NVIDIA представила модель GR00T 2 для навчання роботів, яка передає навички від людей до машин

Представлення моделі GR00T 2 від NVIDIA

Як повідомляє НВ — Техно: Компанія NVIDIA представила нову модель GR00T 2 для навчання роботів, яка дозволяє передавати навички від людей до машин, що раніше не виконували відповідні завдання. Модель здатна працювати з різними типами роботів, включаючи паралельні захоплювальні лапи, п’ятипалі руки та гуманоїдів. Презентація GR00T 2 відбулася на конференції з навчання роботів в Остіні, штат Техас, 9 листопада.

У тестах, які охоплювали 50 завдань, GR00T 2 досягнув 40% успішності без спеціального навчання. Після проведення п’яти демонстрацій успішність зросла до 95% за 30 хвилин налаштування на графічній карті NVIDIA RTX 5090. Обробка демонстрацій займала менше трьох хвилин на одне завдання. Використання підходу, відомого як перехресна адаптація (X-Adapt), продемонструвало ефективність у навчанні роботів новим навичкам. Наприклад, п’ятипалий робот зміг викласти лабораторну лійку і змочити її в 65% спроб після демонстрації людини, тоді як робот YAM зібрав іграшковий самоскид у 60% спроб після демонстрації іншого робота-маніпулятора.

Дані для навчання та система UQ-DAAAM

Для навчання моделі GR00T 2 було використано значний обсяг даних:

• 402730 годин відео зйомки від першої особи
• 10184 години демонстрацій ручних захоплень
• 23500 годин даних телеоперацій роботів
• 100000 годин набору даних Human-1M, які є у відкритому доступі

Модель також використовує моделі міркувань для розбиття складних завдань на простіші кроки. Функція візуального керування підвищує успішність виконання коротких завдань з 40% до 92%.

На конференції також була представлена система ШІ UQ-DAAAM, розроблена дослідниками MIT, яка допомагає роботам коригувати описи об'єктів у пам'яті. UQ-DAAAM аналізує зображення предметів з різних ракурсів та розвиває попередню систему DAAAM, яка поєднує комп’ютерний зір і обробку мови. Описані предмети у цій системі зберігаються у вигляді тривимірної карти навколишнього середовища.

Таким чином, нові технології, представлені NVIDIA і MIT, обіцяють значний прогрес у сфері робототехніки, відкриваючи нові можливості для навчання та адаптації машин до виконання складних задач. Розвиток таких моделей, як GR00T 2, може суттєво підвищити ефективність роботів у різних сферах, від промисловості до медичних застосувань, і сприяти подальшому інтегруванню робототехніки в повсякденне життя.

В контексті розвитку технологій у сфері робототехніки, інша компанія Bear Robotics також досягла значних успіхів, скоротивши час обробки даних для свого гуманоїдного робота KR1 до 60 мілісекунд завдяки використанню графічних процесорів NVIDIA. Це підкреслює важливість інновацій у навчанні та адаптації роботів до складних завдань.