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Künstliche Intelligenz Die nächste Roboter-Generation wird schneller lernen

Von Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter 1 min Lesedauer

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Für die nächste Generation von humanoiden Robotern hat Nvidia das Projekt Groot vorgestellt. Es handelt sich um ein Basismodell, mit denen Roboter schneller durch Simulation und Informationen aus der realen Welt lernen können.

Humanodie Roboter lernen schneller durch Simulation und Informationen aus der realen Welt. Das Projekt Groot von Nvidia nutzt den SoC Jetson Thor.
Humanodie Roboter lernen schneller durch Simulation und Informationen aus der realen Welt. Das Projekt Groot von Nvidia nutzt den SoC Jetson Thor.
(Bild: Nvidia)

Für die humanoide Robotik der nächsten Generation hat Nvidia Groot vorgestellt. Das Projekt Groot ist ein allgemeines Basismodell für humanoide Roboter, das von Nvidia entwickelt wurde, damit Roboter schneller durch Simulationen und mit Informationen aus der realen Welt lernen können.

Für schnelleres Lernen der Robotersystemen hat Nvidia die Computerplattform Jetson Thor entwickelt: Basierend auf dem Thor-System-on-a-Chip (SoC) führt diese Plattform komplexe Aufgaben aus und ist in der Lage, sicher und dank natürlicher Sprache mit Maschinen zu interagieren.

Jetson Thor trainiert humanoide Roboter

Jetson Thor hat eine modulare Architektur. Das System ist auf Leistung, Energieeffizienz und Größe optimiert. Der SoC enthält eine GPU der nächsten Generation, die auf der Blackwell-Architektur von Nvidia basiert. Darüber hinaus ist eine Transformer-Engine vorhanden, die 800 Teraflops an 8-Bit-Gleitkomma-KI-Leistung bereitstellt. Dies ermöglicht die Ausführung multimodaler generativer KI-Modelle für Groot.

Durch die Integration von Jetson Thor in Roboterplattformen können Entwickler KI-basierte Roboter entwickeln, die in der Lage sind, ihre Umgebung mehrdimensional wahrzunehmen und komplexe Aufgaben wie Greifen, Schneiden, Schleifen, Schweißen und Prüfen autonom auszuführen.

Die Plattform bietet auch die Möglichkeit, Sensordaten in Echtzeit zu analysieren und intelligent zu verarbeiten, was zu einer verbesserten Interaktion zwischen Robotern und ihrer Umgebung führt. Um die humanoiden Roboter zu trainieren, bietet Nvidia Isaac Manipulator und Isaac Perceptor an: eine Sammlung vortrainierter Robotermodelle, Bibliotheken und Referenzhardware. Isaac Manipulator hilft Entwicklern, eine größere Anzahl neuer Roboteraufgaben zu automatisieren.

Perceptor ist eine Sammlung von hardwarebeschleunigten Paketen für visuelle KI, die speziell für autonome mobile Roboter (AMR) entwickelt wurden. Nvida hat in Perceptor insbesondere Funktionen für Multikamera- und 3D-Surround-Sound integriert. Damit können Industrieroboter sicher mit Anlagen und Menschen in der Fabrik interagieren.

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