Humanoide Roboter werden immer praktischer. Auf der Entwicklerkonferenz GTC hat Nvidia das Projekt GR00T (ausgesprochen: Ground Robot) vorgestellt.
Er trainiert seine humanoide Verkörperung mit Hilfe von GPU-beschleunigten Simulationen von NVIDIA und nutzt das Nachahmungslernen aus nur einer Handvoll Demonstrationen, um Fähigkeiten durch Nachahmung zu erwerben. Isaac Lab sorgt für Verstärkungslernen, während OSMO als Compute Orchestration Service dient, um Roboterbewegungen aus Videodaten zu generieren.
Was ist das Projekt GR00T?
Nvidia-CEO Jensen Huang stellte während seiner Keynote auf der GPU Technology Conference (GTC) 2024 die Generalist Robot 00 Technology (GR00T) vor, die neueste Entwicklung im Bereich Robotik und „verkörperte KI“. Nvidia sagt, dass GR00T es Robotern ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen, während sie Bewegungen nachahmen, indem sie andere bei der Ausführung bestimmter Aktionen beobachten. Dies sollte es ihnen ermöglichen, Koordination, Geschicklichkeit und andere notwendige Fähigkeiten zu erlangen, die laut Nvidia für die Anpassung und Interaktion mit realen Situationen erforderlich sind.
Nvidia demonstrierte während seiner Präsentation mehrere humanoide Roboter, die von seinem GR00T-Chip angetrieben wurden. Sie stammten von Unternehmen wie Agility Robotics, Apptronik, Fourier Intelligence und Unitree Robotics und führten verschiedene Aufgaben aus, um sowohl die Leistungsfähigkeit als Lerngerät als auch die sichere Interaktion zwischen Mensch und Roboter zu demonstrieren.
Die Jetson Thor Computerplattform von Nvidia lieferte die Leistung für diese Demonstrationen. Sie wurde speziell für die komplexen Aufgaben entwickelt, die von humanoiden Robotern verlangt werden. Basierend auf der Blackwell-Architektur von Nvidia kann dieses System-on-Chip bis zu 800 Teraflops an KI-Leistung für humanoide Roboter liefern. Damit verfügen sie über genügend Rechenleistung, um multimodale generative Modelle und andere KI-Systeme auszuführen.
Nvidia hat nicht nur seinen neuesten Computer vorgestellt, sondern auch eine Reihe von Software und Hardware für humanoide Roboter: Isaac Manipulator und Isaac Perceptor sowie vortrainierte Modelle, Bibliotheken und Referenzhardware, mit denen Entwickler leistungsfähigere, schnellere und sicherere Roboter entwickeln können.
Nvidia hat vor kurzem ein Upgrade seiner Isaac-Robotikplattform vorgestellt, das es humanoiden Robotern, die auf GR00T aufgebaut sind, ermöglicht, generative KI zum Lernen und zur Anpassung zu nutzen. Dieses System umfasst Isaac Lab für das Reinforcement Learning, den OSMO Compute Orchestration Service und Tools für die Erstellung von Grundmodellen für humanoide Roboter. Darüber hinaus verbessert Isaac Arms die Leistung von Roboterarmen, während Isaac Perceptor das 3D-Computersehen mit mehreren Kameras übernimmt.
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Was ist das Ziel von GR00T?
Nvidia hofft, die Fähigkeiten von humanoiden Robotern durch das Projekt GR00T, sein Grundmodell für die Generalist Robot 00 Technology (nicht verwandt mit Marvels bösem sprechenden Weltraumbaum), zu verbessern. Dieses innovative Modell hilft Robotern, natürliche Sprache zu verstehen, Bewegungen durch Beobachten von Handlungen zu imitieren und schnell Koordination, Geschicklichkeit und andere Fähigkeiten zu erlernen, die für die Navigation, Anpassung und Interaktion in realen Situationen wichtig sind. CEO Jensen Huang demonstrierte diese Vorteile während einer Keynote auf der GTC-Entwicklerkonferenz und führte einige GR00T-Roboter vor, die Aufgaben erledigten, die für andere Roboter normalerweise eine Herausforderung darstellen würden. Während seiner Keynote auf der GTC zeigte CEO Jensen Huang diese Roboter bei Aufgaben, mit denen andere Robotertechnologien Schwierigkeiten hätten.
Die Nvidia Isaac Robotik-Plattform bietet Entwicklern ein umfassendes Toolkit für das Design, die Simulation und den Einsatz von KI-gesteuerten Robotern. Dazu gehören das GPU-beschleunigte Reinforcement Learning in Isaac Lab, der OSMO Compute Orchestration Service, der reale und synthetische Roboterentwicklungs-Workflows verwaltet, sowie die vortrainierten Modelle Isaac Manipulator und Isaac Perceptor, die eine schnellere Leistung des Roboterarms bzw. eine verbesserte 3D-Computersicht mit mehreren Kameras bieten.
Nvidia stellt seine eigene Rechenleistung zur Verfügung, um GR00T zum Leben zu erwecken, wobei der Jetson Thor als humanoider Computer der Wahl eingesetzt wird. Ausgestattet mit der Blackwell-Grafikarchitektur und der Transformer-Engine, die 800 Teraflops an 8-Bit-KI-Leistung liefert, ermöglicht der Jetson Thor die nahtlose Ausführung von Simulations-Workflows und generativen KI-Modellen wie GR00T, so Nvidia in einem persönlichen Briefing.
Nvidia positioniert seine Plattform als die perfekte Computerumgebung für humanoide Roboter und arbeitet mit Figure AI, 1X Technologies und Agility Robotics zusammen, um darauf basierende Lösungen anzubieten. Zusätzlich zur Unterstützung von GR00T von Apollo von Apptronik Der Roboter Apollo, der die Nvidia-Technologie nutzt, lernt neue Aufgaben durch schnelles Beobachten menschlicher Demonstrationen und nicht allein durch komplexe Programmierung. Dies ist Teil der „embodied AI“-Strategie von Nvidia, die darauf abzielt, leistungsstarke Computer mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln, die die Realität in realen Umgebungen wahrnehmen, verstehen und mit ihr interagieren können.
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Was ist die Technologie von GR00T?
Das Projekt GR00T, oder Generalist Robot 00 Technology, wie es allgemein genannt wird, wird es Robotern ermöglichen, von Menschen zu lernen, indem sie deren Bewegungen imitieren, indem sie die Bewegungen von Menschen beobachten. Auf diese Weise erlernen Roboter schnell Koordination, Geschicklichkeit, Anpassungsfähigkeit und andere wichtige Fähigkeiten, die für die Navigation in realen Situationen notwendig sind – ohne jahrelanges, strenges Training oder das Risiko eines Aufstandes der anderen Maschinen.
Jensen Huang, CEO von Nvidia, stellte während seiner Keynote auf der GTC 2024 vor, wie GR00T humanoiden Robotern helfen könnte, intelligenter und funktionaler zu werden. Er zeigte ein Beispiel, bei dem ein mit dieser Technologie betriebener Roboter lernte, seinen Kopf und seine Arme zu bewegen, indem er Menschen dabei beobachtete, wie sie diese Bewegungen ausführten, bevor er diese Aktionen autonom nachahmte. Laut Nvidia wird ein solches Lernen funktionellere und gleichzeitig kostengünstigere Robotersysteme ermöglichen.
Nvidia hat vor kurzem den Jetson Thor vorgestellt, einen System-on-Chip, der für die Anforderungen an Leistung, Stromverbrauch und Größe bei der Entwicklung humanoider Roboter auf GR00T-Basis optimiert ist. Dieser Computer verfügt über NVIDIAs Blackwell-Architektur-GPU sowie eine KI-Transformer-Engine mit einer Leistung von 800 Teraflops, die den Entwicklern von Robotern den Designprozess erleichtert.
NVIDIA Isaac, eine Robotik-Plattform, die ein durchgängiges Entwicklungs- und Simulations-Ökosystem für die Verkörperung von Robotern bietet, umfasst NVIDIA Isaac Lab für Reinforcement Learning sowie den OSMO Compute Orchestration Service, der Trainingssimulationen und Hardware-in-the-Loop-Validierungsdienste anbietet. Darüber hinaus wurde die Isaac-Plattform durch neue Module wie Isaac Manipulator, der eine schnelle Roboterarmleistung bietet, und Isaac Perceptor, der 3D-Vision-Funktionen mit mehreren Kameras bietet, erweitert.
Nvidia behauptet, dass seine GR00T- und Isaac-Plattformen ein Zeitalter der verkörperten KI einläuten werden, in dem intelligente, anpassungsfähige Roboter allgegenwärtig sein werden. Nvidia hofft, dass Entwickler seine Software, Tools und Hardware nutzen werden, um verschiedene Arten von Robotern zu entwickeln, die für unterschiedliche Zwecke geeignet sind – unter Verwendung von Open-Source-Algorithmen sowie APIs, die die Entwicklung von Software für bestimmte Roboter oder Aufgaben vereinfachen.
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Was ist die Wirkung von GR00T?
Nvidias Projekt GR00T sticht im Bereich der Robotik und der verkörperten KI (AI das sich physisch in physische Umgebungen integrieren kann), wird als multimodales generatives Grundmodell als Gehirn für Roboter dienen, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und Bewegungen zu imitieren, indem sie Menschen beobachten. So lernen sie schnell Koordination, Geschicklichkeit und andere Fähigkeiten, die für die Anpassung an und die Interaktion mit realen Umgebungen notwendig sind. Bei seiner GTC-Keynote-Präsentation demonstrierte CEO Jensen Huang humanoide Roboter, die von GR00T angetrieben werden und während seiner Keynote-Präsentation humanoide Roboter, die von GR00T angetrieben werden und während seiner GTC-Keynote-Präsentation verschiedene Aufgaben erfolgreich ausführen.
Nvidia hat den Jetson Thor, ein System-on-Chip, der speziell für die Entwicklung humanoider Roboter mit GR00T entwickelt wurde, als Computer für die Entwicklung solcher humanoider Roboter konzipiert. Die modulare Architektur wurde entwickelt, um die Komplexität zu bewältigen und gleichzeitig eine sichere und intuitive Mensch-Roboter-Interaktion zu ermöglichen. Sie ist optimiert für Leistung, Stromverbrauch und Größe und bietet 800 Teraflops 8-Bit-KI-Leistung – genug Leistung für die Ausführung multimodaler generativer Modelle wie GR00T.
Nvidia kündigte außerdem Updates für seine Isaac-Plattform an, die die Entwicklung und den Einsatz von KI-gesteuerten Robotern erleichtern. Dazu gehören neue Module wie Manipulator und Perceptor, die modernste Geschicklichkeit und modulare KI für Roboterarme und mobile Roboter bieten, sowie Isaac Lab, das schnelle parallele Simulationen in GPU-beschleunigten virtuellen Umgebungen ermöglicht.
Figure AI, Agility Robotics, Boston Dynamics, Apptronik und Sanctuary AI haben sich bereits mit Nvidia zusammengetan, um dessen Technologie in ihre Produkte zu integrieren. Nvidia wird auf der Messe zwei solcher Partnerschaften vorstellen. Diese Fortschritte sollten den Einsatz von KI in realen Arbeitsumgebungen beschleunigen und mehr Menschen Zugang zu ihr verschaffen.
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