NVIDIA, Isaac GR00T-Dreams adlı devrim niteliğindeki sentetik hareket verisi üretim altyapısıyla insansı robotik alanında büyük bir sıçrama gerçekleştirdi. Bu teknoloji, robotların dünyayla nasıl etkileşim kurmayı öğrendiğini kökten değiştirmeye aday.
Computex 2025'te tanıtılan GR00T-Dreams, geliştiricilerin daha önce gereken sürenin çok küçük bir bölümünde devasa miktarda eğitim verisi oluşturmasını sağlıyor. Teknoloji, öncelikle NVIDIA'nın Cosmos Predict dünya temel modellerini belirli robotlar için sonradan eğitiyor. Ardından, yalnızca tek bir görsel girdisiyle, robotların farklı ortamlarda yeni görevleri yerine getirdiği videolar üretiyor ve bu görevlerin nasıl yapılacağını robotlara öğreten eylem token'larını çıkarıyor.
NVIDIA Araştırma ekibi, GR00T-Dreams'in gücünü, GR00T N1.5 adlı insansı robot temel modelinin güncellemesini sadece 36 saatte geliştirerek gösterdi. Oysa bu süreç, manuel veri toplamayla yaklaşık üç ay sürerdi. Bu, yalnızca gerçek dünya verisiyle yapılan eğitime kıyasla %40'lık bir performans artışı anlamına geliyor.
NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'su Jensen Huang, "Fiziksel yapay zekâ ve robotik, bir sonraki sanayi devrimini başlatacak" dedi. Huang, fiziksel yapay zekâyı defalarca "dünyanın bir sonraki trilyon dolarlık endüstrisi" olarak tanımladı. Şirket, bu devrimi mümkün kılacak kapsamlı yazılım ve donanım altyapısını stratejik olarak inşa ediyor; robotlar için yapay zekâ beyinlerinden simülasyon ortamlarına ve temel modelleri eğitmek için kullanılan süper bilgisayarlara kadar geniş bir yelpazede çözümler sunuyor.
NVIDIA'nın insansı robotik teknolojilerinin erken benimseyenleri arasında Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn ve NEURA Robotics gibi sektör liderleri yer alıyor. Bu şirketler, endüstriyel ortamlarda kullanılacak robotların geliştirilmesini hızlandırmak için GR00T-Dreams ve ilgili teknolojileri uygulamaya başladı. Uygulama alanları; üretimden malzeme taşıma ve nihayetinde ev otomasyonuna kadar uzanıyor.
Bu atılım, robotik geliştirmede temel bir sorunu çözüyor: yüksek kaliteli eğitim verisi toplamanın maliyetli ve zaman alıcı süreci. Gerçek dünyadaki senaryoları yakından taklit eden sentetik veri üreterek, NVIDIA simülasyon ile gerçeklik arasındaki farkı kapatmaya yardımcı oluyor ve insansı robotların endüstrilerde yaygın olarak kullanılmasının önünü önemli ölçüde hızlandırıyor.