NVIDIA、クラウドからロボットへの物理AIコンピューティングプラットフォームでヒューマノイドロボティクスを加速

COMPUTEX 2025カンファレンスでは、 Nvidia CEOのジェンスン・フアンは、同社の基盤となるロボティクス技術のアップデートを発表しました。これには、NVIDIAのオープンでカスタマイズ可能なヒューマノイド推論およびタスク実行基盤モデルの強化版であるIsaac GR00T N1.5と、物理的なAIトレーニングを支援する合成動作データを生成するために設計されたブループリントであるGR00T-Dreamsが含まれます。これらのアップデートは、ヒューマノイドロボットの開発を加速させることを目指したNVIDIAのBlackwellシステムを含む、より広範な取り組みの一環です。

Isaac GR00T-Dreams ブループリントは、ニューラル軌跡と呼ばれる合成動作シーケンスの生成を可能にします。物理AI開発者はこれを用いて、ロボットに適応的な行動を訓練することができます。開発者は、Cosmos Predict ワールドファンデーションモデル（WFM）を特定のロボット向けに改良することができ、GR00T-Dreams は単一の入力画像から、ロボットが様々な環境でタスクを実行する様子を示す動画を作成します。これらのシミュレーションは、ロボットの学習を導くコンパクトなデータセグメントであるアクショントークンに変換されます。

この新しいブループリントは、00月のNVIDIA GTCカンファレンスで発表されたGR00T-Mimicブループリントを基盤としています。GR00T-MimicはNVIDIA OmniverseやNVIDIA Cosmosなどのプラットフォームを用いて既存のモーションデータを拡張することに重点を置いているのに対し、GRXNUMXT-DreamsはCosmosプラットフォーム内で完全に独自のモーションデータセットを作成することに重点を置いています。

Isaac GR00T N1.5 は、ヒューマノイドの認知機能とタスク パフォーマンスをサポートするように設計された、適応性に優れ、幅広く適用可能な Nvidia の基盤モデルの最初のアップデートです。

「人間によるデモンストレーションは拡張性がなく、1日の作業時間数に制限がある」とジェンセン・フアン氏は言う。 

GR00T-Dreamsブループリントでは、単一の画像から大量の合成モーションデータを生成する手法が導入されました。このアプローチは、アクショントークンと呼ばれる凝縮されたデータユニットを生成することで、ロボットの行動訓練の効率化をサポートします。 

この方法で生成された合成データにより、GR00T N1.5 モデルの開発時間が短縮され、通常であれば 36 か月近くかかるプロセスが XNUMX 時間で完了しました。 

更新されたモデルは、材料の取り扱いや製造に関連する標準的なタスクを実行する際のパフォーマンスが向上しており、今年後半にリリースが予定されている Jetson Thor との互換性が期待されています。

トレーニングパイプラインを加速する新しいロボットシミュレーションとデータ生成フレームワーク

さらに、 NVIDIA 物理的なデータアクセスとテスト能力の向上を目的としたさまざまなシミュレーション技術を導入しました。 AI システム。 

これらのツールの一つであるNVIDIA Cosmos Reasonは、思考連鎖推論を適用して正確な合成データを生成するように設計された世界基盤モデルで、現在Hugging Faceから入手可能です。さらに、GR2T-Dreamsブループリントで使用されているアップグレードモデルであるCosmos Predict 00は、世界生成のパフォーマンスが向上し、エラーが削減された状態でまもなくリリースされます。NVIDIAはまた、限られた数の人間のデモンストレーションから大量の合成モーションデータを生成できるシステムであるIsaac GR00T-Mimicも発表しました。 

オープンソースのデータセットには、GR24,000T Nモデルの学習に使用された00本の高品質なモーションシーケンスが収録されています。シミュレーションおよびデータ生成ツールであるIsaac Sim 5.0はGitHubで公開される予定です。また、オープンソースのロボット学習環境であるIsaac Lab 2.2には、GR00T Nモデルのテスト用の新しいツールが搭載される予定です。