NVIDIA Robotikforschung

Mit bahnbrechender Forschung, hoch entwickelter KI und Validierung in der realen Welt die Zukunft der Robotik gestalten.

Hoch entwickelte Robotikforschung, KI-Innovation und Simulation

Die NVIDIA Robotikforschung trägt zur Transformation von Branchen bei und befähigt die nächste Generation von Robotern, komplexe Aufgaben zu erledigen und sicher neben Menschen zu arbeiten. Wir bewältigen die Herausforderungen der Roboterentwicklung durch hoch entwickelte Forschungs- und Engineering-Workflows, die auf unseren KI- und Robotikplattformen getestet wurden. Die daraus resultierenden Modelle, Richtlinien und Datenbasen stellen anpassbare Referenzen für die Forschungs- und Entwickler-Community bereit, um spezifische Robotik-Anforderungen zu erfüllen.

Die neuesten Forschungsarbeiten im Bereich der Robotik

Aktuelle Neuigkeiten aus der Robotikforschung

NVIDIA Research Labs

NVIDIA Seattle Robotics Lab

Das Team des Seattle Robotics Lab treibt die Robotik voran, damit Roboter komplexe Aufgaben in menschlichen Umgebungen ausführen können. Die Forschung konzentriert sich auf die geschickte Steuerung, Wahrnehmung und das Lernen, um Roboter in Branchen wie der Fertigung, Logistik und im Gesundheitswesen zu verbessern.

GEAR (Generalist Embodied Agent Research)

GEAR entwickelt Grundmodelle für verkörperte Agenten in realen und virtuellen Welten. Die Forschung umfasst Vision-Sprachmodelle, Modelle der Umwelt, Allzweck-Robotik, große Aktionsmodelle und skalierbare Simulation.

NVIDIA Spatial Intelligence Lab

Dieses Labor konzentriert sich auf das dreidimensionale Verständnis und Handeln und untersucht räumliche KI, generative 3D-Inhalte, die Verarbeitung von Geometriedaten, die Simulation physikalischer Vorgänge und physischer Intelligenz für fortschrittliches räumliches Computing.

 

NVIDIA Research Autonomous Vehicle Research Group

Dieses Forschungsteam befasst sich mit den grundlegenden Herausforderungen der Autonomie – Wahrnehmung, Planung, Vorhersage – und fördert gleichzeitig das Lernen unter Unsicherheit und die Sicherheitsvalidierung für robustes, autonomes Fahren in der realen Welt.

 

Autonomous Vehicles Applied Research Group von NVIDIA

Das Team setzt aktuelle Forschungsfortschritte gezielt ein, um das AV-Produkt weiter zu verbessern. Zu den Forschungsbereichen zählen modell- und datenzentriertes Deep Learning hin zu effizienteren Systemen mit höherer Skalierbarkeit.

Bevorstehende Forschungsveranstaltungen

27. September bis 2. Oktober

Seoul, South Korea

19. bis 23. Oktober

Honolulu, Hawaii

2. bis 7. Dezember

San Diego, California

Anwendungsfälle für Robotik

Humanoide Roboter

Beschleunigen Sie die Entwicklung fortschrittlicher KI-Robotik.

Humanoide Universalroboter sind so konzipiert, dass sie sich schnell an menschenorientierte urbane und industrielle Arbeitsbereiche anpassen und mühsame, sich wiederholende oder körperlich anstrengende Aufgaben bewältigen können. Sie werden zunehmend in Fabriken und Gesundheitseinrichtungen eingesetzt, um Menschen zu unterstützen und den Arbeitskräftemangel durch Automatisierung abzuschwächen.

 Humanoide Roboter

Roboterlernen

Trainieren Sie Roboter-Richtlinien in der Simulation.

Vorprogrammierte Roboter haben Probleme mit unerwarteten Veränderungen, während KI-gesteuerte Roboter auf Simulation basierendes Lernen nutzen, um sich dynamischen Umgebungen anzupassen. Dadurch können sie Funktionen wie die Navigation und Manipulation verfeinern und die Leistungsfähigkeit in den verschiedensten Szenarien verbessern.

Roboterlernen

Robotiksimulation

Entwickeln Sie physikalisch präzise Sensorsimulations-Pipelines für die Robotik.

Physische KI-gestützte Roboter müssen komplexe Aufgaben selbstständig in dynamischen Umgebungen ausführen. Ein „Sim-First“-Ansatz ist unerlässlich, damit die Entwickler diese Roboter vor der Bereitstellung in physikbasierten digitalen Umgebungen trainieren und validieren können.

Robotiksimulation

Generierung synthetischer Daten

Beschleunigen Sie die Entwicklung von physischen und agentenbasierten KI-Workflows.

Synthetische Daten bewältigen die Herausforderung der Datenknappheit, indem sie Text, Videos und Bilder bereitstellen, die neben realen Daten verwendet werden können, um multimodale physische KI-Modelle zu trainieren – was Zeit spart und Kosten reduziert.

Synthetic Data Generation

Digitale Zwillinge für die virtuelle Einrichtung

Entwickeln Sie fortschrittliche, generative KI-gestützte Lösungen für virtuelle Einrichtungen

Virtuelle Einrichtungen – einschließlich Fabriken, Lagerhäuser, Verteilerzentren, Halbleiterfabriken und Rechenzentren – eröffnen neue Möglichkeiten für Schwerindustrien. Diese virtuellen Umgebungen ermöglichen das Design, die Simulation, den Betrieb und die Optimierung von Assets und Prozessen vollständig in einem digitalen Raum.

 AI-powered virtual factory robots

Humanoide Roboter

Beschleunigen Sie die Entwicklung fortschrittlicher KI-Robotik.

Humanoide Universalroboter sind so konzipiert, dass sie sich schnell an menschenorientierte urbane und industrielle Arbeitsbereiche anpassen und mühsame, sich wiederholende oder körperlich anstrengende Aufgaben bewältigen können. Sie werden zunehmend in Fabriken und Gesundheitseinrichtungen eingesetzt, um Menschen zu unterstützen und den Arbeitskräftemangel durch Automatisierung abzuschwächen.

Humanoider Roboter in einer Küche

Roboterlernen

Trainieren Sie Roboter-Richtlinien in der Simulation.

Vorprogrammierte Roboter haben Probleme mit unerwarteten Veränderungen, während KI-gesteuerte Roboter auf Simulation basierendes Lernen nutzen, um sich dynamischen Umgebungen anzupassen. Dadurch können sie Funktionen wie die Navigation und Manipulation verfeinern und die Leistungsfähigkeit in den verschiedensten Szenarien verbessern.

Simulationsgeschulter Roboter navigiert im Lagerhaus

Robotiksimulation

Entwickeln Sie physikalisch präzise Sensorsimulations-Pipelines für die Robotik.

Physische KI-gestützte Roboter müssen komplexe Aufgaben selbstständig in dynamischen Umgebungen ausführen. Ein „Sim-First“-Ansatz ist unerlässlich, damit die Entwickler diese Roboter vor der Bereitstellung in physikbasierten digitalen Umgebungen trainieren und validieren können.

Robotiksimulation: Lagerroboter bewegen Kisten

Synthetische Datengenerierung

Beschleunigen Sie die Entwicklung physischer und agentenbasierter KI-Workflows.

Synthetische Daten lösen die Herausforderung der Datenknappheit, indem sie Text, Videos und Bilder bereitstellen, die neben realen Daten zum Trainieren multimodaler physischer KI-Modelle verwendet werden können, wodurch Zeit und Kosten gespart werden.

Synthetische Datengenerierung entdecken

Digitale Zwillinge für die virtuelle Einrichtung

Entwickeln Sie fortschrittliche, generative KI-gestützte Lösungen für virtuelle Einrichtungen

Virtuelle Einrichtungen – einschließlich Fabriken, Lagerhäuser, Verteilerzentren, Halbleiterfabriken und Rechenzentren – eröffnen neue Möglichkeiten für Schwerindustrien. Diese virtuellen Umgebungen ermöglichen das Design, die Simulation, den Betrieb und die Optimierung von Assets und Prozessen vollständig in einem digitalen Raum.

KI-gestützte virtuelle Fabrikroboter

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NVIDIA-Entwicklerprogramm

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Das NVIDIA Academic Grant Program fördert die akademische Forschung, indem es Forschern Zugang zu Computertechnik und Ressourcen auf Weltklasseniveau bietet.