NVIDIA совершила значительный прорыв в области гуманоидной робототехники с запуском Isaac GR00T-Dreams — революционного решения для генерации синтетических данных о движении, которое обещает изменить подход к обучению роботов взаимодействию с окружающим миром.
Технология была представлена на выставке Computex 2025. GR00T-Dreams позволяет разработчикам создавать огромные массивы обучающих данных за доли времени, которое раньше требовалось для этого процесса. Сначала происходит дополнительное обучение базовых моделей мира NVIDIA Cosmos Predict для конкретных роботов. Затем, используя всего одно изображение в качестве входных данных, система генерирует видеоролики с выполнением роботами новых задач в различных средах, извлекая из них action tokens — элементы, которые обучают роботов выполнению этих задач.
В NVIDIA Research продемонстрировали возможности технологии, используя GR00T-Dreams для создания GR00T N1.5 — обновленной базовой модели гуманоидного робота — всего за 36 часов. Для сравнения, на сбор аналогичного объема реальных данных вручную потребовалось бы почти три месяца. Это обеспечило прирост производительности на 40% по сравнению с использованием только реальных данных.
«Физический ИИ и робототехника приведут к следующей промышленной революции», — заявил основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг, который неоднократно называл физический ИИ «следующей индустрией на триллион долларов». Компания стратегически выстраивает комплексную программно-аппаратную инфраструктуру для поддержки этой революции: от «мозгов» ИИ для роботов до симуляционных сред и суперкомпьютеров для обучения базовых моделей.
Среди первых пользователей гуманоидных технологий NVIDIA — такие лидеры отрасли, как Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn и NEURA Robotics. Эти компании уже внедряют GR00T-Dreams и сопутствующие решения для ускорения разработки промышленных роботов, которые находят применение в производстве, логистике, а в перспективе — и в бытовой автоматизации.
Этот прорыв решает фундаментальную проблему робототехники: дорогой и длительный процесс сбора качественных обучающих данных. Генерируя синтетические данные, максимально приближенные к реальным сценариям, NVIDIA помогает преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью, что может значительно ускорить массовое внедрение гуманоидных роботов в различных отраслях.