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NVIDIA beschleunigt humanoide Robotik mit Cloud-to-Robot-Computing-Plattformen für physische KI

NVIDIA beschleunigt humanoide Robotik mit Cloud-to-Robot-Computing-Plattformen für physische KI

MPOSTMPOST2025/05/19 21:22
Von:MPOST

In Kürze Nvidia-CEO Jensen Huang kündigte Isaac GR00T N1.5 und den GR00T-Dreams-Entwurf an, um die Entwicklung humanoider Roboter zu beschleunigen.

Auf der Konferenz COMPUTEX 2025 Nvidia CEO Jensen Huang kündigte Aktualisierungen der grundlegenden Robotik-Technologien des Unternehmens an. Dazu gehören Isaac GR00T N1.5, eine erweiterte Version von Nvidias offenem und anpassbarem Basismodell für humanoides Denken und Aufgabenausführung, sowie GR00T-Dreams, ein Entwurf zur Generierung synthetischer Bewegungsdaten zur Unterstützung des physischen KI-Trainings. Diese Aktualisierungen sind Teil eines umfassenderen Projekts, das auch Nvidias Blackwell-Systeme umfasst und die Entwicklung humanoider Roboter beschleunigen soll.

Der Isaac GR00T-Dreams-Entwurf ermöglicht die Generierung synthetischer Bewegungsabläufe – sogenannter neuronaler Trajektorien –, mit denen Entwickler physischer KI Roboter in anpassbarem Verhalten trainieren können. Entwickler können ein Cosmos Predict World Foundation Model (WFM) für ihren spezifischen Roboter verfeinern. Aus einem einzigen Eingabebild erstellt GR00T-Dreams Videos, die den Roboter bei der Ausführung von Aufgaben in verschiedenen Umgebungen zeigen. Diese Simulationen werden dann in Aktionstoken übersetzt, kompakte Datensegmente, die das Roboterlernen steuern.

Dieser neue Entwurf basiert auf dem GR00T-Mimic-Entwurf, der im März auf der NVIDIA GTC-Konferenz vorgestellt wurde. Während sich GR00T-Mimic auf die Erweiterung vorhandener Bewegungsdaten mithilfe von Plattformen wie NVIDIA Omniverse und NVIDIA Cosmos konzentriert, konzentriert sich GR00T-Dreams auf die Erstellung origineller Bewegungsdatensätze vollständig innerhalb der Cosmos-Plattform.

Isaac GR00T N1.5 stellt das erste Update des anpassbaren und breit anwendbaren Basismodells von Nvidia dar, das zur Unterstützung humanoider kognitiver Funktionen und Aufgabenleistung entwickelt wurde.

„Menschliche Demonstrationen sind nicht skalierbar – sie sind durch die Anzahl der Stunden eines Tages begrenzt“, sagte Jensen Huang. 

Der GR00T-Dreams-Entwurf führte eine Methode zur Generierung großer Mengen synthetischer Bewegungsdaten aus Einzelbildern ein. Dieser Ansatz unterstützt ein effizienteres Roboterverhaltenstraining durch die Erstellung komprimierter Dateneinheiten, sogenannter Aktionstoken. 

Die mit dieser Methode generierten synthetischen Daten verkürzten die Entwicklungszeit des Modells GR00T N1.5, das in 36 Stunden abgeschlossen war – ein Prozess, der sonst fast drei Monate gedauert hätte. 

Das aktualisierte Modell weist eine verbesserte Leistung bei der Ausführung von Standardaufgaben im Zusammenhang mit Materialhandhabung und Fertigung auf und wird voraussichtlich mit Jetson Thor kompatibel sein, dessen Veröffentlichung für später im Jahr geplant ist.

Neue Frameworks für Robotersimulation und Datengenerierung zur Beschleunigung von Trainingspipelines

Zusätzlich NVIDIA hat eine Reihe von Simulationstechnologien eingeführt, die darauf abzielen, die Datenzugänglichkeit und die Testmöglichkeiten für physikalische AI Systemen. 

Zu diesen Tools gehört NVIDIA Cosmos Reason, ein Weltenmodell, das mithilfe von Gedankenketten präzise synthetische Daten generiert und jetzt über Hugging Face verfügbar ist. Darüber hinaus erscheint bald Cosmos Predict 2, ein verbessertes Modell aus dem GR00T-Dreams-Entwurf, mit verbesserter Leistung bei der Weltengenerierung und reduzierten Fehlern. NVIDIA hat außerdem Isaac GR00T-Mimic vorgestellt, ein System, das große Mengen synthetischer Bewegungsdaten aus einer begrenzten Anzahl menschlicher Demonstrationen erzeugen kann. 

Ein Open-Source-Datensatz bietet nun 24,000 hochwertige Bewegungssequenzen, die das Training von GR00T N-Modellen unterstützten. Isaac Sim 5.0, ein Simulations- und Datengenerierungstool, wird voraussichtlich auf GitHub öffentlich zugänglich sein, während Isaac Lab 2.2, eine Open-Source-Roboter-Lernumgebung, neue Tools zum Testen von GR00T N-Modellen enthalten wird. 

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