Nvidia, robotlara hassas görevler öğreten GR00T 2’yi tanıttı

NVIDIA ↘ 4.30%, 9 Kasım Pazartesi günü Austin, Teksas'taki Robot Öğrenme Konferansı'nın (CoRL) açılış gününü, robot manipülasyonu için açık bir "dünya eylem modeli" olan GR00T 2'yi, yeni simülasyon araçları ve kıyaslama testleriyle birlikte tanıtmak için kullandı. Üniversiteye göre, NVIDIA ile çalışan UC Berkeley araştırmacıları da yapay zeka ajanlarının robot kontrol programları yazdığı, bunları simülasyonda test ettiği ve başarısız olduklarında revize ettiği bir yaklaşım olan "ajan tabanlı robotik" yöntemini sundublogs.nvidia.com+1.

Duyurular, alandaki robotlara yürümeyi öğretmekten kablo bağlamak ve küçük parçaları monte etmek gibi hassas görevleri öğretmeye doğru yaşanan daha geniş bir değişimi yansıtıyor. Konferans 12 Kasım'a kadar devam edeceknvidia.com.

Robot kodu yazan ajanlar

Berkeley'in Graph-as-Policy çerçevesi, bir robot görevini nesne bulma, kavrama planlama ve çarpışmadan hareket etme gibi ayrı becerilere bölüyor. Berkeley'e göre yapay zeka ajanları daha sonra bu becerileri bir programda birleştiriyor ve NVIDIA'nın Isaac simülasyon kütüphanelerini kullanarak görev varyasyonları üzerinde prova yapıyor. Bir testte, OpenAI'ın Astra modeli, bir robotun metal bir çubuk üzerindeki mürekkebi süngerle sildiği kısa bir videodan fizik simülasyonu oluşturdu ve ardından gerçek bir robot üzerinde çalışan kontrol kodu ürettitechxplore.com.

Çalışmayı yürüten Berkeley robotik uzmanı Ken Goldberg, "Ajan tabanlı robotik, model tabanlı ve modelden bağımsız yöntemler arasındaki eksik halkayı sağlıyor. Bu, ek veri gerektirmeyen bir ilerleme yolu" dedi. Berkeley merkezli Ambi Robotics, bu yöntemleri paket ayrıştırma robotlarını güncellemek için kullandı ve robot başına yıllık 15.000'den fazla paket kapasitesi ekleyerek değişikliği ABD'deki filosunun %30'unda devreye aldı. NVIDIA, Berkeley ve kendilerinin, standartlaştırılmış varyasyonlar ve zorluk seviyeleri içeren altı endüstriyel görevi kapsayan bir kıyaslama testi olan VABAR'ı yayınladıklarını belirttiblogs.nvidia.com+1.

GR00T 2 ve simülasyon araçları

GR00T 2, NVIDIA Cosmos üzerine inşa edildi ve kısmen 100.000 saatlik açık kaynaklı insan merkezli video üzerinde eğitildi. NVIDIA'ya göre, görev başına bir gösterimle 50 görevde ortalama %71, beş gösterimle ise %95 başarı oranına ulaştı. Foxconn bunu sunucu üretiminde uyguluyor ve Siemens endüstriyel kullanımlar için değerlendiriyorblogs.nvidia.com.

Ekim ayında GTC Berlin'de genel kullanıma sunulan Isaac Lab 3.0, ajanların eğitim ortamları kurmasına olanak tanıyor. NVIDIA, Newton fizik motoruyla, görme tabanlı bir beceri kıyaslama testinde Isaac Lab 2.3'e göre 2,5 kata kadar daha fazla eğitim verimi sağladığını belirtti. Şirket ayrıca RLWRLD ile oluşturulan bir beceri kıyaslama testi olan DexBench'e dikkat çekti ve iki NVIDIA makalesinin CoRL En İyi Makale Ödülleri için altı finalist arasında yer aldığını kaydettiinvestor.nvidia.com.

Sınırlar devam ediyor

Goldberg, kazanımların en çok tekrarlayan endüstriyel işlerde belirgin olduğunu söyledi ve çamaşır katlayan ev robotlarının hala biraz uzakta olduğu konusunda uyardı. Yine de hevesli. Goldberg, NVIDIA'nın duyurusunda, "Benim için ajan tabanlı robotik, 1995'teki internetten bu yana en heyecan verici teknolojik gelişme" dediblogs.nvidia.com.