Cette semaine à la Conférence sur l’apprentissage des robots (CoRL) à Munich, en Allemagne, NVIDIA a divulgué une pléthore de nouveaux outils et workflows d’IA et de simulation qui peuvent considérablement accélérer le travail des développeurs de robots sur les machines alimentées par l’IA, comme les humanoïdes. La gamme se compose du framework d’apprentissage robotique NVIDIA Isaac Lab, désormais largement disponible, de six nouveaux workflows d’apprentissage de robots humanoïdes pour le Project GR00T qui vise à accélérer le développement de robots humanoïdes, et d’outils avancés de modélisation du monde pour la curation et le traitement des données vidéo, impliquant le tokenizer NVIDIA Cosmos et le NVIDIA NeMo Curator pour le traitement vidéo.
Le tokenizer Cosmos en source ouverte assiste les développeurs de robots en fournissant une tokenization visuelle premium, décomposant les vidéos et les images en tokens de haute qualité à des taux de compression incroyablement élevés et fonctionne jusqu’à 12 fois plus vite que les tokenizers existants. NeMo Curator accélère également la curation du traitement vidéo, se déplaçant jusqu’à 7 fois plus vite que les pipelines non optimisés.
Coïncidant avec CoRL, NVIDIA a également introduit 23 articles et neuf ateliers sur l’apprentissage des robots et a déployé des directives de formation et de workflow pour les développeurs. De plus, NVIDIA et Hugging Face ont confirmé leur partenariat pour accélérer la recherche en robotique en source ouverte avec LeRobot, NVIDIA Isaac Lab et NVIDIA Jetson. Toutes ces innovations sont au service de la communauté des développeurs. NVIDIA Isaac Lab est un cadre d’apprentissage robotique innovant et en source ouverte. Il est construit sur NVIDIA Omniverse, une plateforme spécialement conçue pour le développement d’applications OpenUSD pour la digitalisation industrielle et la simulation d’IA physique.
