та моделювання.
 
Інструменти включають загальнодоступну платформу для навчання роботів Nvidia Isaac Lab. Також є шість нових робочих процесів навчання людиноподібних роботів для проекту GR00T, які дозволять розробляти «мозок» робота зі штучним інтелектом, і нові інструменти для розробників для обробки відео.
 
Nvidia оголосила про загальну доступність токенізатора з відкритим вихідним кодом Cosmos, який надає розробникам високоякісні токени з винятково високим ступенем стиснення, що працюють в 12 разів швидше, ніж поточні рішення. 
 
Nvidia Isaac Lab - фреймворк для навчання роботів з відкритим вихідним кодом, побудований на Omniverse, платформі симуляції цифрових двійників, яка дозволяє розробникам тестувати і запускати роботів у віртуальних світах.
 
Omniverse - це платформа для співпраці та моделювання 3D-графіки в режимі реального часу, яка дозволяє художникам, розробникам та підприємствам створювати реалістичні 3D-моделі та сцени заводів, міст та інших просторів, використовуючи повністю актуалізовану фізику. Це робить її потужним інструментом для моделювання віртуальних середовищ для навчання роботів.
 
Розробники можуть використовувати Isaac Lab для навчання роботів та коригування політик у масштабі, щоб зрозуміти продуктивність та безпеку. Фреймворк застосовується до будь-якого фреймворку та втілення роботів, включаючи руки, гуманоїдів, чотириногих та рої.
 
Nvidia заявила, що багато виробників комерційних роботів і дослідницьких груп по всьому світу впровадили Isaac Lab у свої робочі процеси, включаючи Agility Robots, Boston Dynamics, 1X, Galbot, Fourier, Mentee Robotics і Berkeley Humanoid.
 
Проект GR00T - це ініціатива Nvidia, яка надає розробникам базові моделі АІ для гуманоїдних роботів загального призначення, програмні бібліотеки та конвеєри даних, щоб допомогти розробникам швидше створювати прототипи та швидше будувати.
 Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI