NVIDIA と Alphabet が AI を活用した次世代ロボットを披露

信じられないかもしれませんが、2024 年がもうすぐそこまで来ていますが、ロボットアプリケーションは依然として人間と同じ器用さで物体をつかむのが困難です。私たちは今頃空飛ぶ車を持ち、タイムトラベルを習得しているはずだったのではないでしょうか？ハリウッドで練り上げられたアイデアの中には (まだ) 正確には実現していないものもありますが、人工知能のハードウェアとソフトウェアの達人である NVIDIA は、ロボットが自動化を把握できるよう支援しています。

シカゴで開催された Automate 見本市で発表された、Alphabet のソフトウェアおよび AI ロボティクス企業である Intrinsic は、NVIDIA AI と Issaac プラットフォームテクノロジ (NVIDIA が GTC 2024 で発表) を統合し、自律的なロボット操作をレベルアップしました。そのため、NVIDIA と Intrinsic は、表面的にはかなり単純に見えますが、実際に実現するのは非常に複雑ないくつかのデモを共有しました。

上のデモは、ロボットアームがビンから板金の破片を拾い上げ、隣接するビンにそれらを投げ込む様子をシミュレートしています。

「NVIDIA Isaac Sim は、AI ベースのロボットをより速く設計、テスト、トレーニングするためのより迅速で優れた方法を提供する、拡張可能なロボット工学シミュレーションプラットフォームです。Omniverse を利用して、高忠実度の構築のためのスケーラブルでフォトリアリスティックで物理的に正確な仮想環境を提供します。シミュレーションです」と NVIDIA は説明します。

単純そうに見えますが、NVIDIA によれば、把握はロボット工学の分野で求められているスキルです。これまで、シームレスな把握スキルを実現するには、ソリューションのプログラムにかかるコストやスケーリングの難しさなど、いくつかの課題に直面していました。また、信じられないほど時間がかかります。

上のシミュレーションで見られるプロトタイプは、AI ベースのロボティクスソリューション用に Intrinsic の Flowstate 開発環境を活用しています。これには、基礎モデルとモジュラー GPU アクセラレーションライブラリのコレクションである NVIDIA の Isaac Manipulator や、NVIDIA の Omniverse プラットフォームなど、多数のテクノロジが含まれています。

2 番目のデモでは、Intrinsic Flowstate で使用される NVIDIA の基礎モデルを実際のロボットアームにどのように適用できるかを示します。これは本質的に同じデモ (あるゴミ箱から金属片を拾い上げ、別のゴミ箱に置く) ですが、単なるシミュレーションではなく、現実世界のアプリケーションです。

「より広範な業界にとって、NVIDIA との取り組みは、今日の処理課題を大規模に管理しやすくすること、以前は実現不可能だったアプリケーションの作成、開発コストの削減、エンドユーザーの柔軟性の向上など、基盤モデルがいかに大きな影響を与えることができるかを示しています」とウェンディ氏は述べています。 Intrinsic 社 CEO の Tan White 氏は次のように述べています。ブログ投稿 NVIDIAとの提携を発表。

シミュレーションにより、企業は実際のハードウェアのコストを確定する前に顧客向けにプロトタイプを設計できるため、これらの目標を達成するための鍵となります。これは実際の導入前のコスト削減のステップであり、NVIDIA の拡大する AI エコシステムによって可能になります。

NVIDIA と Intrinsic のパートナーシップの一環として、両社はロボットアーム向けの最先端の器用さとモジュラー AI ソリューションで協力します。これには、次世代のロボティクスおよびオートメーションアプリケーションを迅速に実行するための基盤モデルと GPU アクセラレーションライブラリの大規模なコレクションが必要になります。