NVIDIA učinila zásadní krok vpřed v oblasti humanoidní robotiky představením Isaac GR00T-Dreams, revolučního nástroje pro generování syntetických pohybových dat, který slibuje proměnit způsob, jakým se roboti učí interagovat se světem.
Na veletrhu Computex 2025 NVIDIA odhalila, že GR00T-Dreams umožňuje vývojářům vytvářet obrovské množství tréninkových dat v řádu zlomku času, který byl dříve potřeba. Technologie funguje tak, že nejprve dodatečně trénuje základní modely světa NVIDIA Cosmos Predict pro konkrétní roboty. Následně stačí jediný obrázek jako vstup a systém vygeneruje videa robotů vykonávajících nové úkoly v různých prostředích, přičemž extrahuje akční tokeny, které roboty učí, jak tyto úkoly provádět.
Výzkumníci z NVIDIA demonstrovali sílu této technologie použitím GR00T-Dreams k vytvoření GR00T N1.5—aktualizace svého základního modelu pro humanoidní roboty—během pouhých 36 hodin, což je proces, který by manuálním sběrem dat trval téměř tři měsíce. To představuje 40% zlepšení výkonu oproti použití pouze reálných dat.
„Fyzická AI a robotika přinesou další průmyslovou revoluci,“ uvedl Jensen Huang, zakladatel a generální ředitel NVIDIA, který opakovaně označuje fyzickou AI za „další bilionový průmysl světa“. Společnost strategicky buduje komplexní softwarovou a hardwarovou infrastrukturu, která tuto revoluci podpoří – od AI mozků pro roboty přes simulační prostředí až po superpočítače pro trénink základních modelů.
Mezi první uživatele humanoidních robotických technologií NVIDIA patří průmysloví lídři jako Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn a NEURA Robotics. Tyto společnosti implementují GR00T-Dreams a související technologie pro urychlení vývoje robotů pro průmyslové prostředí, s aplikacemi od výroby a manipulace s materiálem až po budoucí automatizaci domácností.
Tento průlom řeší zásadní problém ve vývoji robotiky: nákladný a časově náročný proces sběru kvalitních tréninkových dat. Generováním syntetických dat, která věrně napodobují reálné situace, NVIDIA pomáhá překlenout propast mezi simulací a skutečností a potenciálně urychluje nástup širokého nasazení humanoidních robotů v různých odvětvích.