Robots humanoides
Acelera el desarrollo de la robótica de IA avanzada.
Cargas de trabajo
Robótica
Sectores
Atención sanitaria y ciencias de la vida
Fabricación
Venta minorista/Bienes de consumo envasados
Objetivo comercial
Innovación
Retorno de la inversión
Productos
Descripción
La nueva era de la IA física
Los robots humanoides de uso general han sido diseñados para adaptarse rápidamente a los actuales espacios de trabajo, tanto urbanos como industriales, centrados en el ser humano, para abordar las tareas tediosas, repetitivas o físicamente exigentes.
Estos robots encuentran su camino desde las fábricas hasta los centros de atención sanitaria, donde ayudan a los humanos y alivian la escasez de mano de obra con la automatización.
Sin embargo, la creación de robots humanoides presenta capas de complejidad y desafíos de ingeniería. Estos incluyen la replicación de la percepción humana, los grados de libertad, la destreza, la movilidad, la cognición y el control de todo el cuerpo.
Esto exige un progreso acelerado en los campos de investigación y las tecnologías de robótica, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, simulación basada en física, tecnologías de sensores, computación integrada y mecatrónica.
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Sin embargo, la creación de robots humanoides presenta capas de complejidad y desafíos de ingeniería. Estos incluyen la replicación de la percepción humana, los grados de libertad, la destreza, la movilidad, la cognición y el control de todo el cuerpo.
Esto exige un progreso acelerado en los campos de investigación y las tecnologías de robótica, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la simulación física, las tecnologías de sensores y la mecatrónica.
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Implementación técnica
Avance del desarrollo de robots humanoides
NVIDIA desarrolla sistemas acelerados, blueprints, herramientas, servicios, algoritmos y otras tecnologías de robots que se pueden utilizar para crear robots de uso general y de factor de forma humano.
Solución de tres computadoras
Los robots humanoides necesitan detectar, planificar y actuar de forma autónoma dentro de un entorno determinado, lo que implica procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto requiere el entrenamiento de modelos de base que impulsen el cerebro del robot, simulando y validando el cerebro del robot y, finalmente, implementando estos cerebros y el software asociado en el robot real.
Los tres sistemas de IA son:
- Un superordenador de NVIDIA AI (un NVIDIA DGX™ con procesadores NVIDIA H100 o B100) para entrenar potentes modelos de IA física generativa y modelos de base robóticos.
- Un ordenador NVIDIA OVX™ con GPU NVIDIA RTX™ para la generación de datos sintéticos, el aprendizaje de robots y las pruebas en simulación, con marcos de simulación como NVIDIA Isaac Sim™ e Isaac™ Lab integrados en NVIDIA Omniverse™.
- Un ordenador en tiempo de ejecución en un robot, como NVIDIA Jetson Thor™, basado en la arquitectura Blackwell de NVIDIA, que puede ejecutar inferencia de baja latencia y alto rendimiento.
NVIDIA Isaac GR00T
NVIDIA Isaac GR00T es una plataforma de referencia abierta para robots humanoides de propósito general que permite a los desarrolladores crear, entrenar, probar e implementar robots con tecnología de IA.
Modelos de base de robots
Los robots humanoides necesitan habilidades diversas para realizar tareas variadas, lo que normalmente requiere modelos de IA independientes y costosos. Los modelos básicos de robots resuelven este problema mediante el entrenamiento con datos amplios y desarrollar habilidades generalizables. Esto permite a los robots adaptarse a diferentes tareas y entornos.
Los modelos de base abiertos de Isaac GR00T son ideales para el razonamiento y las habilidades generalizadas de robots humanoides. Esta solución entre distintas plataformas físicas toma entradas multimodales, como lenguaje e imágenes, para realizar tareas de manipulación en diversos entornos.
Estos modelos se entrenan en un conjunto de datos humanoides expansivo que consta de datos reales capturados, datos sintéticos y datos de vídeo a escala de Internet. También son adaptables a implementaciones, tareas y entornos específicos mediante el entrenamiento posterior.
Los modelos de Isaac GR00T se pueden generalizar fácilmente entre tareas comunes, como agarrar, mover objetos con uno o ambos brazos y transferir elementos de un brazo a otro, o realizar tareas de varios pasos que requieren un contexto amplio y combinaciones de habilidades generales. Estas capacidades se pueden aplicar en una variedad de casos de uso, como la manipulación de materiales, el envasado y la inspección.
Marcos de aprendizaje y simulación de robots
La simulación es clave para que los desarrolladores entrenen robots humanoides en una variedad de entornos y condiciones físicamente precisos, antes de implementarlos en el mundo real.
Los marcos de aprendizaje y simulación de robots como NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab, creados en la plataforma Omniverse, permiten simulaciones físicamente precisas para entrenar y validar varios agentes robóticos humanoides en paralelo.
Isaac Lab es un marco de aprendizaje de robots unificado de código abierto basado en Isaac Sim que se puede utilizar para aplicar estas técnicas de aprendizaje para entrenar una política de robots. Las políticas de robots entrenados se pueden validar en Isaac Sim, una aplicación de referencia para crear, simular y probar humanoides en entornos virtuales basados en la física.
La plataforma de computación en robots de próxima generación
El hardware de robots también es crucial para ejecutar un conjunto de modelos de IA multimodal que impulsen a los humanoides con el rendimiento, la latencia y la seguridad funcional adecuados en diversas condiciones.
NVIDIA Jetson AGX Thor, basada en la arquitectura de GPU Blackwell de NVIDIA, ofrece computación de IA de ultraalto rendimiento y un nuevo motor de transformación. Esto ofrece la superpotencia de IA necesaria en el perímetro para permitir la nueva generación de humanoides.
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Preguntas frecuentes
Los robots humanoides están diseñados para trabajar en espacios centrados en el ser humano y realizar tareas tediosas, repetitivas o físicamente exigentes en fábricas, almacenes, hospitales y entornos minoristas. A corto plazo, esto incluye la manipulación de materiales, la recogida y colocación de artículos, el cuidado de máquinas, la inspección básica y la asistencia a trabajadores para levantar, cargar o transportar mercancías.
Las tecnologías NVIDIA Isaac proporcionan una pila de extremo a extremo para entrenar, simular e implementar "cerebros" de robots humanoides. Esto incluye el acceso a los modelos abiertos de Isaac GR00T para el razonamiento generalizado. Los desarrolladores también pueden aprovechar Isaac Lab, un marco de aprendizaje de robots de código abierto, para iterar rápidamente, reutilizar habilidades en diversas encarnaciones y validar políticas en Isaac Sim antes de implementarlas en el hardware.
La simulación permite a los equipos entrenar y probar humanoides en gemelos digitales de instalaciones reales antes de llevar a cabo la implementación física para que puedan evaluar comportamientos, casos límite y modos de fallo sin poner en riesgo a personas, equipos o robots. Este enfoque centrado en la simulación reduce la necesidad de costosos prototipos físicos y pruebas in situ a gran escala, lo que ayuda a detectar problemas de integración antes y a acortar los ciclos de implementación.
La plataforma de NVIDIA está diseñada para abordar la escasez de datos en robótica al combinar demostraciones limitadas del mundo real con datos sintéticos y simulación a gran escala. Con el marco de código abierto Isaac Lab e Isaac Sim, los desarrolladores pueden generar grandes cantidades de datos de entrenamiento fotorrealistas. Además, los blueprints como GR00T-Dreams utilizan modelos básicos de mundo de Cosmos para crear datos de trayectoria sintéticos completamente nuevos a partir de instrucciones simples, lo que ayuda a poner en marcha políticas sin necesidad de conjuntos de datos masivos del mundo real por adelantado.
Los robots humanoides requieren una potente computación integrada para procesar datos multimodales y garantizar la seguridad funcional sin depender de la conectividad en la nube. NVIDIA Jetson AGX Thor, basado en la arquitectura Blackwell, cumple esta función al proporcionar el rendimiento de IA y la baja latencia necesarios para ejecutar modelos de IA generativa y de base directamente en el robot. Esto permite al robot detectar, planificar y actuar de forma autónoma en diversos entornos del mundo real.
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RTX PRO Server, la mejor plataforma para IA industrial y física
NVIDIA RTX PRO Server acelera todas las cargas de trabajo de digitalización industrial, simulación de robots y generación de datos sintéticos.
