NVIDIA зробила значний крок уперед у сфері людиноподібної робототехніки, представивши Isaac GR00T-Dreams — революційний підхід до генерації синтетичних даних руху, який обіцяє змінити спосіб навчання роботів взаємодії зі світом.
Презентована на Computex 2025, GR00T-Dreams дозволяє розробникам створювати величезні обсяги навчальних даних за частку часу, який раніше був необхідний. Технологія працює шляхом попереднього навчання базових моделей Cosmos Predict від NVIDIA для конкретних роботів. Далі, використовуючи лише одне зображення як вхідні дані, система генерує відео з виконанням роботами нових завдань у різноманітних середовищах, виділяючи токени дій, які навчають роботів виконанню цих завдань.
Дослідники NVIDIA продемонстрували потужність технології, використавши GR00T-Dreams для розробки GR00T N1.5 — оновленої базової моделі людиноподібного робота — всього за 36 годин. Для порівняння, цей процес вручну зайняв би майже три місяці збору даних. Це забезпечило 40% приросту продуктивності порівняно з використанням лише реальних даних.
«Фізичний ШІ та робототехніка стануть рушіями наступної індустріальної революції», — зазначив Дженсен Хуанг, засновник і генеральний директор NVIDIA, який неодноразово називав фізичний ШІ «наступною трильйонною індустрією світу». Компанія стратегічно вибудовує комплексну програмно-апаратну інфраструктуру для цієї революції — від «мозків» для роботів до симуляційних середовищ і суперкомп’ютерів для навчання базових моделей.
Серед перших користувачів технологій людиноподібної робототехніки NVIDIA — такі лідери галузі, як Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn і NEURA Robotics. Вони впроваджують GR00T-Dreams та суміжні рішення для прискорення розробки роботів для промислових завдань — від виробництва й логістики до майбутньої автоматизації побуту.
Цей прорив вирішує фундаментальну проблему розвитку робототехніки: дорогий і тривалий процес збору якісних навчальних даних. Генеруючи синтетичні дані, що максимально наближені до реальних сценаріїв, NVIDIA допомагає скоротити розрив між симуляцією та реальністю, потенційно прискорюючи масове впровадження людиноподібних роботів у різних галузях.