Otwarte technologie NVIDIA dla robotyki: Newton, Isaac GR00T N1.6 i Cosmos
Na CoRL NVIDIA pokazała otwarty stos dla robotyki: silnik Newton, model Isaac GR00T N1.6 i system Cosmos, plus Isaac Lab oraz Jetson Thor i serwery Blackwell.
Na CoRL NVIDIA pokazała otwarty stos dla robotyki: silnik Newton, model Isaac GR00T N1.6 i system Cosmos, plus Isaac Lab oraz Jetson Thor i serwery Blackwell.
© D. Novikov
Na konferencji robotycznej CoRL firma NVIDIA pokazała pakiet otwartych rozwiązań, które mogą wyraźnie przyspieszyć rozwój robotów. W zestawie znalazły się: silnik fizyczny Newton stworzony wspólnie z Google DeepMind i ośrodkiem badawczym Disneya, nowa wersja modelu Isaac GR00T, która dodaje robotom element rozumowania, oraz generacyjny system Cosmos wytwarzający dane szkoleniowe.
Silnik Newton celuje w jeden z najtrudniejszych problemów robotyki: umiejętności opanowane w symulacji często nie przechodzą do świata rzeczywistego. Ten akcelerowany przez GPU silnik potrafi wiarygodnie odwzorować wymagające scenariusze — od chodzenia po śniegu po manipulację delikatnymi obiektami. Korzystają z niego już zespoły na Stanfordzie, Uniwersytecie w Zurychu i w innych wiodących laboratoriach, co sugeruje, że narzędzie trafia w realne potrzeby badaczy.
Isaac GR00T N1.6 pomaga robotom rozumieć i wykonywać polecenia formułowane po ludzku, takie jak przyniesienie szklanki wody. Dzięki połączeniu z systemem językowo-wizualnym Cosmos Reason roboty potrafią planować działania krok po kroku i realizować równolegle kilka czynności — na przykład przemieszczać się, jednocześnie otwierając ciężkie drzwi. To oznacza przejście od pojedynczych gestów do spójnych sekwencji zachowań.
NVIDIA odświeżyła też zestaw narzędzi treningowych: w Isaac Lab pojawił się zautomatyzowany program nauczania, w którym roboty budują kompetencje od prostych do złożonych, a platforma Isaac Lab Arena wspiera testy na dużą skalę. Po stronie sprzętu firma zaprezentowała serwery z układami Blackwell oraz nowy moduł Jetson Thor, pozwalający robotom przetwarzać równocześnie wiele obciążeń AI w czasie rzeczywistym.
W efekcie NVIDIA proponuje pełny stos — od symulacji i modeli AI po sprzętową bazę. Jeśli ten rozpęd się utrzyma, moment, w którym roboty opuszczą laboratoria i wejdą do codziennego użytku, może być bliżej, niż dotąd się wydawało.