تكشف إنفيديا عن نموذج GR00T 2 للروبوتات وإطار المحاكاة Isaac Lab 3.0 في مؤتمر CoRL

أعلنت إنفيديا كورب. عن نموذج GR00T 2، وهو نموذج إجراءات عالمي مفتوح ومحدّث للروبوتات، وعن Isaac Lab 3.0، وهي نسخة جديدة من إطارها المفتوح المصدر لتعلّم الروبوتات. وجاء ذلك خلال مؤتمر تعلّم الروبوتات (CoRL) في أوستن بولاية تكساس.

قالت الشركة إنها درّبت GR00T 2 على مزيج من بيانات الروبوتات والبيانات البشرية، من بينها 100,000 ساعة من بياناتها المفتوحة المصدر ذات المنظور الذاتي، لمساعدة الروبوتات على تعلّم المناولة الماهرة. وقالت إنفيديا إن النموذج أتمّ 40 مهمة من أصل 50 خضعت للتقييم مرة واحدة على الأقل دون عروض توضيحية خاصة بالمهمة. وبلغ متوسط نجاحه 71% عبر 50 مهمة مع عرض توضيحي واحد لكل مهمة، وارتفع هذا المتوسط إلى 95% مع خمسة عروض.

ويستطيع GR00T 2 التعلّم من العروض البشرية، ونقل المهارات بين أجسام روبوتية مختلفة دون عروض توضيحية من الروبوتات. ويمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي استخدام واجهة البرمجة الخاصة بالنموذج والأدوات المساندة لها لتشغيل المهارات بالتسلسل والتعافي من الأخطاء، بحسب الشركة. وقالت إنفيديا إن النموذج يأتي ضمن أفضل ثلاثة نماذج في فئتي نماذج الرؤية واللغة والفعل ونماذج الإجراءات العالمية، وذلك في معايير RoboCasa365 وRoboLab وRoboDojo وMolmoSpaces.

Isaac Lab 3.0 والمحاكاة الفيزيائية

يتيح Isaac Lab 3.0 للباحثين استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لإعداد بيئات التدريب بأصول جاهزة للمحاكاة، والتبديل بين محلّلَي الفيزياء PhysX وNewton، واختيار أدوات العرض للتدريب القائم على الإدراك. وتضيف النسخة مكتبة للتدريب اللاحق بالتعزيز للنماذج الأساسية مثل GR00T، بحسب إنفيديا.

يتيح التكامل الأوثق مع Newton، وهو محرك فيزياء مفتوح المصدر، لـ Isaac Lab نمذجة الأجسام القابلة للتشوه مثل الكابلات والأقمشة، إضافة إلى الأنظمة المفصلية مثل الأيدي الروبوتية متعددة المفاصل. وفي معيار للمناولة الماهرة القائمة على الرؤية، بلغت إنتاجية التدريب في Isaac Lab 3.0 مع Newton حتى 2.5 ضعف إنتاجية Isaac Lab 2.3 مع PhysX، بحسب التقارير.

معايير جديدة واستخدامات الشركاء

أصدرت إنفيديا نسخة معاينة للمطورين من الإصدار 0.4 من Isaac Lab-Arena، وهو إطار مفتوح المصدر لتقييم السياسات عبر آلاف التنويعات بالتوازي. ويهدف معياران مفتوحان جديدان بُنيا عليه، هما DexBench وVABAR، إلى قياس البراعة والقدرة على التكيّف في المهام الصناعية. طوّرت شركة RLWRLD معيار DexBench بالتعاون مع إنفيديا، ويضم 15 مهمة عبر أربعة مشاهد في تجارة التجزئة واللوجستيات والتصنيع والضيافة. أما VABAR فقد طوّرته جامعة كاليفورنيا في بيركلي مع إنفيديا، ويغطي ست مهام صناعية.

أعلنت Skild AI عن STEEL، وهو محلّل فيزياء للأجسام الصلبة مبني على Newton لتسريع تدريب الروبوتات باستخدام Isaac Lab. وأوضحت Flexion كيف ساعد Isaac Lab وNewton في تدريب نموذج الذكاء الروبوتي Reflect الخاص بها. وتستخدم FieldAI منصتي Newton وIsaac Lab وIsaac Sim لتدريب السياسات والتحقق منها في البيئات غير المهيكلة. وتختبر Nexuni نموذج GR00T 2 لغسيل الملابس الروبوتي، وتطبّقه Foxconn في أتمتة تصنيع الخوادم، وتقيّمه Siemens للاستخدامات الصناعية، بحسب إنفيديا.

وقالت إنفيديا إنها استضافت منتدى شراكات لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في كوريا الجنوبية، وأعلنت فيه استثماراً في Point2، وخططت لاستثمارات إضافية في Motif Technologies وRLWRLD وUpstage.