تعمل NVIDIA على تسريع الروبوتات ذات الشكل البشري باستخدام منصات الحوسبة السحابية إلى الروبوتية للذكاء الاصطناعي المادي

في مؤتمر COMPUTEX 2025، NVIDIA أعلن الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ عن تحديثات لتقنيات الروبوتات الأساسية للشركة. من بينها Isaac GR00T N1.5، وهو نسخة مُحسّنة من نموذج إنفيديا الأساسي المفتوح والقابل للتخصيص للتفكير البشري وتنفيذ المهام، وGR00T-Dreams، وهو مخطط مُصمم لتوليد بيانات حركة اصطناعية لدعم تدريب الذكاء الاصطناعي البدني. تُعدّ هذه التحديثات جزءًا من جهد أوسع يشمل أنظمة بلاكويل من إنفيديا، بهدف تسريع تطوير الروبوتات البشرية.

يتيح مخطط Isaac GR00T-Dreams توليد تسلسلات حركة اصطناعية - تُعرف بالمسارات العصبية - يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي استخدامها لتدريب الروبوتات على سلوكيات قابلة للتكيف. يمكن للمطورين تحسين نموذج أساس العالم (WFM) من Cosmos Predict لروبوتهم الخاص، ومن صورة إدخال واحدة، يُنشئ GR00T-Dreams مقاطع فيديو تُظهر الروبوت وهو يُنفذ مهامًا في بيئات مختلفة. تُترجم هذه المحاكاة بعد ذلك إلى رموز حركة، وهي مقاطع بيانات مدمجة تُوجه تعلم الروبوتات.

يعتمد هذا المخطط الجديد على مخطط GR00T-Mimic الذي عُرض في مؤتمر NVIDIA GTC في مارس. بينما يُركز GR00T-Mimic على تعزيز بيانات الحركة الحالية باستخدام منصات مثل NVIDIA Omniverse وNVIDIA Cosmos، يُركز GR00T-Dreams على إنتاج مجموعات بيانات حركة أصلية بالكامل داخل منصة Cosmos.

يمثل Isaac GR00T N1.5 التحديث الأولي لنموذج الأساس القابل للتكيف والتطبيق على نطاق واسع من Nvidia والمصمم لدعم الوظائف الإدراكية البشرية وأداء المهام.

قال جينسن هوانج: "المظاهرات البشرية ليست قابلة للتطوير - فهي محدودة بعدد الساعات في اليوم". 

قدّم مخطط GR00T-Dreams طريقةً لتوليد كميات كبيرة من بيانات الحركة الاصطناعية من صور فردية. يدعم هذا النهج تدريبًا أكثر كفاءةً لسلوك الروبوت من خلال إنتاج وحدات بيانات مُكثّفة تُعرف باسم رموز الحركة. 

وقد أدت البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها من خلال هذه الطريقة إلى تقليل وقت تطوير نموذج GR00T N1.5، والذي تم إكماله في 36 ساعة - وهي عملية كانت ستستغرق ما يقرب من ثلاثة أشهر. 

ويظهر النموذج المحدث أداءً محسّنًا في تنفيذ المهام القياسية المتعلقة بمناولة المواد والتصنيع، ومن المتوقع أن يكون متوافقًا مع Jetson Thor، المقرر إصداره في وقت لاحق من العام.

أطر عمل جديدة لمحاكاة الروبوتات وتوليد البيانات لتسريع خطوط التدريب

بالإضافة إلى ذلك، NVIDIA قدمت مجموعة من تقنيات المحاكاة التي تهدف إلى تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات وقدرات الاختبار للأجهزة المادية AI الأنظمة. 

من بين هذه الأدوات، نموذج NVIDIA Cosmos Reason، وهو نموذج أساسي عالمي مصمم لتطبيق التفكير التسلسلي لتوليد بيانات تركيبية دقيقة، وهو متاح الآن عبر Hugging Face. علاوة على ذلك، سيتم قريبًا إصدار Cosmos Predict 2، وهو نموذج مُحسّن مُستخدم في مخطط GR00T-Dreams، بأداء مُحسّن في توليد العوالم وتقليل الأخطاء. كما طرحت NVIDIA نظام Isaac GR00T-Mimic، وهو نظام قادر على إنتاج كميات كبيرة من بيانات الحركة التركيبية من عدد محدود من العروض التوضيحية البشرية. 

تُقدّم مجموعة بيانات مفتوحة المصدر الآن 24,000 تسلسل حركة عالي الجودة، دعمت تدريب نماذج GR00T N. ومن المتوقع أن تُتاح أداة Isaac Sim 5.0، وهي أداة محاكاة وتوليد بيانات، للعامة على GitHub، بينما ستتضمن Isaac Lab 2.2، وهي بيئة مفتوحة المصدر لتعلم الروبوتات، أدوات جديدة لاختبار نماذج GR00T N.