NVIDIA сьогодні оголосила про значне розширення відкритої платформи розробки роботів NVIDIA Isaac™, додавши зразок людиноподібного робота, комплект даних та середовище виконання, а також оновивши фреймворк для навчання роботів.
Завдяки цій технології розробники отримують комплексне рішення від збору даних до впровадження, що дозволяє швидше запускати універсальні роботи у реальних умовах.
«Універсальні роботи швидко розвиваються, і „чатгпт-момент“ у сфері робототехніки вже поруч», — сказав засновник і генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг. «За допомогою повної відкритої платформи робототехніки NVIDIA Isaac ми надаємо розробникам моделі, дані, інструменти симуляції та обчислювальні системи, щоб внести фізичний ІІ у ключові галузі світу».
Agile ONE SN — передова референтна платформа для людиноподібних роботів для наукових досліджень
Agile Robots випустила Agile ONE SN — повноцінну референтну модель людиноподібного робота з передвстановленою NVIDIA Isaac GR00T та на базі платформи NVIDIA Jetson Thor™ для крайових обчислень.
Розробники роботів часто стикаються з великою проблемою: інструменти симуляції, навчання та розгортання розрізнені, і важко перенести навички робота з середовища розробки на фізичного робота. Agile ONE SN інтегрує всі інструменти та робочі процеси в одну платформу, скорочуючи час підготовки до розгортання з кількох тижнів до кількох днів.
Agile ONE SN параметри:
- Agile ONE S: зріст 1,4 м, вага 40 кг, 31 ступінь свободи, максимальна навантаження на одну руку — 3 кг
- Пара WUJI Hand 2 з п’ятьма пальцями: кожна рука має 20 ступенів свободи, керування силою з частотою 1 кГц та тактильне відчуття для точного виконання операцій
- Вбудована обчислювальна потужність NVIDIA Jetson Thor: FP4 — 2070 TFLOPS, єдина пам’ять 128 ГБ для інференсу на борту та реального часу
- Мультимодальне сприйняття: камери на голові та на зап'ястті, лідар, інерційний вимірювальний модуль — сприйняття та взаємодія з оточенням
- Платформа NVIDIA Isaac GR00T: включає базову велику модель GR00T, повний робочий процес від збору даних до розгортання та керування синхронізованим рухом всього тіла
- Безпека: планується підключення до протоколу безпеки робота та інтеграція з повною стеком безпеки NVIDIA для роботів — Halos
«Прорив у роботах-андроїдах полягає у масовому впровадженні: машина, здатна адаптуватися, що вивчає різні навички та працює в різних середовищах, створених для людей», — сказав Чень Чжаопэн, засновник та генеральний директор Siasun Robotics. «Сьогодні Siasun представляє Agile ONE SN — повністю відкриту платформу-референс для роботів-андроїдів, побудовану на основі NVIDIA Isaac GR00T та Jetson Thor, щоб надати розробникам готову систему для розробки, навчання та перевірки здатностей, необхідних для реального застосування роботів-андроїдів».
Agile ONE SN планується запустити на початку 2027 року для розробки передових гуманоїдних роботів; такі провідні інститути, як Стенфордський університет і Цюрихський федеральний політехнічний інститут, вже висловили інтерес до співпраці.
Нові технології NVIDIA прискорюють навчання роботів: від даних до реалізації
Цей новий інструментарій NVIDIA допомагає розробникам генерувати дані для навчання, масштабувати навчання роботів, створювати симуляційні середовища та розгортати робототехнічні застосунки, скорочуючи цикл розробки.
- SimReady Центральний репозиторій: надає понад 2000 роботів та промислових активів, готових до використання у симуляціях; набір даних Human 1M містить багато людських рухів, синхронізовані відео з кількох кутів та дані 3D-відстеження рук. Обидва набори вже доступні на Hugging Face; повний набір даних Human 1M доступний лише для партнерів консорціуму Cosmos.
- NVIDIA Isaac Lab 3.0 офіційно запущений: відкритий фреймворк для навчання агентів, що підтримує робочі процеси з локальних робочих станцій до центрів обробки даних з багато-GPU паралелізмом, з використанням Newton та фізичного движка NVIDIA PhysX™ для навчання та ітерації робототехнічних стратегій.
- NVIDIA Isaac OS: відкритий виконавчий фреймворк, побудований на основі NVIDIA Holoscan, який інтегрує AI, сенсори, блоки керування та робототехнічне обладнання для забезпечення детермінованого реального часу від симуляції до фізичних роботів.
- NVIDIA запускає три відкритих опорних робочих процеси для DGX Station™: ітеративна оптимізація моделі GR00T 1.7 на основі підсиленого навчання, навчання маніпулятивних навичок у Isaac Lab, та доналаштування світової моделі NVIDIA Cosmos™ з інтеграцією ChatGPT Astra для генерації синтетичних даних.
- NVIDIA Halos: повноцінна безпечна платформа на основі NVIDIA IGX Thor™, яка допомагає автономним транспортним засобам та роботам перейти від прототипів до безпечного та масштабованого впровадження.
Активи репозиторію SimReady на Hugging Face походять з: Comau, FANUC, ForgeCAD, Franka Robotics, LG Electronics, Palatial, Robotiq, Standard Bots, Universal Robots, Vertiv.
Робочий потік відкритого коду для навчання робототехніки від NVIDIA, що працює на DGX Station, підтримується компаніями 1X, Siasun, Humanoid, Maven Robotics, Mentee, MicroAGI, Rhoda, Sereact та Skild AI.
Кілька роботизованих партнерів інтегрували Halos у свою безпекову архітектуру: Siasun, Agility, Dexory, FORT Robotics, KION — для рішень з безпеки складських роботів; SICK оцінює Halos для створення динамічних здібностей безпеки промислових роботів, подолуючи обмеження фіксованих безпекових зон і адаптуючись до динамічних сценаріїв.
Advantech та NexCOBOT розробляють промислову обчислювальну платформу на основі NVIDIA IGX; Reynolds & Moore, Accenture та TÜV SÜD прискорюють процес сертифікації безпечного впровадження промислової фізичної ШІ.
Європейські виробники роботів розробляють продукти на основі відкритих технологій NVIDIA
ABB роботи підключили бібліотеки NVIDIA Omniverse™ до RobotStudio HyperReality, щоб проводити симуляцію та віртуальну налагодження роботизованих систем до запуску, охоплюючи багато галузей. Група KUKA підключила компоненти Omniverse до Visual Components FactoryLens, додаючи реалістичну візуалізацію у реальному часі до симуляції заводів. Sereact використовує Isaac GR00T + Cosmos Transfer для навчання та доналаштування платформи Cortex, спрямованої на сортування вантажів, яка розгорнута на промислових роботах Universal Robots.
Humanoid розробив та перевірив поведінку робота за допомогою Jetson Thor, Holoscan Sensor Bridge, Halos та Isaac OS до промислових пілотів; Hexagon Robotics розробила здатності AEON до сприйняття, включаючи відео віддаленого керування, локалізацію, картування та визначення позиції об’єктів; Bear Robotics прискорила сприйняття та виконання моделей KR1, доналаштувавши Isaac GR00T за допомогою Kino-2 для сценаріїв складу, повернень та промислових застосувань.
Toyota Material Handling Europe та SoftServe використовують Omniverse та NVIDIA Isaac Sim™ для розробки автономних рішень для матеріальних потоків, що скорочує терміни розгортання до 50%. Idealworks на основі відкритих моделей NVIDIA та Jetson розробляє пам’ять для автономних мобільних роботів на заводі. ADI > Analog Devices (ADI) використовує Jetson AGX Orin™ та бібліотеку cuVSLAM для розробки автономних мобільних роботів.
Hugging Face та Pollen Robotics на основі Isaac Lab, Isaac Sim та Newton створили Microduck — малий відкритий робот, який розробники та студенти можуть використовувати для навчання, модифікації та обміну новими ембоді-поведінками. Franka Robotics інтегрувала NVIDIA NIM™ мікросервіси та Isaac Sim, щоб перетворювати природні мовні команди на дії механічної руки Franka FR3 Duo. Bellboy використовує Jetson та GR00T для керування роботом Billie — своїм першим фізичним AI-партнером, який вже розгорнуто в готелях Marriott, Hilton, InterContinental та OYO.
Flexion використовує Isaac Lab та Newton для масштабного навчання єдиної моделі робототехнічного інтелекту Reflect; Reflect поєднує міркування та повномасштабний рух, виконуючи складні операції на різних платформах. Schaeffler ексклюзивно надає Newton технології приводів, прискорюючи розробку людиноподібних роботів разом із Isaac Lab та Isaac Sim.
NEURA Robotics використовує Isaac Sim та Isaac Lab для генерації синтетичних навчальних даних та навчання навичок роботів у симуляційному середовищі для багатомодальної базової моделі Neuron AI.
Редактор: Люй Мінлян