Nvidia는 새로운 오픈 모델 및 시뮬레이션 라이브러리로 로봇 연구 및 개발을 가속화하고 있습니다. 크레딧 : Nvidia
오늘 Nvidia Corp.는 Linux Foundation에서 관리하는 오픈 소스, GPU Accelerated Physics 엔진 인 Newton의 베타 릴리스를 발표했습니다. NVIDIA WARP 및 OPENUSD 프레임 워크를 기반으로 Google DeepMind, Disney Research 및 Nvidia가 공동으로 개발 한 뉴턴의 베타 버전은 이제 모든 로봇 개발자에게 제공됩니다.
로봇 학습에 관한 회의 (CORL) 2025 년은 이번 주에 한국 서울에서 열립니다. 이 행사는 로봇 공학 및 기계 학습 전문가를 모아 최첨단 연구 및 응용 프로그램에 대해 논의합니다. Nvidia는 Newton Physics Engine에 말했다 베타 Open의 최신 릴리스가 포함되어 있습니다 Isaac Gr00t N1.6 Robot Foundation Model. 포옹 페이스에서 곧 이용할 수 있습니다.
이 최신 GR00T가 통합 될 것입니다 NVIDIA COSMOS 이유개방적이고 사용자 정의 가능한 추론 비전 언어 모델 (VLM) 물리적 ai. Nvidia는“로봇의 깊은 생각을 가진 뇌 역할을하는 Cosmos 이유는 모호한 지시를 단계별 계획으로 바꾸어 사전 지식, 상식 및 물리학을 사용하여 새로운 상황을 처리하고 많은 작업에 걸쳐 일반화합니다.
뉴턴은 물리적 인 AI에서 시체를 시뮬레이션합니다
제트슨 토르Nvidia에 의해 구동됩니다 블랙웰 GPU는 실시간 추론을 지원합니다. 코스모스 이유는 다단계 추론과 AI 추론을 사용하여 모호하거나 새로운 지침을 처리하는 로봇의 능력을 향상시킵니다. 회사 주장했다.
로봇이 새로운 장면이나 작업을 만나면 Cosmos 이유는 이전 경험에서 외삽하고 복잡한 지침을 세분화하며 사전 지식과 상식을 사용하여 계획을 구성하는 데 도움이됩니다. 언어 모델이 텍스트에 대한 이유와 유사하게, Cosmos 이유는 추론 기술을 물리적 시나리오에 적용하여 로봇이 초기 교육 데이터를 넘어서는 도구로 추론을 사용하여 익숙하지 않은 상황을 이해하고 적응할 수 있도록합니다.
Nvidia의 Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부사장 인 Rev LeBaredian은“휴머노이드는 물리적 AI의 다음 국경으로 예측할 수없는 세상에서 추론, 적응 및 안전하게 행동 할 수있는 능력이 필요합니다. “이러한 최신 업데이트를 통해 개발자는 이제 Isaac Gr00T가 로봇의 두뇌 역할을하는 Isaac Gr00T, Newton은 신체를 시뮬레이션하며 Nvidia Omniverse를 훈련장으로 제공하는 3 개의 컴퓨터를 보유하고 있습니다.”
Cosmos World Foundation 모델은 복잡성을 줄입니다
Aeirobot과 같은 주요 로봇 제조업체, Franka Robotics,,, LG 전자 장치가벼운 휠, 멘티 로봇 공학,,, 신경 로봇 공학,,, 솔로몬,,, 기술자 로봇및 UCR은 일반 목적 로봇 구축을위한 ISAAC GR00T N 모델을 평가하고 있습니다.
Corl에서 Nvidia도 발표했습니다 새로운 업데이트 개방 코스모스 WFMS (World Foundation Models)는 개발자가 텍스트, 이미지 및 비디오 프롬프트를 사용하여 규모로 로봇 교육을 가속화하기 위해 다양한 데이터를 생성 할 수 있도록합니다.
Cosmos는 2.5를 예측하고, 곧 출시 될 예정이며, 3 개의 Cosmos WFM의 힘을 하나의 강력한 모델로 결합하여 복잡성을 줄이고, 시간을 절약하고, 효율성을 높입니다. 더 풍부한 세계 시뮬레이션을위한 멀티 뷰 카메라 출력뿐만 아니라 최대 30 초 비디오를 만들 수있는 더 긴 비디오 생성을 지원합니다.
NVIDIA에 따르면 Cosmos Transfer 2.5는 이전 모델보다 더 빠르고 고품질의 결과를 제공하는 반면 3.5 배 더 작습니다. 지상 진실 3D 시뮬레이션 장면 또는 깊이, 세분화, 가장자리 및 고화질 맵과 같은 공간 제어 입력에서 사진 합성 데이터를 생성 할 수 있습니다.
새로운 워크 플로우는 로봇 파악을 가르치는 데 도움이됩니다
물체를 파악하도록 로봇을 가르치는 것은 로봇 공학에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. Nvidia는 팔을 움직일뿐만 아니라 생각을 정확한 행동으로 바꾸는 것입니다. 기술 로봇은 시행 착오를 통해 배워야한다고 말했다.
새로운 손재주 파악 워크 플로 Isaac Lab 2.3의 개발자 미리보기Nvidia에 지어졌습니다 Omniverse 플랫폼, 자동 커리큘럼을 사용하여 가상 세계에서 멀티 핑거 핸드와 팔 로봇을 훈련시킵니다. 간단한 작업으로 시작하여 점차 복잡성을 높입니다. 워크 플로는 중력, 마찰 및 물체의 무게와 같은 측면을 변경하고, 예측할 수없는 환경에서도 기술을 배우도록 로봇을 훈련시킵니다.
보스턴 역학‘아틀라스 휴머노이드 배웠습니다 붙잡는 이 워크 플로를 사용하여 조작 기능을 크게 향상시킵니다. Boston Dynamics의 Robotics Research 부사장 인 Scott Kuindersma는 최근 에피소드에서 손님 ~의 로봇 보고서 팟 캐스트 및 Atlas의 LBM (Large Behavior Model)의 개발 및 테스트에 대해 논의했습니다.
회사의 팀은 20 시간을 모았습니다 원격 수술 조작 작업을 일반화 할 수있는 LBM을 훈련시키는 데이터. 이 팀은 Atlas가 회사의 스팟 스팟에 대한 부품을 선택하고 배치하는 것과 같은 양수 조작 작업을 수행하는 LBM을 시연했습니다. 프로세스에는 데이터 수집, 주석, 모델 교육 및 평가가 포함되었습니다.
시뮬레이션은 학습 된 로봇 기술을 평가하는 데 도움이됩니다
컵을 집어 올리거나 방을 가로 질러 걷는 것과 같은 새로운 기술을 습득하는 로봇을 얻는 것은 엄청나게 어렵고 물리적 로봇에서 이러한 기술을 테스트하는 것은 느리고 비싸다.
해결책이 있습니다 시뮬레이션Nvidia는 수많은 시나리오, 작업 및 환경에 대해 로봇의 학습 기술을 테스트하는 방법을 제공합니다. 그러나 시뮬레이션에서도 개발자는 실제 세계를 반영하지 않는 단편화 된 단순화 된 테스트를 구축하는 경향이 있습니다. 완벽하고 간단한 시뮬레이션을 탐색하는 법을 배우는 로봇은 실제 복잡성에 직면 한 순간에 실패합니다.
개발자가 시스템을 처음부터 처음부터 구축하지 않고도 시뮬레이션 된 환경에서 복잡한 대규모 평가를 실행할 수 있도록 라이트 휠 Isaac Lab-Arena, An 오픈 소스 확장 가능한 실험 및 표준화 된 테스트를위한 정책 평가 프레임 워크. 프레임 워크는 곧 사용할 수 있습니다.
Humanoid Robotics는 다가오는 트랙이 될 것입니다. Robobusiness 10 월 15 일과 16 일 캘리포니아 산타 클라라에서 열린 행사. Deepu Talla, Nvidia의 Robotics and Edge AI 부사장은“새로운 로봇 시대의 물리적 AI”라는 제목의 기조 연설로 행사를 시작할 것입니다.
AI의 이사이자 Nvidia의 저명한 과학자 인 Jim Fan과 Nvidia의 자율 기계 제품 관리 책임자 인 Amit Goel도 행사에 기조 연설자를 선보였습니다. 아직 시간이 있습니다 이벤트에 등록하고 참석하십시오.
게시물 NVIDIA는 CORL 2025에서 Newton Physics Engine 및 GR00T AI 출시 먼저 나타났습니다 로봇 보고서.