أصدرت NVIDIA معاينات للمطورين من Isaac Sim 5.0 و Isaac Lab 2.2 على GitHub

شركة التكنولوجيا NVIDIA قدمت شركة Isaac Sim وIsaac Lab معاينة للمطورين لمنصتين متخصصتين في الروبوتات، تتيحان الوصول في مراحلهما المبكرة إلى أدوات لمحاكاة وتدريب واختبار الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في بيئات افتراضية دقيقة فيزيائيًا. تهدف هذه الأطر، المتاحة الآن للجمهور على GitHub، إلى دعم تطوير الروبوتات من خلال سير عمل محاكاة متقدمة وتوليد بيانات تركيبية.

يعمل Isaac Sim، المبني على منصة NVIDIA Omniverse، كتطبيق مرجعي لإنشاء وتقييم أنظمة الروبوتات الذكية في بيئات رقمية واقعية. يتضمن الإصدار 5.0 تحديثًا مهمًا: إتاحة ملحقات Isaac Sim مفتوحة المصدر. يتيح مستودع GitHub المخصص للمطورين الوصول إلى هذه المكونات واستخدامها، مع أن العناصر الأساسية لمجموعة Omniverse لا تزال مملوكة، ولا تُقبل المساهمات الخارجية حاليًا. سيخضع هذا الفرع العام للتطوير للصيانة بانتظام مع تحديثات تدريجية وإصلاحات للأخطاء. ستتوفر إصدارات ثنائية كاملة متوافقة مع معايير ضمان الجودة من NVIDIA عند الإطلاق الرسمي للإصدار 5.0.

يُقدّم التحديث العديد من الإمكانيات الجديدة المُصمّمة لتحسين سير عمل البيانات الاصطناعية لتطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات. ويشمل ذلك MobilityGen، وهو ملحق يُتيح إنشاء مجموعات بيانات متنوعة مُستندة إلى الفيزياء لنماذج الإدراك، مثل خرائط الإشغال، وحقول السرعة، والوضعيات، والصور. يُسهّل برنامج تعليمي جديد توليد بيانات الإمساك آليًا، ومحاكاة محاولات الإمساك، وجمع مقاييس الأداء لدعم تدريب النموذج وتقييمه.

تم تحسين كاتب إضافي لبرنامج Omniverse Replicator للتوافق مع مدخلات NVIDIA Cosmos Transfer. يُبسط هذا التحسين تصدير مجموعات البيانات الاصطناعية، ويدعم سير العمل المستقل وسير العمل المُدار بواسطة محرر النصوص، مما يسمح بالتكامل السلس مع خطوط أنابيب Isaac Sim الحالية.

تتضمن الوظائف المُوسّعة أيضًا سير عمل جديدة تُمكّن من توليد بيانات مُركّبة عبر بيئات مادية أكبر وأكثر تعقيدًا. تُقدّم محاكاة الحوادث مجموعة متنوعة من مُحفّزات السيناريوهات الواقعية، بينما يُوفّر توليد التسميات التوضيحية تعليقات توضيحية آلية لإثراء مجموعات البيانات المُستخدمة في الذكاء الاصطناعي القائم على الرؤية. صُممت هذه الأدوات الجديدة، إلى جانب تحسينات على عمليات محاكاة الجهات الفاعلة والكائنات الحالية، لتحسين كفاءة ودقة إنتاج بيانات التدريب لتطبيقات الروبوتات والذكاء الاصطناعي.

يقدم Isaac Sim 5.0 تحسينات تهدف إلى تحسين كفاءة وواقعية محاكاة الروبوتات، لا سيما من خلال معايير نمذجة روبوتية مُحدثة وعمليات استيراد مُبسطة. يُنشئ مخطط روبوت مُقدم حديثًا تنسيقًا موحدًا لـ defiروبوتات ning باستخدام OpenUSD، والذي تم تطبيقه الآن عبر مكتبة NVIDIA المتنامية من أصول الروبوتات، بما في ذلك النماذج المضافة حديثًا. تم تحديث برامج استيراد الروبوتات لتتوافق مع هذا المخطط، ويوفر معالج استيراد الروبوتات المُطور حديثًا واجهة مُرشدة خطوة بخطوة لتبسيط تجهيز الروبوتات ودمجها في بيئات المحاكاة.

يتضمن المخطط الأحدث أيضًا دعمًا لنموذج احتكاك مفصل مُحدّث مُحدد ضمن إطار عمل OpenUSD. يتضمن هذا النموذج معلمات مُفصلة للمشغل والاحتكاك، أُنشئت بالتعاون مع Hexagon Robotics وmaxon، لتحسين محاكاة السلوك الميكانيكي للأنظمة الفيزيائية. من خلال التقاط ديناميكيات المفاصل والحركة الواقعية، تُساعد هذه الميزة على تضييق الفجوة بين الأداء المُحاكي والأداء الواقعي، مما يجعل بيئات الاختبار الافتراضية أكثر موثوقية لتطوير التطبيقات.

يعمل Isaac Sim 5.0 أيضًا على تطوير قدرات محاكاة المستشعر الخاصة بالمنصة، مما يسمح بمحاكاة أكثر دقة defiتصميم نماذج المستشعرات وتقييمها. يتيح مخطط OmniSensor USD الجديد تحديد مواصفات أجهزة الاستشعار القائمة على RTX تلقائيًا بتنسيق USD. ويصاحب ذلك طرح نموذج مستشعر عمق يوفر محاكاة واقعية لعمق الصورة المجسمة، بما في ذلك آثار التباين لتعكس قيود المستشعر الفعلية. كما تم توسيع مكتبة أصول المستشعرات بنماذج إضافية لدعم مجموعة أوسع من احتياجات المحاكاة، مما يُحسّن التحكم والدقة في سير عمل تطوير نظام الإدراك.

الابتكارات الرئيسية في مختبر إسحاق 

حصل Isaac Lab، وهو إطار عمل مفتوح المصدر من NVIDIA مصمم خصيصًا لتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي، على تحديثات في الإصدار 2.2. من أهم الإضافات دعم معيار GR00T N1، الذي يُسهّل عملية حلقة مغلقة تتضمن توليد البيانات، وإجراءات ما بعد التدريب، وتقييم نماذج Isaac GR00T N ذات الأساس المفتوح من NVIDIA. يمكن تطبيق هذه الوظيفة على المهام المنظمة مثل صب الصواميل وفرز الأنابيب، مما يوفر منهجية متسقة لقياس الأداء.

يعمل التحديث أيضًا على تعزيز توليد الحركة الاصطناعية، مما يتيح جمع بيانات أكثر موثوقية في مهام معالجة الروبوت، وخاصة عند استخدام NVIDIA بيئة تدريب Isaac GR00T-Mimic ثنائية الاستخدام. يُحسّن التكامل مع Omniverse Fabric كفاءة Isaac Lab بشكل أكبر، مما يُقلل من أوقات التحميل ويُحسّن تنفيذ عمليات محاكاة الفيزياء وجمع بيانات المستشعرات. يُوسّع مُمسك الشفط المُشدّد المُستَحدث مجموعة الأدوات المُتاحة للمحاكاة، مُوفرًا نهجًا أكثر مرونة وواقعية لنمذجة سلوك الإمساك - وهي ميزة أساسية للتعلم المُعزّز الدقيق في سيناريوهات التلاعب الروبوتي.