NVIDIA urobila významný krok vpred v oblasti humanoidnej robotiky predstavením Isaac GR00T-Dreams – revolučného riešenia na generovanie syntetických pohybových dát, ktoré sľubuje zásadne zmeniť spôsob, akým sa roboti učia interagovať so svetom.
Technológia bola odhalená na Computex 2025 a umožňuje vývojárom vytvárať obrovské množstvá tréningových dát v zlomku času, ktorý bol potrebný doteraz. Funguje tak, že najskôr dodatočne trénuje základné modely sveta NVIDIA Cosmos Predict pre konkrétnych robotov. Následne, na základe jedinej vstupnej fotografie, dokáže generovať videá robotov vykonávajúcich nové úlohy v rôznych prostrediach a extrahovať akčné tokeny, ktoré robotom ukazujú, ako tieto úlohy zvládnuť.
NVIDIA Research demonštrovala silu tejto technológie použitím GR00T-Dreams na vývoj GR00T N1.5 – aktualizácie svojho základného modelu pre humanoidných robotov – len za 36 hodín. Tento proces by inak trval takmer tri mesiace manuálneho zberu dát. Výsledkom je 40 % zlepšenie výkonu v porovnaní s použitím výlučne reálnych dát.
„Fyzická AI a robotika prinesú ďalšiu priemyselnú revolúciu,“ uviedol Jensen Huang, zakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti NVIDIA, ktorý opakovane označil fyzickú AI za „ďalší biliónový priemysel sveta“. Spoločnosť strategicky buduje komplexnú softvérovú a hardvérovú infraštruktúru na pohon tejto revolúcie – od AI mozgov pre roboty cez simulačné prostredia až po superpočítače na trénovanie základných modelov.
Medzi prvých používateľov humanoidných robotických technológií NVIDIA patria lídri odvetvia ako Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn a NEURA Robotics. Tieto spoločnosti implementujú GR00T-Dreams a príbuzné technológie na urýchlenie vývoja robotov pre priemyselné prostredia – od výroby a manipulácie s materiálom až po budúcu automatizáciu domácností.
Tento prelom rieši zásadnú výzvu vo vývoji robotiky: nákladný a časovo náročný proces zberu kvalitných tréningových dát. Generovaním syntetických dát, ktoré verne napodobňujú reálne scenáre, NVIDIA pomáha zmenšovať rozdiel medzi simuláciou a realitou a potenciálne urýchľuje nasadenie humanoidných robotov naprieč odvetviami.