Nvidia lança ferramenta que promete acelerar o desenvolvimento de robôs humanoides
Para acelerar o desenvolvimento de robôs humanoides em escala global, a NVIDIA anunciou nesta segunda-feira (29) que está fornecendo aos principais fabricantes de robôs, desenvolvedores de modelos de IA e criadores de software do mundo um conjunto de serviços, modelos e plataformas de computação para desenvolver, treinar e construir a próxima geração de robôs humanoides.
Entre as ofertas estão novos microserviços NVIDIA NIM™ e frameworks para simulação e aprendizado de robôs, o serviço de orquestração NVIDIA OSMO para execução de cargas de trabalho robóticas em várias etapas, e um fluxo de trabalho de teleoperação habilitado por IA e simulação que permite aos desenvolvedores treinar robôs usando pequenas quantidades de dados de demonstração humana.
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“A próxima onda de IA é a robótica, e um dos desenvolvimentos mais empolgantes são os robôs humanoides”, afirma Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. “Estamos avançando todo o stack de robótica da NVIDIA, abrindo o acesso para desenvolvedores e empresas de humanoides em todo o mundo usarem as plataformas, bibliotecas de aceleração e modelos de IA mais adequados para suas necessidades”.
NVIDIA NIMs ajudam a desenvolver gêmeos digitais
A empresa anunciou que a simulação não apenas ajuda a projetar robôs e seus ambientes, mas também pode ser aplicada a sistemas de produção em treinamento. Seus microserviços NIM são contêineres pré-construídos que utilizam software de inferência da Nvidia, agora oferecidos como serviço. Segundo a empresa, eles podem reduzir os tempos de implantação de modelos de semanas para minutos.
“O momento de aplicar IA generativa é agora, mas isso pode ser intimidador”, disse Kari Briski, vice-presidente de gerenciamento de produtos de software de IA generativa da NVIDIA. “As empresas precisam de um caminho rápido para a produção e retorno sobre o investimento. Isso levou à criação dos NIMs da NVIDIA para padronizar a implantação de modelos de IA, baseados no CUDA para funcionar imediatamente”.
Dois novos microserviços de IA permitirão que roboticistas melhorem fluxos de trabalho de simulação para IA física generativa no NVIDIA Isaac Sim, uma aplicação de referência para simulação de robôs construída na plataforma NVIDIA Omniverse, afirma o executivo.
O MimicGen NIM gera dados de movimento sintéticos com base em gravações de teleoperação usando dispositivos de computação espacial, como o Apple Vision Pro.
Já o Robocasa NIM gera tarefas de robôs e ambientes prontos para simulação na estrutura de Descrição de Cena Universal OpenUSD da NVIDIA para desenvolvimento e colaboração em mundos 3D.
A empresa também anunciou microserviços NIM para ajudar no desenvolvimento de gêmeos digitais, além de conectores USD para permitir que os usuários transmitam conjuntos de dados massivos com traçado de raios NVIDIA RTX para o Apple Vision Pro.
OSMO permite a orquestração de robôs a partir da nuvem
Disponível agora, o NVIDIA OSMO também é uma novidade na cartela de serviços da empresa, sendo gerenciado em nuvem que desenvolvedores de robótica podem usar para orquestrar e escalar fluxos de trabalho em várias etapas em recursos de computação distribuídos, seja localmente ou na nuvem.
“O OSMO simplifica vastamente os fluxos de trabalho de treinamento e simulação de robôs, reduzindo os tempos de implantação e desenvolvimento de meses para menos de uma semana”, disse a empresa. “Os usuários podem visualizar e gerenciar uma variedade de tarefas, como gerar dados sintéticos, treinar modelos, conduzir aprendizado por reforço e implementar testes de software-in-the-loop em escala para humanoides, robôs móveis autônomos [AMRs] e manipuladores industriais”.
Fluxos de trabalho da NVIDIA conectam dados reais e sintéticos
Treinar modelos de base para robôs humanoides e outros geralmente requer grandes quantidades de dados. Por isso, a Nvidia anunciou um fluxo de trabalho que usa IA e Omniverse para permitir que os desenvolvedores treinem robôs com menores quantidades de dados do que o necessário anteriormente.
Primeiro, os desenvolvedores usam o Apple Vision Pro para capturar um número relativamente pequeno de demonstrações teleoperadas.
Em seguida, eles simulam as gravações no Isaac Sim e usam o MimicGen NIM para gerar conjuntos de dados sintéticos a partir das gravações. Os desenvolvedores podem treinar o modelo de base humanoide Project GR00T com dados reais e sintéticos, economizando tempo e custos, disse a Nvidia.
Dessa forma, a empresa promete que o OSMO elimina semanas de tarefas administrativas, já que pode atribuir tarefas de computação a diferentes recursos.
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