Generazione di dati sintetici per l'IA fisica

I modelli di IA fisica permettono ai sistemi autonomi di percepire, comprendere, interagire e navigare nel mondo reale. I dati sintetici sono essenziali per l'addestramento e il collaudo dei modelli di IA fisica.

I modelli del mondo utilizzano diversi dati di input, tra cui testo, immagini, video e informazioni sul movimento, per generare e simulare mondi virtuali con una precisione notevole.   

I modelli del mondo sono caratterizzati dalle loro eccezionali capacità di generalizzazione, che richiedono un ottimizzazione minimo per varie applicazioni. Agiscono come motori cognitivi per robot e veicoli autonomi, sfruttando una comprensione approfondita delle dinamiche del mondo reale. Per ottenere questo livello di sofisticazione, i modelli del mondo si basano su grandi quantità di dati di addestramento. 

Lo sviluppo dei modelli del mondo beneficia significativamente della generazione di dati sintetici infiniti attraverso simulazioni fisicamente accurate. Questo approccio non solo accelera il processo di addestramento dei modelli, ma migliora anche la capacità di un modello di generalizzare in diversi scenari. Le tecniche di randomizzazione del dominio aumentano ulteriormente questo processo consentendo la manipolazione di numerosi parametri come l'illuminazione, lo sfondo, il colore, la posizione e l'ambiente: variazioni che sarebbero quasi impossibili da catturare completamente dai soli dati del mondo reale.

L'apprendimento robotico comprende una gamma di algoritmi e metodologie che consentono a un robot di acquisire nuove competenze, tra cui la manipolazione, la locomozione e la classificazione, in ambienti simulati o reali. L'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento per imitazione e la politica di diffusione sono le metodologie chiave applicate per l'addestramento dei robot.

Un'abilità importante per i robot è la manipolazione, ovvero il prelievo, l'ordinamento e l'assemblaggio di oggetti, simile a quello che si osserva nelle fabbriche. Le dimostrazioni umane del mondo reale vengono comunemente utilizzate come dati di input per l'addestramento dei modelli. Tuttavia, la raccolta di un set di dati di grandi dimensioni e diversificato è piuttosto costosa.

Per superare questa sfida, gli sviluppatori possono utilizzare i blueprint NVIDIA Isaac GR00T-Mimic e GR00T-Dreams, basati su NVIDIA Cosmos™, per generare set di dati di movimento sintetico di grandi dimensioni e diversificati per l'addestramento.

Il blueprint NVIDIA Isaac GR00T-Dreams genera una grande quantità di dati sintetici sulle traiettorie utilizzando Cosmos, a partire da una singola immagine e istruzioni linguistiche. Ciò consente ai robot di apprendere nuove attività in ambienti sconosciuti senza la necessità di dati specifici per la teleoperazione.

Il blueprint NVIDIA Isaac GR00T-Mimic genera grandi quantità di dati sintetici sulla traiettoria da una manciata di dimostrazioni umane. Ciò consente ai robot di migliorare la loro manipolazione in un'attività e in un ambiente noti.

Questi set di dati possono quindi essere utilizzati per addestrare i modelli di base aperti Isaac GR00T all'interno di Isaac Lab, consentendo il ragionamento umanoide generalizzato e una solida acquisizione di competenze.

Il test software-in-loop (SIL) è una fase cruciale per i robot basati sull'IA e i veicoli autonomi, in cui il software di controllo viene valutato in un ambiente simulato anziché su hardware reale.

I dati sintetici generati tramite simulazione garantiscono una modellazione accurata della fisica del mondo reale, inclusi gli ingressi dei sensori, la dinamica degli attuatori e le interazioni ambientali. In questo modo è possibile simulare scenari rari o pericolosi, difficili da acquisire nel mondo reale. In questo modo ci si assicura che lo stack software del robot in simulazione replichi fedelmente il comportamento del robot fisico, consentendo test e convalide approfondite senza la necessità di hardware fisico.  

I dati sintetici generati da queste simulazioni vengono reintegrati nei cervelli robotici. I cervelli dei robot percepiscono i risultati, decidendo l'azione successiva. Questo ciclo continua con Mega che monitora con precisione lo stato e la posizione di tutte le risorse nel gemello digitale.