NVIDIA on ottanut merkittävän harppauksen eteenpäin humanoidirobotiikassa tuomalla markkinoille Isaac GR00T-Dreams -teknologian, joka tarjoaa vallankumouksellisen mallin synteettisen liikedatan tuottamiseen ja muuttaa perusteellisesti tapaa, jolla robotit oppivat vuorovaikuttamaan ympäristönsä kanssa.
Computex 2025 -tapahtumassa esitelty GR00T-Dreams mahdollistaa kehittäjille valtavien koulutusdatamäärien luomisen murto-osassa aiemmasta ajasta. Teknologia toimii ensin jälkikouluttamalla NVIDIAn Cosmos Predict -maailmamallin tietylle robotille. Tämän jälkeen, pelkän yksittäisen kuvan perusteella, se tuottaa videoita roboteista suorittamassa uusia tehtäviä erilaisissa ympäristöissä ja poimii näistä toimintatokenit, joiden avulla robotit oppivat suorittamaan kyseiset tehtävät.
NVIDIA Research havainnollisti teknologian tehoa kehittämällä GR00T-Dreamsilla GR00T N1.5 -mallin – päivityksen yhtiön humanoidirobottien perustamalliin – vain 36 tunnissa, kun vastaava manuaalinen datankeruu olisi vienyt lähes kolme kuukautta. Tämä toi 40 % suorituskykyparannuksen verrattuna pelkästään todellisella datalla kouluttamiseen.
"Fyysinen tekoäly ja robotiikka käynnistävät seuraavan teollisen vallankumouksen", totesi NVIDIAn perustaja ja toimitusjohtaja Jensen Huang, joka on toistuvasti kuvannut fyysistä tekoälyä "maailman seuraavaksi biljoonan dollarin teollisuudeksi". Yritys rakentaa strategisesti kattavaa ohjelmisto- ja laitealustaa tämän vallankumouksen tueksi – robottien tekoälyaivoista simulaatioympäristöihin ja perustamallien koulutukseen tarkoitettuihin supertietokoneisiin.
NVIDIAn humanoidirobotiikan teknologioiden varhaisia omaksujia ovat alan johtajat kuten Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn ja NEURA Robotics. Nämä yritykset hyödyntävät GR00T-Dreamsia ja siihen liittyviä teknologioita nopeuttaakseen robottien kehitystä teollisiin ympäristöihin, sovelluskohteina muun muassa valmistus, materiaalinkäsittely ja tulevaisuudessa myös kotiautomaatiot.
Läpimurto ratkaisee robotiikan kehityksen perustavanlaatuisen haasteen: laadukkaan koulutusdatan keruun korkeat kustannukset ja ajankäytön. Tuottamalla synteettistä dataa, joka jäljittelee tarkasti todellisia tilanteita, NVIDIA kaventaa simulaation ja todellisuuden välistä kuilua ja voi näin nopeuttaa humanoidirobottien laajamittaista käyttöönottoa eri teollisuudenaloilla.