Robôs humanóides estão rapidamente se tornando uma realidade. Aqueles construídos no NVIDIA Isaac GR00T já estão aprendendo a andar, manipular objetos e interagir com o mundo real.
Reunir conjuntos de dados diversos e grandes para treinar essas máquinas sofisticadas pode ser demorado e caro. Usando dados sintéticos (SDG), gerados a partir de gêmeos digitais fisicamente precisos, pesquisadores e desenvolvedores podem treinar e validar seus modelos de IA em simulação antes da implantação no mundo real.
O Universal Scene Description, também conhecida como OpenUSD, é um framework poderoso que facilita a criação desses ambientes virtuais fisicamente precisos. Depois que os ambientes 3D são construídos, o OpenUSD permite que as equipes desenvolvam simulações detalhadas e escaláveis, juntamente com cenários realistas onde os robôs podem praticar, aprender e melhorar suas habilidades.
Esses dados sintéticos são essenciais para que os robôs humanóides aprendam comportamentos semelhantes aos humanos, como andar, agarrar objetos e navegar em ambientes complexos. O OpenUSD está aprimorando o desenvolvimento de robôs humanóides e abrindo caminho para um futuro em que essas máquinas possam se integrar perfeitamente à vida diária das pessoas.
A plataforma NVIDIA Omniverse, impulsionada pelo OpenUSD, fornece aos desenvolvedores uma maneira de unificar ativos 3D de fontes diferentes, como 3DCAD e ferramentas de criação de conteúdo digital (DCC). Isso permite que eles construam ambientes virtuais 3D em grande escala e executem simulações complexas para treinar seus robôs, simplificando todo o processo e oferecendo maneiras mais rápidas e econômicas de colaborar e desenvolver IA física.
Avançando no Treinamento de Robôs com Dados Sintéticos de Movimento
Na CES em Janeiro passado, a NVIDIA anunciou o Isaac GR00T Blueprint para geração de movimento sintético para ajudar os desenvolvedores a gerar conjuntos de dados de movimento sintético exponencialmente maiores para treinar humanóides usando aprendizado de imitação.
Os destaques do lançamento incluem:
- Geração de Dados de Movimento em Larga Escala: usa simulação e técnicas de IA generativa para gerar conjuntos de dados exponencialmente grandes e diversos de movimentos humanos, acelerando o processo de coleta de dados.
- Aumento de Dados Mais Rápido: os world foundation models do NVIDIA Cosmos geram vídeos fotorrealistas em escala usando a simulação de verdade do Omniverse. Isso prepara os desenvolvedores para aumentar os conjuntos de dados sintéticos mais rapidamente, para treinar modelos físicos de IA, reduzindo a lacuna de simulação para real.
- Treinamento de Simulação em Primeiro Lugar: em vez de depender apenas de testes do mundo real, os desenvolvedores podem treinar robôs em ambientes virtuais, tornando o processo mais rápido e econômico.
- Conectando o Virtual à Realidade: A combinação de dados reais e sintéticos, juntamente com treinamento e testes baseados em simulação, permite que os desenvolvedores transfiram as habilidades dos robôs aprendidas no mundo virtual para o mundo real sem problemas.
Simulando o Futuro da Robótica
Os robôs humanóides estão aumentando a eficiência, a segurança e a adaptabilidade em setores como manufatura, armazém e logística e área da saúde, automatizando tarefas complexas e aumentando as condições de segurança para trabalhadores humanos.
As principais empresas de robótica, incluindo Boston Dynamics e Figure, já começaram a adotar e demonstrar resultados com o Isaac GR00T.
A Scaled Foundations está reduzindo a barreira para o desenvolvimento da robótica em todos os formatos, desde braços robóticos até humanóides. A Plataforma Open GRID da empresa, que possui integrações com NVIDIA Isaac Sim, oferece aos desenvolvedores uma maneira simplificada de simular robôs por meio de um ambiente de desenvolvimento fácil de usar e baseado em navegador.
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Saiba mais sobre o OpenUSD, robôs humanóides e os mais recentes avanços da IA no NVIDIA GTC, uma conferência global de IA que aconteceu de 17 a 21 de março em San Jose, Califórnia.
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