NVIDIA heeft een grote stap voorwaarts gezet in humanoïde robotica met de introductie van Isaac GR00T-Dreams, een revolutionair model voor het genereren van synthetische bewegingsdata die belooft de manier waarop robots leren omgaan met de wereld te transformeren.
Aangekondigd op Computex 2025 stelt GR00T-Dreams ontwikkelaars in staat om in een fractie van de tijd die voorheen nodig was enorme hoeveelheden trainingsdata te creëren. De technologie werkt door eerst NVIDIA's Cosmos Predict world foundation-modellen na te trainen voor specifieke robots. Vervolgens genereert het, met slechts één afbeelding als input, video's van robots die nieuwe taken uitvoeren in verschillende omgevingen, waarbij actietokens worden geëxtraheerd die robots leren hoe ze deze taken moeten uitvoeren.
NVIDIA Research demonstreerde de kracht van de technologie door GR00T-Dreams te gebruiken voor de ontwikkeling van GR00T N1.5—een update van hun foundation-model voor humanoïde robots—in slechts 36 uur, een proces dat normaal bijna drie maanden aan handmatige dataverzameling zou vergen. Dit betekent een prestatieverbetering van 40% ten opzichte van het gebruik van alleen real-world data.
"Fysieke AI en robotica zullen de volgende industriële revolutie ontketenen," aldus Jensen Huang, oprichter en CEO van NVIDIA, die fysieke AI herhaaldelijk heeft omschreven als "de volgende biljoenendollarindustrie van de wereld." Het bedrijf bouwt strategisch aan een allesomvattende software- en hardware-infrastructuur om deze revolutie mogelijk te maken, van AI-breinen voor robots tot simulatieomgevingen en supercomputers voor het trainen van foundation-modellen.
Vroege gebruikers van NVIDIA's humanoïde roboticatechnologieën zijn onder meer toonaangevende bedrijven als Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn en NEURA Robotics. Deze bedrijven implementeren GR00T-Dreams en aanverwante technologieën om de ontwikkeling van robots voor industriële toepassingen te versnellen, met toepassingen variërend van productie en materiaalafhandeling tot uiteindelijk huishoudelijke automatisering.
Deze doorbraak pakt een fundamentele uitdaging in roboticaontwikkeling aan: het kostbare en tijdrovende proces van het verzamelen van hoogwaardige trainingsdata. Door synthetische data te genereren die realistische scenario's nabootst, helpt NVIDIA de kloof tussen simulatie en werkelijkheid te verkleinen, wat de uitrol van humanoïde robots in diverse sectoren aanzienlijk kan versnellen.