Вступление Nvidia в сферу робототехники отражает более широкий сдвиг в отрасли, поскольку искусственный интеллект перемещается из облака в машины, способные учиться мыслить в физическом мире, чему способствуют более дешевые датчики, передовое моделирование и модели искусственного интеллекта, которые все чаще могут обобщать задачи.
В понедельник Nvidia раскрыла подробности о своей комплексной экосистеме для физического искусственного интеллекта, включая новые открытые базовые модели, которые позволяют роботам рассуждать, планировать и адаптироваться к различным задачам и средам, выходя за рамки узкоспециализированных ботов, и все это доступно на Hugging Face.
Эти модели включают в себя: Cosmos Transfer 2.5 и Cosmos Predict 2.5, две мировые модели для генерации синтетических данных и оценки политики роботов в симуляции; Cosmos Reason 2, модель языка зрения для рассуждений (VLM), которая позволяет системам искусственного интеллекта видеть, понимать и действовать в физическом мире; и Isaac GR00T N1.6, ее следующее поколение модель языка действий зрения (VLA), специально созданная для гуманоидных роботов. GR00T использует Cosmos Reason в качестве своего мозга и открывает управление всем телом для гуманоидов, чтобы они могли двигаться и манипулировать объектами одновременно.
Nvidia также представила на выставке CES Isaac Lab-Arena, платформу симуляции с открытым исходным кодом, размещенную на GitHub, которая служит еще одним компонентом платформы физического искусственного интеллекта компании, обеспечивая безопасное виртуальное тестирование возможностей роботов.
Платформа обещает решить важную отраслевую задачу: по мере того, как роботы осваивают все более сложные задачи, от точного обращения с объектами до прокладки кабелей, проверка этих способностей в физической среде может быть дорогостоящей, медленной и рискованной. Isaac Lab-Arena решает эту проблему путем консолидации ресурсов, сценариев задач, инструментов обучения и установленных эталонов, таких как Libero, RoboCasa и RoboTwin, создавая единый стандарт там, где в отрасли ранее его не было.
В поддержку экосистемы выступает Nvidia OSMO, командный центр с открытым исходным кодом, который служит соединительной инфраструктурой, объединяющей весь рабочий процесс от генерации данных до обучения как в настольной, так и в облачной среде.
И для обеспечения всего этого есть новая видеокарта Jetson T4000 на базе Blackwell, новейший член семейства Thor. Nvidia позиционирует ее как экономически эффективное обновление вычислительных ресурсов на устройстве, которое обеспечивает 1200 терафлопс вычислений искусственного интеллекта и 64 гигабайта памяти, эффективно работая при мощности от 40 до 70 Вт.
Nvidia также углубляет свое партнерство с Hugging Face, чтобы позволить большему количеству людей экспериментировать с обучением роботов без необходимости дорогостоящего оборудования или специальных знаний. Сотрудничество интегрирует технологии Isaac и GR00T от Nvidia в структуру LeRobot от Hugging Face, связывая 2 миллиона разработчиков робототехники Nvidia с 13 миллионами разработчиков искусственного интеллекта Hugging Face. Платформа разработки с открытым исходным кодом Reachy 2 теперь работает напрямую с чипом Jetson Thor от Nvidia, позволяя разработчикам экспериментировать с различными моделями искусственного интеллекта, не будучи привязанными к проприетарным системам.
В более широком смысле Nvidia пытается сделать разработку робототехники более доступной и хочет быть основным поставщиком аппаратного и программного обеспечения, как Android является стандартом для производителей смартфонов.
Есть первые признаки того, что стратегия Nvidia работает. Робототехника – самая быстрорастущая категория на Hugging Face, и модели Nvidia лидируют по количеству загрузок. Между тем, компании, занимающиеся робототехникой, от Boston Dynamics и Caterpillar до Franka Robots и NEURA Robotics, уже используют технологии Nvidia.
Всегда имейте в виду, что редакции некоторых изданий могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
8/6
Автор – Rebecca Bellan
