Nvidia potenzia il settore dei robot umanoidi con GR00T N1.5

Il nuovo modello di base per la robotica umanoide presentato da Nvidia potenzia il sistema base GR00T

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Nvidia potenzia il settore dei robot umanoidi con GR00T N1.5

Nvidia ha annunciato il lancio di Nvidia Isaac GR00T N1.5, il primo aggiornamento del modello di base aperto, generalizzato e completamente personalizzabile per le competenze umanoidi GR00T presentato a marzo. Insieme a GR00T N1.5, Nvidia ha presentato anche le tecnologie della piattaforma Nvidia Isaac per sviluppare e implementare i robot, Nvidia Isaac GR00T-Dreams per la generazione di dati di movimento sintetico e i sistemi Nvidia Blackwell per accelerare lo sviluppo di robot umanoidi.

Jensen Huang, fondatore e CEO di Nvidia, ha commentato così la notizia nel discorso di apertura dell’evento Computex: “L’intelligenza artificiale fisica e la robotica daranno vita alla prossima rivoluzione industriale“, aggiungendo che “dai cervelli di intelligenza artificiale per robot ai mondi simulati per esercitarsi o ai supercomputer di intelligenza artificiale per l’addestramento di modelli di base, NVIDIA fornisce elementi costitutivi per ogni fase del percorso di sviluppo della robotica“.

GR00T N1.5 è stato sviluppato grazie a GR00T-Dreams, un progetto che aiuta a generare grandi quantità di dati di movimento sintetici, che ha ridotto notevolmente i tempi di sviluppo previsti. La particolarità di GR00T N1.5 è quella di adattarsi meglio a nuovi ambienti e configurazioni di spazio di lavoro, oltre a riconoscere gli oggetti tramite istruzioni utente. L’aggiornamento è in grado di migliorare significativamente anche l’efficacia e la riuscita del modello per le comuni attività di movimentazione dei materiali e produzione, come ad esempio lo smistamento o lo stoccaggio di oggetti.

Lo sviluppo di robot umanoidi richiede una grande quantità di dati eterogenei la cui acquisizione ed elaborazione comportano grandi costi, e inoltre i robot devono essere testati nel mondo fisico, il che può comportare anche elevati rischi oltre che costi. Per contribuire a colmare il divario nei dati e nei test, Nvidia ha quindi presentato anche una serie di tecnologie di simulazione.

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