NVIDIA Mempercepat Robotika Humanoid Dengan Platform Komputasi Cloud-To-Robot Untuk AI Fisik

Pada konferensi COMPUTEX 2025, Nvidia CEO Jensen Huang mengumumkan pembaruan pada teknologi robotika dasar perusahaan. Di antaranya adalah Isaac GR00T N1.5, versi yang disempurnakan dari model dasar Nvidia yang terbuka dan dapat disesuaikan untuk penalaran humanoid dan pelaksanaan tugas, dan GR00T-Dreams, cetak biru yang dirancang untuk menghasilkan data gerakan sintetis guna mendukung pelatihan AI fisik. Pembaruan ini merupakan bagian dari upaya yang lebih luas yang mencakup sistem Blackwell Nvidia, yang ditujukan untuk mempercepat pengembangan robot humanoid.

Cetak biru Isaac GR00T-Dreams memungkinkan pembuatan rangkaian gerakan sintetis—disebut sebagai lintasan saraf—yang dapat digunakan oleh pengembang AI fisik untuk melatih robot dalam perilaku yang dapat beradaptasi. Pengembang dapat menyempurnakan model dasar dunia (WFM) Cosmos Predict untuk robot spesifik mereka, dan dari satu gambar masukan, GR00T-Dreams membuat video yang memperlihatkan robot yang menjalankan tugas di berbagai lingkungan. Simulasi ini kemudian diterjemahkan menjadi token tindakan, segmen data ringkas yang memandu pembelajaran robotik.

Cetak biru baru ini dibangun berdasarkan cetak biru GR00T-Mimic yang diperkenalkan pada konferensi NVIDIA GTC pada bulan Maret. Sementara GR00T-Mimic berfokus pada penambahan data gerakan yang ada menggunakan platform seperti NVIDIA Omniverse dan NVIDIA Cosmos, GR00T-Dreams berfokus pada produksi kumpulan data gerakan asli sepenuhnya dalam platform Cosmos.

Isaac GR00T N1.5 merupakan pembaruan awal pada model dasar Nvidia yang mudah beradaptasi dan dapat diterapkan secara luas, yang dirancang untuk mendukung fungsi kognitif humanoid dan kinerja tugas.

“Demonstrasi manusia tidak dapat ditingkatkan skalanya — demonstrasi tersebut dibatasi oleh jumlah jam dalam sehari,” kata Jensen Huang. 

Cetak biru GR00T-Dreams memperkenalkan metode untuk menghasilkan data gerakan sintetis dalam jumlah besar dari gambar tunggal. Pendekatan ini mendukung pelatihan perilaku robot yang lebih efisien dengan menghasilkan unit data padat yang dikenal sebagai token tindakan. 

Data sintetis yang dihasilkan melalui metode ini mengurangi waktu pengembangan model GR00T N1.5, yang diselesaikan dalam waktu 36 jam—sebuah proses yang seharusnya memakan waktu hampir tiga bulan. 

Model yang diperbarui ini menunjukkan peningkatan kinerja dalam menjalankan tugas standar terkait penanganan material dan manufaktur dan diharapkan kompatibel dengan Jetson Thor, yang dijadwalkan rilis akhir tahun ini.

Kerangka Kerja Simulasi Robot dan Pembuatan Data Baru untuk Mempercepat Jalur Pelatihan

Selain itu, NVIDIA telah memperkenalkan serangkaian teknologi simulasi yang bertujuan untuk meningkatkan aksesibilitas data dan kemampuan pengujian untuk fisik AI sistem. 

Di antara alat-alat ini adalah NVIDIA Cosmos Reason, sebuah model dasar dunia yang dirancang untuk menerapkan penalaran rantai pemikiran guna menghasilkan data sintetis yang akurat, yang kini tersedia melalui Hugging Face. Lebih jauh lagi, Cosmos Predict 2, sebuah model yang ditingkatkan yang digunakan dalam cetak biru GR00T-Dreams, akan segera dirilis dengan peningkatan kinerja dalam pembuatan dunia dan pengurangan kesalahan. NVIDIA juga telah memperkenalkan Isaac GR00T-Mimic, sebuah sistem yang mampu menghasilkan data gerakan sintetis dalam jumlah besar dari sejumlah kecil demonstrasi manusia. 

Kumpulan data sumber terbuka kini menawarkan 24,000 rangkaian gerakan berkualitas tinggi yang mendukung pelatihan model GR00T N. Isaac Sim 5.0, alat simulasi dan pembuatan data, diharapkan dapat diakses publik di GitHub, sementara Isaac Lab 2.2, lingkungan pembelajaran robot sumber terbuka, akan menyertakan alat baru untuk menguji model GR00T N.