Cómo NVIDIA Isaac GR00T N1 está redefiniendo la robótica humanoide

Durante décadas, científicos e ingenieros han trabajado para crear robots humanoides capaces de caminar, hablar e interactuar como los humanos. Si bien se han logrado avances significativos, construir robots que puedan adaptarse a nuevos entornos o aprender nuevas habilidades sigue siendo un desafío complejo y costoso. NVIDIA está abordando este problema con Isaac GR00T N1, el primer modelo básico abierto y personalizable del mundo para el razonamiento y las habilidades de los robots humanoides. Este innovador modelo dota a los robots de la capacidad de pensar críticamente, analizar situaciones complejas y adaptarse a nuevos desafíos. Este artículo explora la innovación de NVIDIA, detallando las características de GR00T N1 y su impacto en la robótica humanoide.

El estado actual de la robótica humanoide

La robótica humanoide ha avanzado considerablemente en los últimos años. Pueden caminar por terrenos irregulares, mantener conversaciones básicas y realizar tareas como ensamblar productos en entornos controlados. Empresas como Boston Dynamics Han demostrado robots que pueden bailar o realizar acrobacias. Sin embargo, a pesar de todos estos avances, estos robots enfrentan limitaciones al realizar tareas fuera de su programación específica. Por ejemplo, un robot diseñado para apilar cajas en un almacén podría tener dificultades para clasificar artículos en un almacén abarrotado o cambiar de tarea sin una reprogramación exhaustiva. Básicamente, construir un robot humanoide capaz de realizar diversas tareas requería empezar desde cero cada vez, un proceso que podía llevar meses o incluso años.

Un modelo fundamental para la robótica humanoide

El Isaac GR00T N1 Es un modelo base diseñado específicamente para robots humanoides. Proporciona un marco prediseñado para funciones esenciales como la percepción y el movimiento, eliminando la necesidad de desarrollar estas capacidades básicas desde cero. Esto simplifica el proceso de construcción de robots, que anteriormente requería experiencia en campos como la ingeniería mecánica y la programación de IA, además de importantes recursos financieros. Los desarrolladores ahora pueden personalizar GR00T N1 para tareas específicas, reduciendo tiempo y costes. Esta accesibilidad y flexibilidad podrían impulsar una adopción más amplia, permitiendo que estos robots pasen de los laboratorios de investigación a aplicaciones reales.

Pensar como humanos: un diseño de sistema dual

GR00T N1 emplea un diseño de sistema dual inspirado en la cognición humana. Según teoría del proceso dualLos humanos piensan en dos modos: rápido e instintivo (como los reflejos) y lento y deliberado (como la planificación). Siguiendo este modelo cognitivo, GR00T N1 está equipado con el Sistema 1 y el Sistema 2. El Sistema 1 permite a GR00T reaccionar rápidamente, como esquivar obstáculos o atrapar objetos en movimiento, de forma similar a los reflejos humanos. Por otro lado, el Sistema 2 permite a GR00T procesar tareas más complejas, como procesar instrucciones, analizar datos visuales o planificar acciones de varios pasos, como organizar una habitación desordenada. Al combinar estos sistemas, los robots con GR00T N1 pueden afrontar diversos desafíos con una flexibilidad similar a la humana. Por ejemplo, un robot podría recoger objetos dispersos, decidir dónde ir y sortear obstáculos inesperados, todo ello adaptándose en tiempo real.

Entrenamiento GR00T N1

Entrenar a GR00T para que piense y se mueva como un humano requiere grandes cantidades de datos, cuya recopilación en entornos reales puede ser lenta y costosa. NVIDIA aborda este problema con Isaac GR00T Blueprint, una herramienta que genera datos sintéticos de movimiento en entornos virtuales. A partir de un pequeño conjunto de demostraciones humanas, el blueprint puede generar grandes conjuntos de datos rápidamente. Por ejemplo, NVIDIA creó 780,000 6,500 trayectorias sintéticas (equivalentes a 11 horas de esfuerzo humano) en tan solo 00 horas. La combinación de estos datos sintéticos con datos reales mejoró el rendimiento de GR1T N40 en un XNUMX % en comparación con el uso exclusivo de datos reales. Este método acelera el aprendizaje, mejora la adaptabilidad y perfecciona las habilidades sin depender excesivamente de pruebas físicas.

Impacto en la robótica humanoide

Construir un robot y su IA desde cero ha sido tradicionalmente una tarea lenta y costosa. GR00T N1 cambia esto al proporcionar un modelo preentrenado en razonamiento y movimiento, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la personalización. Esto podría acelerar la implementación en sectores como la manufactura, la logística y la salud, donde cada vez se necesitan más soluciones adaptables. Un robot con GR00T N1 podría mover materiales, empacar mercancías o asistir en la atención al paciente, cambiando de rol según sea necesario.

NVIDIA ha puesto GR00T N1 a disposición de la comunidad robótica global, a diferencia de los sistemas propietarios que restringen el acceso. Esta apertura permite a startups, investigadores y grandes empresas descargarlo, modificarlo y adaptarlo, lo que permite a equipos más pequeños con recursos limitados innovar junto con los líderes del sector.

El GR00T N1 procesa múltiples tipos de entrada, como lenguaje y datos visuales, lo que permite a los robots interpretar comandos hablados, reconocer objetos y adaptarse a entornos cambiantes. Esta versatilidad es crucial para los robots humanoides que operan en la impredecible realidad de los espacios humanos. A diferencia de los robots tradicionales diseñados para tareas repetitivas en entornos estructurados, los robots con GR00T N1 destacan en funciones dinámicas, como la asistencia sanitaria o la gestión logística, donde la flexibilidad y la interacción natural son clave.

GR00T en acción: aplicaciones en el mundo real

Empresas como Boston Dynamics, Robótica de agilidady Tecnologías 1X Están probando el GR00T N1. En la fabricación, estos robots pueden ensamblar piezas o clasificar paquetes y adaptarse a los cambios de producción. Su capacidad para cambiar de tarea se adapta fácilmente a las fábricas que necesitan flexibilidad.

En el ámbito sanitario, podrían elevar a los pacientes de la cama a las sillas de ruedas gracias a la guía de voz de las enfermeras. También podrían ayudar a las personas mayores a buscar objetos y hablar con naturalidad. La comprensión del lenguaje y el contexto de GR00T N1 hace que estas interacciones sean más naturales y humanas. Por ejemplo, 1X Technologies... Robot NEO Gamma Se usó GR00T N1 para ordenar una casa de forma autónoma. Evaluó el espacio, decidió qué hacer, como recoger juguetes o arreglar una mesa, y actuó por sí solo. Esto sugiere cómo los robots con GR00T pueden convertirse en ayudantes domésticos, ayudando con las tareas domésticas o apoyando a personas con problemas de movilidad.

Planes futuros de NVIDIA para el avance de la robótica humanoide

Además de GR00T, NVIDIA también está trabajando con Google DeepMind y Disney Research para desarrollar un motor de física, NewtonPara robótica humanoide. Esta herramienta de código abierto permite a los desarrolladores de robótica simular cómo se mueven los robots e interactúan con su entorno. Se integra con plataformas como mujoco y NVIDIA Isaac Lab, y ayudan a probar robots virtualmente antes de que se conviertan en realidad. Este desarrollo reducirá aún más los costos, disminuirá los riesgos y acelerará el desarrollo de robots.

Lo más importante es...

Isaac GR00T N1 de NVIDIA supone un avance significativo en la robótica humanoide al proporcionar una base personalizable para el razonamiento y el movimiento. Su diseño de sistema dual permite a los robots responder rápidamente a los cambios y gestionar tareas complejas, adaptándose a diversos entornos. Al utilizar datos sintéticos para el entrenamiento, el modelo reduce el tiempo y los costes de desarrollo. Ofrecer GR00T N1 como modelo abierto fomenta la innovación en sectores como la fabricación, la sanidad y la logística. Las primeras implementaciones demuestran el potencial del modelo para mejorar la flexibilidad y la eficiencia en aplicaciones del mundo real.