Nvidia расширила платформу Isaac для робототехники: 2000 симуляционных активов и Isaac OS
Nvidia расширила платформу Isaac для робототехники новыми данными, инструментами симуляции, средой выполнения Isaac OS и технологией безопасности Halos. Обновление показали на конференции GTC Berlin вместе с гуманоидом Agile ONE SN от Agile Robots.
Главное в цифрах
- Библиотека SimReady Central: более 2000 симуляционных активов
- Nvidia Isaac Lab 3.0: общедоступная версия
- Сокращение времени внедрения у Toyota Material Handling Europe и SoftServe: до 50%
Обновление включает библиотеку SimReady Central с более чем 2000 готовыми симуляционными активами, набор данных Human 1M и Isaac Lab 3.0, который стал общедоступным. Isaac Lab 3.0 представлен как открытый фреймворк для обучения и доработки политик роботов, от настольных систем до дата-центров. Он поддерживает многопроцессорные GPU-сценарии и физические движки Newton и Nvidia PhysX.
Isaac OS построена на базе Holoscan и связывает ИИ-модели, сенсоры, системы управления и аппаратную часть робота. Среда открытая и рассчитана на детерминированную работу в реальном времени при переносе систем из симуляции на физические машины.
Безопасность и новые рабочие процессы
Nvidia также выпустила три открытых рабочих процесса для DGX Station: дообучение с подкреплением моделей GR00T 1.7, обучение ловкому манипулированию в Isaac Lab и постобучение моделей мира Cosmos для генерации синтетических данных.
Halos, платформа безопасности, построенная на IGX Thor, призвана помочь автономным машинам и роботам перейти от разработки к эксплуатации в реальных условиях. Halos внедряют Agility, Dexory, Fort Robotics и KION, а SICK оценивает её для промышленных роботов, работающих за пределами фиксированных зон безопасности.
Кто уже использует стек
По данным Nvidia, ABB Robotics интегрирует библиотеки Omniverse в RobotStudio HyperReality для виртуального ввода систем в эксплуатацию до монтажа, а KUKA использует их в Visual Components FactoryLens. Sereact обучает платформу Cortex для работы с грузами на промышленных манипуляторах Universal Robots.
Toyota Material Handling Europe и SoftServe разрабатывают автономные системы работы с материалами; Nvidia сообщает о сокращении времени внедрения до 50%. Neura Robotics использует Isaac Sim и Isaac Lab для генерации синтетических данных и обучения навыкам модели Neuron AI.
Nvidia считает, что сочетание данных, симуляции, программ обучения, среды выполнения и систем безопасности покрывает больше этапов разработки: от обучения моделей до работы на физических машинах.
