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Nvidia impulsiona a indústria de robôs humanoides com plataformas de computação na nuvem para robótica e IA física

Agility Robotics, Boston Dynamics, Foxconn, Lightwheel, Neura Robotics e Xpeng Robotics estão entre muitos fabricantes de robôs que adotam o Nvidia Isaac

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A NVIDIA anuncia o NVIDIA Isaac GR00T N1.5, a primeira atualização do modelo de base aberta, generalizado e totalmente personalizável da NVIDIA para raciocínio e habilidades humanoides; o NVIDIA Isaac GR00T-Dreams, um projeto para geração de dados de movimento sintético; e os sistemas NVIDIA Blackwell para acelerar o desenvolvimento de robôs humanoides. 

Os desenvolvedores de robôs e humanoides Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, NEURA Robotics, General Robotics, Skild AI e XPENG Robotics estão adotando as tecnologias da plataforma NVIDIA Isaac™ para avançar no desenvolvimento e na implantação de robôs humanoides.

“A IA física e a robótica promoverão a próxima revolução industrial”, diz Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. “De cérebros de IA para robôs a mundos simulados para prática ou supercomputadores de IA para treinamento de modelos básicos, a NVIDIA fornece blocos de construção para todas as etapas da jornada de desenvolvimento da robótica. A NVIDIA está sempre um passo à frente quando se trata de tecnologia. Estamos abrindo caminho para novas fronteiras de inovação e eficiência no mundo da IA — e agora também com os robôs”,

afirma Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para a América Latina.

O novo projeto de geração de dados Isaac GR00T preenche a lacuna de dados

Apresentado no discurso de Huang na COMPUTEX, o NVIDIA Isaac GR00T-Dreams é um projeto que ajuda a gerar grandes quantidades de dados de movimento sintéticos – também conhecidos como trajetórias neurais – que os desenvolvedores de IA física podem usar para ensinar novos comportamentos aos robôs, incluindo como se adaptar a ambientes em mudança.

Os desenvolvedores podem primeiro realizar o pós-treinamento modelos de base mundial (WFMs) do Cosmos Predict para seus robôs. Em seguida, usando uma única imagem como entrada, o GR00T-Dreams gera vídeos do robô executando novas tarefas em novos ambientes. O projeto então extrai tokens de ação — pedaços de dados compactados e digeríveis — que são usados para ensinar os robôs a executar essas novas tarefas.

O projeto GR00T-Dreams complementa o projeto Isaac GR00T-Mimic, lançado na conferência NVIDIA GTC em março. Enquanto o GR00T-Mimic utiliza as plataformas NVIDIA Omniverse™ e NVIDIA Cosmos™ para ampliar os dados existentes, o GR00T-Dreams utiliza o Cosmos para gerar dados inteiramente novos.

Novos modelos Isaac GR00T avançam no desenvolvimento de robôs humanoides

A NVIDIA Research usou o projeto GR00T-Dreams para gerar dados de treinamento sintéticos para desenvolver o GR00T N1.5 — uma atualização do GR00T N1 — em apenas 36 horas, em comparação com o que levaria quase três meses de coleta manual de dados humanos.

O GR00T N1.5 (Modelo de Referência GR00T N1.5) se adapta melhor a novos ambientes e configurações de espaço de trabalho, além de reconhecer objetos por meio de instruções do usuário. Essa atualização melhora significativamente a taxa de sucesso do modelo em tarefas comuns de manuseio de materiais e fabricação, como classificar ou guardar objetos.

Os primeiros a adotar os modelos GR00T N incluem AeiRobot, Foxlink, Lightwheel e NEURA Robotics. A AeiRobot utiliza os modelos para permitir que o ALICE4 compreenda instruções em linguagem natural e execute fluxos de trabalho complexos de coleta e colocação em ambientes industriais. O Foxlink Group os utiliza para aprimorar a flexibilidade e a eficiência de manipuladores robóticos industriais, enquanto a Lightwheel os utiliza para validar dados sintéticos e acelerar a implantação de robôs humanoides em fábricas. A NEURA Robotics está avaliando os modelos para acelerar o desenvolvimento de sistemas de automação residencial.

Novas estruturas de simulação de robôs e geração de dados aceleram os processos de treinamento

O desenvolvimento de robôs humanoides altamente qualificados exige uma enorme quantidade de dados diversos, cuja captura e processamento são custosos. Os robôs precisam ser testados no mundo físico, o que pode representar custos e riscos.

Para ajudar a preencher a lacuna de dados e testes, a NVIDIA revelou as seguintes tecnologias de simulação:

A Foxconn e a Foxlink estão usando o modelo GR00T-Mimic para geração de manipulação de movimento sintético para acelerar seus pipelines de treinamento em robótica. A Agility Robotics, a Boston Dynamics, a Fourier, a Mentee Robotics, a NEURA Robotics e XPENG Robotics estão simulando e treinando seus robôs humanoides usando o NVIDIA Isaac Sim e o Isaac Lab. A Skild AI está usando as estruturas de simulação para desenvolver inteligência robótica geral e a General Robotics está integrando-as à sua plataforma de inteligência robótica.

Sistemas Blackwell universais para desenvolvedores de robôs

Os fabricantes globais de sistemas estão construindo estações de trabalho e servidores NVIDIA RTX PRO™ 6000, oferecendo uma arquitetura única para executar facilmente qualquer carga de trabalho de desenvolvimento de robôs em treinamento, geração de dados sintéticos, aprendizado de robôs e simulação.

Cisco, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo e Supermicro anunciaram servidores equipados com NVIDIA RTX PRO e Dell Technologies, HPI e Lenovo anunciaram estações de trabalho equipadas com NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 

Quando mais computação é necessária para executar cargas de trabalho de treinamento ou geração de dados em larga escala, os desenvolvedores podem aproveitar os sistemas NVIDIA Blackwell, como o GB200 NVL72, disponível com o NVIDIA DGX™ Cloud nos principais provedores de nuvem e parceiros de Cloud da NVIDIA, para alcançar um desempenho até 18 vezes maior no processamento de dados.

Os desenvolvedores podem implantar seus modelos de base de robôs na plataforma NVIDIA Jetson Thor, que será lançada em breve, permitindo inferência acelerada no robô e desempenho no tempo de execução.

Assista à palestra de Huang na COMPUTEX e saiba mais na NVIDIA GTC Taipei.

Com informações e imagens da NVIDIA


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