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合成データのためのIsaac GR00TワークフローとNVIDIA Cosmosワールドベースモデルが、汎用ヒューマノイドロボットの開発を促進します。

1月6日、NVIDIA創業者兼CEOのJen-Hsun Huangは、CESにおいて、NVIDIAが合成モーション生成のためのNVIDIA Isaac GR00Tブループリントを正式に発表しました。

公式には、ヒューマノイドロボット市場は今後20年間で380億ドルに達すると予想されています。 この巨大な需要、特に産業・製造分野に対応するため、エヌビディアは次世代ヒューマノイドロボットの開発プロセスを加速させる一連のロボット工学ベースモデル、データパイプライン、シミュレーションフレームワークをリリースしました。

模倣学習は、人間の専門家によるデモンストレーションを観察し、模倣することによって、ヒューマノイドロボットが新しいスキルを習得することを可能にするロボット工学学習のサブセットです。 実世界でこのような広範で高品質なデータセットを収集するのは、面倒で時間がかかり、しばしば法外なコストがかかります。 アイザックのGR00T Blueprint for Synthetic Motion Generationを使えば、開発者は、ほんの一握りの人間によるデモンストレーションだけで、膨大な合成データセットを簡単に生成することができます。

GR00T-Teleopワークフローを使用すると、Apple Vision Proを使用したデジタルツイン環境で人間の動きをキャプチャできます。 これらの人間の動作はゴールドスタンダードとして記録され、ロボットがシミュレーション環境で模倣することで学習されます。

GR00T-Mimicワークフローは、キャプチャされた人間のデモンストレーションをより大きな合成モーションデータセットに拡張します。 最後に、GR00T-Genワークフローは、NVIDIA OmniverseおよびNVIDIA Cosmosプラットフォーム上に構築され、領域ランダム化と3Dリフティング技術により、このデータセットを飛躍的に増大させます。

このデータセットは、ロボット学習のためのオープンソースモジュラーフレームワークであるNVIDIA Isaac Labにおけるロボット戦略のインプットとして使用することができ、ロボットが環境内で効率的かつ安全に動き、相互作用する方法を教えることができます。

NVIDIAはまた、CESでCosmosプラットフォームを発表した。このプラットフォームは、物理認識ビデオや物理AIの開発に必要な世界状態を生成するために設計された、一連のオープンで事前訓練された世界ベースモデルを特徴としている。 Cosmosプラットフォームには、自己回帰モデルと拡散モデルが含まれ、さまざまなモデルサイズがあり、複数の入力データ形式で動作する。 モデルは、オートパイロット、ロボット、ドローン、合成データによってキャプチャされた200万時間のビデオを含む、1800兆個のデータユニットで学習されます。

Cosmosは、大規模なデータセットの生成を支援するだけでなく、画像を3Dから実際のシーンに拡張することで、シミュレーションと現実のギャップを埋める。 3Dアプリケーションとサービスを構築するためのアプリケーション・プログラミング・インターフェースとマイクロサービス開発プラットフォームであるOmniverseをCosmosと統合することは非常に重要であり、高度に制御可能で物理的に正確なシミュレーションを通じて重要な保証を提供し、世界モデルに共通する幻覚的な問題を最小限に抑えるのに役立ちます。

NVIDIA Isaac GR00T、Omniverse、そしてCosmosは、物理学AIとヒューマノイド・ロボティクスの革新における大きな飛躍を支援しています。 ボストン・ダイナミクス社やフィギュア社をはじめとする大手ロボット企業は、すでにアイザックGR00Tの採用を開始し、成果を実証しています。

ヒューマノイドロボットのソフトウェアメーカーやハードウェアメーカー、ロボットメーカーも、NVIDIAのヒューマノイドロボティクス開発者プログラムに早期アクセスするための申請を行うことができます。