Robots humanoïdes
Accélérer le développement de la robotique avancée pilotée par l'IA.
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La nouvelle ère de l'IA physique
Les robots humanoïdes à usage général sont conçus pour rapidement s'adapter aux espaces de travail urbains et industriels existants pensés pour l'homme, et pour aider à s'attaquer à des tâches fastidieuses, répétitives ou exigeantes sur le plan physique.
Ces robots se frayent un chemin des usines aux établissements de santé, où ils assistent les humains et atténuent les pénuries en termes de main-d’œuvre grâce à l’automatisation.
Cependant, le développement de robots humanoïdes présente des couches de complexité et des défis en matière d’ingénierie. Ceux-ci incluent la réplication de la perception humaine, les degrés de liberté, la dextérité, la mobilité, la cognition et le contrôle du corps entier.
Cela exige d'accélérer les progrès en matière de technologies et de champs de recherche associés à la robotique, notamment l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la simulation basée sur la physique, les technologies de capteurs, l'informatique embarquée et la mécatronique.
Figure
Cependant, le développement de robots humanoïdes présente des couches de complexité et des défis en matière d’ingénierie. Ceux-ci incluent la réplication de la perception humaine, les degrés de liberté, la dextérité, la mobilité, la cognition et le contrôle du corps entier.
Cela exige des progrès accélérés dans les domaines et les technologies de recherche en robotique, notamment l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, la simulation basée sur la physique, les technologies de capteurs et la mécatronique.
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Implémentation technique
Faire progresser le développement de robots humanoïdes
NVIDIA développe des systèmes accélérés, des modèles, des outils, des services, des algorithmes et d’autres technologies de robotique qui peuvent être utilisés pour développer des robots dont le facteur de forme humain est à usage général.
Solution composée de trois ordinateurs
Les robots humanoïdes doivent détecter, planifier et agir de manière autonome dans un environnement donné, ce qui implique le traitement de grandes quantités de données en temps réel. Cela nécessite l’entraînement de modèles de fondation qui alimentent le cerveau du robot, en simulant et en validant le cerveau du robot, et enfin en déployant ces cerveaux et les logiciels associés sur le robot réel.
Les trois systèmes d'IA sont :
- Un supercalculateur d’IA de NVIDIA (NVIDIA DGX™ avec des processeurs NVIDIA H100 ou B100) pour l’entraînement de puissants modèles d’IA physique générative et de modèles de fondation robotique.
- Un ordinateur NVIDIA OVX™ avec GPU NVIDIA RTX™ pour la génération de données synthétiques, l’apprentissage robotique et les tests en simulation, avec des frameworks de simulation tels que NVIDIA Isaac Sim™ et Isaac™ Lab basés sur NVIDIA Omniverse™.
- Un ordinateur d’exécution intégré au robot, tel que NVIDIA Jetson Thor™, basé sur l’architecture Blackwell de NVIDIA, capable d’exécuter une inférence à faible latence et à haut débit.
NVIDIA Isaac GR00T
NVIDIA Isaac GR00T est une plateforme de référence ouverte pour les robots humanoïdes à usage général qui permet aux développeurs de concevoir, d'entraîner, de tester et de déployer des robots alimentés par l'IA.
Modèles de fondation de robots
Les robots humanoïdes nécessitent des compétences diversifiées pour réaliser des tâches variées, ce qui exige généralement de faire appel à des modèles d'IA distincts et coûteux. Les modèles de fondation pour la robotique résolvent ce problème en s'entraînant sur de vastes quantités de données et en développant des compétences généralisables. Cela permet aux robots de s'adapter à une grande variété de tâches et d'environnements.
Les modèles de fondation ouverts Isaac GR00T sont parfaitement adaptés au raisonnement et aux compétences des robots humanoïdes généralistes. Cette solution multi-applicative utilise des entrées multimodales, notamment du langage et des images, pour effectuer des tâches de manipulation dans divers environnements.
Ces modèles sont entraînés sur un vaste jeu de données pour les humanoïdes composé de données capturées réelles, de données synthétiques et de données vidéo à l'échelle d'Internet. Ils sont également adaptables grâce à une phase de post-entraînement pour des incarnations, des tâches et des environnements spécifiques.
Les modèles Isaac GR00T peuvent facilement généraliser des tâches courantes (comme saisir et déplacer des objets avec un ou deux bras, voire transférer des objets d'un bras à un autre) ou effectuer des tâches en plusieurs étapes nécessitant un contexte long et des combinaisons de compétences générales. Ces capacités peuvent être appliquées à de nombreux cas d'utilisation, notamment la manutention des matériaux, l'emballage et l'inspection.
Frameworks d’apprentissage robotique et de simulation
La simulation est essentielle pour les développeurs qui souhaitent entraîner des robots humanoïdes dans une grande variété d’environnements et de conditions physiquement précises, avant de les déployer dans le monde réel.
Les frameworks d'apprentissage et de simulation robotique tels que NVIDIA Isaac Sim et Isaac Lab basés sur la plateforme Omniverse permettent des simulations physiquement précises pour entraîner et valider plusieurs agents robotiques humanoïdes en parallèle.
Isaac Lab est un framework d’apprentissage robotique unifié open source basé sur Isaac Sim qui peut être utilisé pour appliquer ces techniques d’apprentissage pour entraîner une politique de robots. Les politiques de robots entraînées peuvent ensuite être validées dans Isaac Sim, une application de référence pour le développement, la simulation et le test d’humanoïdes dans des environnements virtuels basés sur la physique.
La plateforme de calcul sur robot de nouvelle génération
Le matériel robotique est également crucial pour exécuter un ensemble de modèles d’IA multimodaux qui permettent d’alimenter les humanoïdes avec les performances, la latence et la sécurité fonctionnelle appropriées dans diverses conditions.
NVIDIA Jetson AGX Thor, basé sur l’architecture GPU Blackwell de NVIDIA, offre des calculs d’IA à ultra-hautes performances et un nouveau moteur de transformateur. Cela fournit la superpuissance d’IA nécessaire à l’Edge pour activer la nouvelle génération d’humanoïdes.
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FAQ
Les robots humanoïdes sont conçus pour être exploités dans des environnements centrés sur l'humain en effectuant des tâches fastidieuses, répétitives ou physiquement exigeantes dans les usines, les entrepôts, les hôpitaux ou les environnements de vente au détail. À court terme, ces activités incluent la manutention de matériaux, le ramassage et le placement d'articles, la maintenance des machines, les contrôles de base et l'assistance aux travailleurs qui manipulent, soulèvent ou transportent des marchandises.
Les technologies NVIDIA Isaac constituent une pile de bout en bout pour l'entraînement, la simulation et le déploiement de "cerveaux" à destination des robots humanoïdes. Cela inclut un accès aux modèles ouverts Isaac GR00T pour un raisonnement généralisé. Les développeurs peuvent par ailleurs tirer parti d'Isaac Lab, un framework de robot learning open-source qui permet d'apporter des modifications rapidement, de réutiliser des compétences sur plusieurs incarnations et de valider des politiques dans Isaac Sim avant tout déploiement concret sur du matériel.
La simulation permet aux équipes d'entraîner et de tester des robots humanoïdes sur des jumeaux numériques d'installations réelles avant tout déploiement physique, de manière à pouvoir évaluer les comportements, les cas-limites et les modes de défaillance sans mettre en danger les personnes, les équipements ou les robots. Cette approche axée sur la simulation réduit la nécessité de recourir à des prototypes physiques coûteux et à des tests sur site à grande échelle, ce qui contribue à résoudre les problèmes d'intégration plus tôt et à raccourcir les cycles de déploiement.
La plateforme de NVIDIA a été conçue pour combler le manque de ressources de robotique en combinant des démonstrations limitées du monde réel avec des données synthétiques et des simulations à grande échelle. À l'aide du framework Isaac Lab open-source et d'Isaac Sim, les développeurs peuvent générer de vastes quantités de données d'entraînement photoréalistes. En outre, des blueprints de référence tels que GR00T-Dreams utilisent les modèles de fondation du monde de NVIDIA Cosmos pour créer des données de trajectoires synthétiques entièrement nouvelles à partir d'instructions simples, ce qui facilite la mise en œuvre de politiques sans nécessiter au préalable d'énormes jeux de données réels.
Les robots humanoïdes nécessitent de puissantes capacités de calcul embarqué pour traiter les données multimodales et garantir une sécurité fonctionnelle sans recourir à la connectivité Cloud. NVIDIA Jetson AGX Thor, reposant sur l'architecture Blackwell, remplit ce rôle en fournissant les performances d'IA et la faible latence nécessaires pour exécuter l'IA générative et des modèles de fondation directement sur le robot. Cette approche permet aux robots de détecter, de planifier et d'agir de manière autonome dans divers environnements réels.
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RTX PRO Server, la meilleure plateforme pour l’IA industrielle et physique
NVIDIA RTX PRO Server accélère toutes les charges de travail de numérisation industrielle, de simulation de robots et de génération de données synthétiques.
