Robots Humanoides
Acelere el desarrollo de robótica de IA avanzada.
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Robótica
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Venta Minorista/Productos de Consumo Empaquetados
Objetivo Empresarial
Innovación
Retorno de la Inversión
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Descripción General
La Próxima Era de la IA Física
Los robots humanoides para uso general están diseñados para adaptarse rápidamente a los espacios de trabajo urbanos e industriales existentes y centrados en las personas, lo que les ayuda a abordar las tareas tediosas, repetitivas o físicamente exigentes.
Estos robots están abriéndose paso desde las fábricas hasta las instalaciones del área de la salud, donde ayudan a los humanos y subsanan la escasez de mano de obra con la automatización.
Sin embargo, la construcción de robots humanoides presenta capas de complejidad y desafíos de ingeniería. Estos incluyen la replicación de la percepción humana, los grados de libertad, destreza, movilidad, cognición y control de todo el cuerpo.
Esto exige un progreso acelerado en campos y tecnologías de investigación robótica, como la inteligencia artificial, el machine learning, la simulación basada en la física, las tecnologías de sensores, la computación incorporada y la mecatrónica.
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Implementación Técnica
Avance en el Desarrollo de Robots Humanoides
NVIDIA está desarrollando sistemas acelerados, planos, herramientas, servicios, algoritmos y otras tecnologías robóticas que se pueden usar para desarrollar robots de uso general y de formato humano.
Solución de Tres Computadoras
Los robots humanoides deben detectar, planificar y actuar de forma autónoma dentro de un entorno dado, lo que implica el procesamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto requiere el entrenamiento de modelos base que impulsan el cerebro del robot, simular y validar el cerebro del robot y, finalmente, implementar estos cerebros y el software asociado en el robot real.
Los tres sistemas de IA son:
- Una supercomputadora de IA de NVIDIA (una NVIDIA DGX™ con procesadores NVIDIA H100 o B100) para el entrenamiento de modelos de IA física y modelos base robóticos poderosos y generativos.
- Una computadora NVIDIA OVX™ con GPU NVIDIA RTX™ para la generación de datos sintéticos, el aprendizaje de robots y las pruebas de simulación, con frameworks de simulación como NVIDIA Isaac Sim™ e Isaac™ Lab, basados en NVIDIA Omniverse™.
- Una computadora en tiempo de ejecución en un robot, como NVIDIA Jetson Thor™, basada 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 construir, entrenar, probar e implementar robots impulsados por IA.
Modelos Base de Robots
Los robots humanoides necesitan diversas habilidades para variadas tareas, lo que tradicionalmente requiere modelos de IA separados y costosos. Los modelos base de robots resuelven esto al entrenar con datos amplios, lo que desarrolla habilidades generalizables. Esto les permite a los robots adaptarse a diferentes tareas y entornos.
Los modelos fundacionales abiertos de Isaac GR00T son ideales para el razonamiento y las habilidades de robots humanoides generalizados. Esta solución de corporeización cruzada toma entradas multimodales, que incluyen lenguaje e imágenes, para realizar tareas de manipulación en diversos entornos.
Estos modelos están entrenados en un conjunto de datos de humanoides expansivo que consiste en datos capturados reales, datos sintéticos y datos de video a escala de Internet. También son adaptables a través del posentrenamiento para corporeizaciones, tareas y entornos específicos.
Los modelos de Isaac GR00T pueden generalizar fácilmente en tareas comunes (como agarrar, mover objetos con uno o ambos brazos y transferir artículos de un brazo a otro) o realizar tareas de múltiples pasos que requieren un contexto largo y combinaciones de habilidades generales. Estas capacidades se pueden aplicar en una variedad de casos de uso, como el manejo de materiales, el empaquetado y la inspección.
Frameworks 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.
La aprendizaje de robots y los frameworks de simulación como NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab, basados en la plataforma Omniverse, permiten simulaciones físicamente precisas para el entrenamiento y la validación de múltiples agentes de robots humanoides en paralelo.
Isaac Lab es un framework de aprendizaje de robots unificado de código abierto basado en Isaac Sim que se puede usar para aplicar estas técnicas de aprendizaje a fin de entrenar políticas de robots. Las políticas de robots entrenados se pueden validar en Isaac Sim, una aplicación de referencia para desarrollar, simular y probar humanoides en entornos virtuales físicos.
La Plataforma de Computación para Robots de Última Generación
El hardware de robots también es crucial para ejecutar un conjunto de modelos de IA multimodales que impulsan a los humanoides con el desempeño, la latencia y la seguridad funcional adecuados en diversas condiciones.
NVIDIA Jetson AGX Thor, basado en la arquitectura de GPU Blackwell de NVIDIA, ofrece computación de IA de ultra alto desempeño y un nuevo motor de transformadores. Esto ofrece la superpotencia de IA necesaria en el edge para habilitar la nueva generación de humanoides.
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Preguntas frecuentes
Los robots humanoides están diseñados para trabajar en espacios centrados en humanos, asumiendo tareas tediosas, repetitivas o físicamente exigentes en fábricas, almacenes, hospitales y entornos minoristas. A corto plazo, esto incluye el manejo de materiales, la selección y la colocación de artículos, el cuidado de máquinas, la inspección básica y la asistencia a los trabajadores en el levantamiento, el traslado o el transporte de bienes.
Las tecnologías NVIDIA Isaac proporcionan una pila integral para entrenar, simular e implementar "cerebros" de robots humanoides Esto incluye el acceso a modelos abiertos de Isaac GR00T para el razonamiento generalizado. Los desarrolladores también pueden aprovechar Isaac Lab, un framework de aprendizaje de robots de código abierto, para iterar rápidamente, reutilizar habilidades en diversas configuraciones físicas y validar políticas en Isaac Sim antes de implementarlas en hardware.
La simulación permite a los equipos entrenar y probar humanoides en gemelos digitales de instalaciones reales antes de cualquier implementación física, para que puedan evaluar comportamientos, casos edge y modos de falla sin poner en riesgo a personas, equipos o robots. Este enfoque de simulación reduce la necesidad de prototipos físicos costosos y pruebas a gran escala en el sitio, lo que ayuda a la detección temprana de problemas de integración y acorta los ciclos de implementación.
La plataforma de NVIDIA está desarrollada para abordar la brecha de datos de robótica mediante la combinación de demostraciones limitadas en el mundo real con datos sintéticos y simulación a gran escala. Mediante el framework de código abierto Isaac Lab e Isaac Sim, los desarrolladores pueden generar grandes cantidades de datos de entrenamiento fotorrealistas. Además, blueprints como GR00T-Dreams usan modelos fundacionales del mundo Cosmos para crear datos de trayectoria sintética completamente nuevos a partir de instrucciones simples, lo que ayuda a iniciar políticas sin requerir conjuntos de datos masivos del mundo real por adelantado.
Los robots humanoides requieren una potente computación de a bordo 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 con este papel al ofrecer el desempeño de la IA y la baja latencia necesarios para ejecutar la IA Generativa y modelos fundacionales 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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Servidor RTX PRO: la Mejor Plataforma para IA Industrial y Física
El servidor NVIDIA RTX PRO acelera todas las cargas de trabajo de digitalización industrial, simulación de robots y generación de datos sintéticos.
