Chaque année, au moins un nouveau projet vise à produire un robot humanoïde. Alors pourquoi ne nous servent-ils plus dans les maisons de retraite ? Parce que les machines brutes ne représentent qu’une partie du problème. La seconde (et probablement la plus complexe) est l’âme en silicium.
En bref, quelqu’un doit apprendre au robot à marcher, à percevoir son environnement et à accomplir des tâches significatives. La moto déjà ils ont très bien fait peut-être les ingénieurs de Boston Dynamics, mais qu’en est-il du reste ? Tout le monde devra-t-il continuer à réinventer la roue, ou y aura-t-il une technologie de base, universelle et malléable, qui ressemblera en principe à son fonctionnement dans la nature ?
Projet GR00T
C’est exactement ce que Nvidia essaie de faire lors de sa conférence annuelle des développeurs. CGV 2024 a présenté une vision et une plateforme robotiques Projet GR00T. On dit que c’est la base d’une nouvelle révolution technologique.
Nouvelle technologie robotique en vidéo :
GR00T – ggénéraliste R.robot 00 Ttechnologie – devrait, selon ses auteurs, considérablement accélérer l’avènement des robots avancés de demaincar ils apprendront comme les enfants et les autres animaux par essais/erreurs dans un environnement virtuel.
Le monde virtuel d’Omnivers
Cela n’a rien de nouveau en soi : même les développeurs de voitures autonomes utilisent la simulation depuis plus d’une décennie. Aujourd’hui, cependant, Nvidia est fondamentalement le seul à proposer le monde virtuel comme une plate-forme industrielle complète et abordable pour tous.
Ils disent Omnivers, l’améliore depuis des années, et étant donné qu’il produit, entre autres, des graphismes de jeu, il ne sera probablement pas surprenant qu’Omnverse soit photoréaliste et fonctionne avec la physique la plus fidèle possible. Une famille de technologies de simulation pour robots complète la VR en tant que source d’environnements photoréalistes Nvidia Isaac.
Usine physiquement fidèle dans le monde virtuel d’Omnivers :
Que peut faire Omniverse aujourd’hui ? C’est tellement effrayant. Le patron de Nvidia, Jensen Huang, a présenté lors du discours d’ouverture une vidéo du centre logistique d’une superficie de près de 10 000 mètres carrés.
L’usine est dirigée par des robots, des gens en chair et en os y circulent, elle est truffée de capteurs et de caméras, et le meilleur, c’est qu’elle n’existe pas du tout. Il s’agit d’une simulation pure mais physiquement parfaite dans l’Omnivers. Ce sont les Sims sous stéroïdes et un premier Matrix en un.
Ce que les robots apprennent dans le monde virtuel, ils peuvent également le faire dans le monde réel
Mais l’usine virtuelle ne sert pas à divertir Jensen lorsqu’il s’ennuie à la maison et veut lancer des cartons sur les personnages. Il s’agit d’un modèle numérique – un jumeau – d’une véritable usine hypothétique.
Les robots apprendront à se déplacer et à fonctionner dans l’environnement Omniverse, les systèmes de sécurité apprendront à reconnaître les boîtes (virtuelles) tombées dans l’image des caméras (virtuelles), et ainsi de suite.
À gauche se trouve la simulation dans l’Omnivers et à droite la réalité. Grâce aux graphismes de Nvidia, il est si fidèle qu’il peut facilement remplacer une vraie cuisine pour la phase d’apprentissage de la préparation des dumplings, du porc, des légumes verts
L’investisseur télécharge ensuite simplement les capacités acquises sur de vrais robots et systèmes, construit une véritable usine selon le modèle logiciel et, d’un simple claquement de doigt, tous les chariots robotisés et les curseurs de palettes commencent à y travailler, car ils le savent intimement – ils l’ont déjà vu un million de fois dans la simulation.
Jensen et les robots Disney qui ont appris à marcher dans un environnement simulé :
GR00T peut apprendre non seulement par essais et erreurs (apprentissage par rétroaction) dans le monde virtuel, mais aussi simplement en regardant une personne réelle, ou par vidéo et téléopération – télécommande.
Tout cela permettra la naissance d’humanoïdes qui nous essuieront très probablement le cul et rapporteront du pudding un jour à LDN. Ils se livreront simplement à des activités pour lesquelles nous n’aurons pas assez d’altruistes enthousiastes en raison du changement démographique de la seconde moitié du siècle.
En 2050+, les batteurs disparaîtront et seront remplacés par des robots qui regardent le jeu.
Le cerveau robotique de Jetson Thor
Pour que tout cela fonctionne, les robots compatibles GR00T devront être armés d’une puissance de calcul massive, mais également sans avoir besoin d’un petit réacteur nucléaire sur le dos.
Jetson Thor sera le nouvel ordinateur pour les robots
Une nouvelle plate-forme matérielle pour les robots s’en chargera Jetson Thor. NVIDIA Jetson est une série de petits ordinateurs de prototypage et embarqués pour l’IA en cours de développement depuis de nombreuses années, et en 2019 nous avons montré quel était son représentant alors le plus petit et le moins cher, le Jetson Nano, avec la taille d’un Raspberry Pi et un accélérateur GPGPU/CUDA de l’architecture Maxwell, pourrait le faire.
Cependant, le temps a passé, la génération actuelle Jetson AGX Musique il a des performances plusieurs ordres de grandeur supérieures à celles du GPGPU de l’architecture Ampère, mais en même temps une consommation d’énergie relativement faible de 15 à 75 W, de sorte qu’un tel cerveau de robot peut serrer une batterie légère. À propos, alors qu’un simple Jetson Nano coûte quelques milliers de couronnes, l’AGX Orin coûte près de 80 000 couronnes.
BYD est un constructeur automobile chinois prédateur qui souhaite également pénétrer les marchés occidentaux. Ses autres voitures seront propulsées par l’ordinateur de bord Drive Thor et le logiciel sera appris dans l’Omnivers.
Jetson Thor pour robots sera le dernier ajout à la famille, et la seule chose dont nous sommes sûrs, c’est qu’il sera déjà alimenté par la dernière architecture Blackwell.
Le robot Thor est complété par sa version automobile Conduire Thorqui sera utilisé dans les ordinateurs de bord du constructeur automobile chinois BYDs’est vanté Jensen Huang au GTC 2024.
De grands noms collaborent au projet GR00T
La deuxième condition préalable au succès du GR00T est le feu vert des fabricants de robots. Ici, cependant, ce sera de loin le plus simple, car Nvidia est pratiquement le seul à faire quelque chose de similaire, et grâce à la série Jetson mentionnée, il a conquis les étudiants des universités et pratiquement tous les laboratoires de robotique il y a des années.
Nvidia se vante de travailler avec d’importants développeurs de robots humanoïdes sur le projet GR00T. Boston Dynamics est également sur la liste
Il n’est donc pas étonnant que les noms les plus connus travaillent avec Nvidia sur la plateforme GR00T. À côté de l’américain Dynamique de Boston aussi son rival asiatique et largement robotique Unitree Robotique, Technologies 1Xdans lequel OpenAI investit à nouveau des millions de dollars, et la liste se ferme Robotique d’agilité, Apptornik, Figure A.I., Renseignement de Fourier, IA du sanctuaire un Robotique XPENG.
Ils produisent tous leurs terminateurs à deux et quatre pattes, mais s’ils peuvent désormais apprendre à percevoir le monde qui les entoure dans un environnement virtuel fidèle et sur de puissants superordinateurs cloud, l’avènement des robots humanoïdes pourrait être plus proche que beaucoup ne le pensent.
Comme à la veille de l’arrivée de ChatGPT
Le patron de Nvidia, Jensen Huang, a donc comparé la situation actuelle à l’époque peu avant le début de ChatGPT à l’automne 2022. À cette époque, personne n’avait la moindre idée de ce qui allait arriver et ce qui était insoupçonné hier deviendrait soudainement un problème. chose quotidienne presque ennuyeuse.
Selon Jensen, le « moment ChatGPT » attend les robots humanoïdes, et il sera aidé par des technologies basales telles que GR00T, Isaac et Omniverse.
Mais ce ne sera pas demain. Le projet GR00T n’est pas encore terminé, Nvidia commencera à l’ouvrir prudemment dans les prochains mois, et étant donné que l’arrivée de nouveaux matériels sera encore plus lente, on parle toujours d’un horizon d’au moins des unités d’années.
Des vidéos de nouveaux prototypes de recherche au mouvement incroyablement fidèle, qui ne seront plus le domaine de Boston Dynamics, mais rempliront très probablement YouTube et d’autres réseaux un peu plus tôt.
2024-03-19 20:51:17
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