Les robots humano\u00efdes deviennent de plus en plus pratiques. Lors de la conf\u00e9rence des d\u00e9veloppeurs de la GTC, Nvidia est entr\u00e9 dans la danse avec le projet GR00T (prononc\u00e9 Ground Robot).<\/p>\n\n
Entra\u00eenant son incarnation humano\u00efde \u00e0 l’aide de simulations acc\u00e9l\u00e9r\u00e9es par le GPU de NVIDIA, il utilise l’apprentissage par imitation \u00e0 partir d’une poign\u00e9e de d\u00e9monstrations pour acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences par imitation. Isaac Lab<\/a> assure l’apprentissage par renforcement, tandis qu’OSMO <\/a>sert de service d’orchestration informatique pour g\u00e9n\u00e9rer les mouvements du robot \u00e0 partir de donn\u00e9es vid\u00e9o.<\/p>\n\n Jensen Huang, PDG de Nvidia, a pr\u00e9sent\u00e9 la technologie Generalist Robot 00 (GR00T), le dernier effort de la soci\u00e9t\u00e9 en mati\u00e8re de robotique et d'\u00a0\u00bbintelligence artificielle incarn\u00e9e\u00a0\u00bb, lors de son discours d’ouverture de la 2024 GPU Technology Conference (GTC). Selon Nvidia, le GR00T permet aux robots de comprendre le langage naturel tout en imitant des mouvements en regardant d’autres personnes effectuer des actions sp\u00e9cifiques. Cela devrait leur permettre d’acqu\u00e9rir de la coordination, de la dext\u00e9rit\u00e9 et d’autres comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour s’adapter et interagir avec des situations r\u00e9elles, selon Nvidia.<\/p>\n\n Lors de sa pr\u00e9sentation, Nvidia a pr\u00e9sent\u00e9 plusieurs robots humano\u00efdes \u00e9quip\u00e9s de sa puce GR00T, provenant d’entreprises telles que Agility Robotics<\/a>, Apptronik<\/a>, Fourier Intelligence<\/a> et Unitree Robotics<\/a>, effectuant diverses t\u00e2ches et visant \u00e0 d\u00e9montrer \u00e0 la fois sa puissance en tant que dispositif d’apprentissage et une interaction homme-robot plus s\u00fbre.<\/p>\n\n La plateforme informatique Jetson Thor de Nvidia <\/a>a fourni la puissance n\u00e9cessaire \u00e0 ces d\u00e9monstrations, con\u00e7ue sp\u00e9cifiquement pour r\u00e9pondre aux t\u00e2ches complexes requises par les robots humano\u00efdes. Bas\u00e9 sur l’architecture Blackwell de Nvidia<\/a>, ce syst\u00e8me sur puce peut fournir jusqu’\u00e0 800 t\u00e9raflops de performances d’IA pour les robots humano\u00efdes, en leur fournissant suffisamment de puissance de traitement pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs multimodaux et d’autres syst\u00e8mes d’IA.<\/p>\n\n Nvidia a d\u00e9voil\u00e9 non seulement son dernier ordinateur, mais aussi une suite de logiciels et de mat\u00e9riel pour les robots humano\u00efdes : Isaac Manipulator<\/a> et Isaac Perceptor<\/a>, ainsi que des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s, des biblioth\u00e8ques et du mat\u00e9riel de r\u00e9f\u00e9rence qui permettront aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er des robots plus puissants, plus rapides et plus s\u00fbrs.<\/p>\n\n Nvidia a r\u00e9cemment d\u00e9voil\u00e9 une mise \u00e0 jour de sa plateforme robotique Isaac qui permettra aux robots humano\u00efdes construits sur GR00T d’utiliser l’IA g\u00e9n\u00e9rative pour l’apprentissage et l’adaptation. Ce syst\u00e8me comprend Isaac Lab pour l’apprentissage par renforcement, le service d’orchestration informatique OSMO et des outils pour la cr\u00e9ation de mod\u00e8les de base pour les robots humano\u00efdes ; en outre, Isaac Arms am\u00e9liore les performances du bras du robot, tandis qu’Isaac Perceptor g\u00e8re la vision informatique 3D multi-cam\u00e9ras.<\/p>\n\n D\u00e9couvrez les meilleurs cours d’intelligence artificielle, cliquez ici !<\/a><\/p>\n\n Nvidia esp\u00e8re renforcer les capacit\u00e9s des robots humano\u00efdes gr\u00e2ce au projet GR00T<\/a>, son mod\u00e8le de base pour la technologie Generalist Robot 00 (sans rapport avec l’arbre spatial mal\u00e9fique parlant de Marvel). Ce mod\u00e8le innovant permet aux robots de comprendre le langage naturel, d’imiter les mouvements en observant les actions et d’apprendre rapidement la coordination, la dext\u00e9rit\u00e9 et d’autres comp\u00e9tences essentielles pour la navigation, l’adaptation et l’interaction dans des situations r\u00e9elles. Le PDG Jensen Huang a d\u00e9montr\u00e9 ces avantages lors d’une pr\u00e9sentation \u00e0 la conf\u00e9rence des d\u00e9veloppeurs de la GTC et a montr\u00e9 des robots GR00T accomplissant des t\u00e2ches qui seraient normalement difficiles pour d’autres robots. Lors de sa pr\u00e9sentation \u00e0 la GTC, le PDG Jensen Huang a montr\u00e9 ces robots en train d’effectuer des t\u00e2ches que d’autres technologies robotiques auraient du mal \u00e0 accomplir.<\/p>\n\n La plateforme robotique Nvidia Isaac offre aux d\u00e9veloppeurs une bo\u00eete \u00e0 outils compl\u00e8te pour concevoir, simuler et d\u00e9ployer des robots aliment\u00e9s par l’IA. Il s’agit notamment de l’apprentissage par renforcement acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 par le GPU dans Isaac Lab, du service d’orchestration informatique OSMO qui g\u00e8re les flux de travail de d\u00e9veloppement de robots r\u00e9els et synth\u00e9tiques, ainsi que des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s appel\u00e9s Isaac Manipulator et Isaac Perceptor qui offrent respectivement des performances plus rapides pour le bras du robot et une vision informatique 3D multicam\u00e9ra am\u00e9lior\u00e9e.<\/p>\n\n Nvidia fournit sa propre puissance de calcul pour donner vie \u00e0 GR00T, en utilisant Jetson Thor comme ordinateur humano\u00efde de choix. \u00c9quip\u00e9e de l’architecture graphique Blackwell et d’un moteur de transformation capable de fournir 800 t\u00e9raflops de performances AI 8 bits, la Jetson Thor permet aux flux de travail de simulation et aux mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9ratifs tels que GR00T de fonctionner de mani\u00e8re transparente, selon Nvidia lors d’une s\u00e9ance d’information en personne.<\/p>\n\n Nvidia positionne sa plateforme comme l’environnement informatique id\u00e9al pour les robots humano\u00efdes, en partenariat avec Figure AI<\/a>, 1X Technologies<\/a> et Agility Robotics<\/a> pour proposer des solutions bas\u00e9es sur cette plateforme. En plus de soutenir le GR00T \u00e0 partir de Apollo d’Apptronik<\/a> robot utilisant la technologie Nvidia, Apollo apprendra de nouvelles t\u00e2ches en observant rapidement des d\u00e9monstrations humaines plut\u00f4t qu’en se contentant d’une programmation complexe. Cette approche s’inscrit dans la strat\u00e9gie d'\u00a0\u00bbIA incarn\u00e9e\u00a0\u00bb de Nvidia, qui consiste \u00e0 cr\u00e9er des ordinateurs puissants dot\u00e9s d’une intelligence artificielle capable de percevoir, de comprendre et d’interagir avec la r\u00e9alit\u00e9 dans des environnements concrets.<\/p>\n\n D\u00e9couvrez les meilleurs cours d’intelligence artificielle, cliquez ici !<\/a><\/p>\n\n Le projet GR00T, ou Generalist Robot 00 Technology comme il est commun\u00e9ment appel\u00e9, permettra aux robots d’apprendre de l’homme en imitant ses mouvements en le regardant bouger. De cette mani\u00e8re, les robots acqui\u00e8rent rapidement la coordination, la dext\u00e9rit\u00e9, l’adaptabilit\u00e9 et d’autres comp\u00e9tences essentielles n\u00e9cessaires \u00e0 la navigation dans des situations r\u00e9elles, sans avoir \u00e0 subir des ann\u00e9es d’entra\u00eenement rigoureux ou \u00e0 risquer un soul\u00e8vement de la part de leurs cong\u00e9n\u00e8res.<\/p>\n\n Jensen Huang, PDG de Nvidia, a montr\u00e9 comment le GR00T pourrait aider les robots humano\u00efdes \u00e0 \u00eatre plus intelligents et plus fonctionnels lors de sa pr\u00e9sentation \u00e0 la GTC 2024, en montrant un exemple dans lequel un robot \u00e9quip\u00e9 de cette technologie a appris \u00e0 bouger la t\u00eate et les bras en regardant les humains effectuer ces mouvements avant de les reproduire de mani\u00e8re autonome. Selon Nvidia, ce type d’apprentissage permettra de cr\u00e9er des syst\u00e8mes robotiques plus fonctionnels et moins co\u00fbteux.<\/p>\n\n Nvidia a r\u00e9cemment d\u00e9voil\u00e9 Jetson Thor, un syst\u00e8me sur puce optimis\u00e9 pour r\u00e9pondre aux exigences de performance, de puissance et de taille du d\u00e9veloppement de robots humano\u00efdes bas\u00e9s sur le GR00T. Cet ordinateur est \u00e9quip\u00e9 du GPU Blackwell de NVIDIA ainsi que d’un moteur de transformation de l’IA d\u00e9livrant 800 t\u00e9raflops de performances pour faciliter les processus de conception robotique pour les d\u00e9veloppeurs de robots.<\/p>\n\n NVIDIA Isaac, plate-forme robotique con\u00e7ue pour fournir un \u00e9cosyst\u00e8me de d\u00e9veloppement et de simulation de bout en bout pour l’incarnation des robots, comprend NVIDIA Isaac Lab pour l’apprentissage par renforcement ainsi que le service d’orchestration informatique OSMO qui offre des services de simulation d’entra\u00eenement et de validation du mat\u00e9riel dans la boucle. En outre, la plateforme Isaac a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 enrichie de nouveaux modules tels que Isaac Manipulator, qui offre des performances rapides pour les bras robotiques, et Isaac Perceptor, qui offre des capacit\u00e9s de vision 3D multi-cam\u00e9ras.<\/p>\n\n Nvidia affirme que ses plateformes GR00T et Isaac inaugureront une \u00e8re d’IA incarn\u00e9e o\u00f9 les robots intelligents et adaptatifs deviendront omnipr\u00e9sents. Nvidia esp\u00e8re que les d\u00e9veloppeurs utiliseront ses logiciels, ses outils et son mat\u00e9riel pour cr\u00e9er diff\u00e9rents types de robots adapt\u00e9s \u00e0 diverses utilisations – en utilisant des algorithmes open source ainsi que des API qui simplifient le d\u00e9veloppement de logiciels pour des robots ou des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n D\u00e9couvrez les meilleurs cours d’intelligence artificielle, cliquez ici !<\/a><\/p>\n\n Le projet GR00T de Nvidia se distingue dans le domaine de la robotique et de l’IA incarn\u00e9e (IA <\/a>qui peut s’int\u00e9grer physiquement dans des environnements physiques), en tant que mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif multimodal, servira de cerveau \u00e0 des robots capables de comprendre le langage humain et d’imiter les mouvements en regardant les gens – apprenant rapidement la coordination, la dext\u00e9rit\u00e9 et d’autres comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour s’adapter et interagir avec les environnements de la vie r\u00e9elle. Lors de sa pr\u00e9sentation \u00e0 la GTC, le PDG Jensen Huang a montr\u00e9 des robots humano\u00efdes aliment\u00e9s par le GR00T effectuant diverses t\u00e2ches avec succ\u00e8s lors de sa pr\u00e9sentation \u00e0 la GTC.<\/p>\n\n Nvidia a con\u00e7u Jetson Thor, un syst\u00e8me sur puce sp\u00e9cialement con\u00e7u pour aider \u00e0 construire des robots humano\u00efdes utilisant le GR00T, en tant qu’ordinateur sp\u00e9cifiquement destin\u00e9 \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9 pendant le d\u00e9veloppement de ces robots humano\u00efdes. Con\u00e7ue pour g\u00e9rer la complexit\u00e9 tout en assurant une interaction s\u00fbre et intuitive entre l’homme et le robot, son architecture modulaire optimise les performances, la puissance et la taille tout en offrant 800 t\u00e9raflops de performances d’IA 8 bits – une puissance suffisante pour faire fonctionner des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs multimodaux tels que GR00T.<\/p>\n\n Nvidia a \u00e9galement annonc\u00e9 des mises \u00e0 jour de sa plateforme Isaac qui faciliteront la conception et le d\u00e9ploiement de robots dot\u00e9s d’IA, notamment de nouveaux modules tels que Manipulator et Perceptor qui offrent une dext\u00e9rit\u00e9 de pointe et une IA modulaire pour les bras robotiques et les robots mobiles, ainsi que Isaac Lab qui permet une simulation parall\u00e8le rapide dans des environnements virtuels acc\u00e9l\u00e9r\u00e9s par le GPU.<\/p>\n\n Figure AI<\/a>, Agility Robotics<\/a>, Boston Dynamics<\/a>, Apptronik<\/a> et Sanctuary AI<\/a> se sont d\u00e9j\u00e0 associ\u00e9s \u00e0 Nvidia pour int\u00e9grer sa technologie dans leurs produits. Nvidia pr\u00e9sentera deux partenariats de ce type lors de ce salon ; ces avanc\u00e9es devraient acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9ploiement de l’IA dans les environnements de travail r\u00e9els et permettre \u00e0 un plus grand nombre de personnes d’y avoir acc\u00e8s.<\/p>\n\nQu’est-ce que le projet GR00T ?<\/h2>\n\n
Quel est l’objectif de GR00T ?<\/h2>\n\n
Quelle est la technologie du GR00T ?<\/h2>\n\n
Quel est l’impact du GR00T ?<\/h2>\n\n