Ein Meilenstein in der Robotik, denn das bahnbrechende Projekt GR00T adressiert die bislang größte Herausforderung: das Skalieren von Roboter-Daten. Der Ansatz ist bestechend einfach: Ein Mensch sammelt Demonstrationsdaten mit einem realen Roboter, die dann in der Simulation um das Tausendfache vervielfacht werden. Hier die Details:

Das musst du wissen – Fortschritte bei NVIDIA Projekt GR00T:

Apple Vision Pro: Der menschliche Operator steuert den Roboter in der ersten Person, was eine immersive Teleoperation ermöglicht.

RoboCasa: Ein generatives Simulations-Framework, das die Umgebung und das visuelle Erscheinungsbild variiert.

MimicGen: Eine Technik zur weiteren Vervielfältigung der Bewegungsdaten des Roboters durch Generierung neuer Trajektorien.

GPU-beschleunigte Simulation: Der Schlüssel zum Tauschen von teuren menschlichen Daten gegen kostengünstige Rechenleistung.

Mit Apple Vision Pro übernimmt der Mensch die Kontrolle über den Roboter aus der Ich-Perspektive. Vision Pro erfasst die Handbewegungen des Menschen und überträgt diese in Echtzeit auf den Roboter. So fühlt es sich für den Operator an, als wäre er in einem anderen Körper – ähnlich wie im Film „Avatar“. Trotz der zeitaufwendigen Teleoperation kann man eine kleine Menge wertvoller Daten sammeln.

RoboCasa, das generative Simulations-Framework, vervielfacht die Demonstrationsdaten, indem es das visuelle Erscheinungsbild und die Anordnung der Umgebung variiert. In Jensen Huangs Video sieht man den humanoiden Roboter in hunderten von Küchen mit unterschiedlicher Textur und Einrichtung arbeiten. Während es nur eine physische Küche im GEAR Lab bei NVIDIA HQ gibt, können unendlich viele Küchen in der Simulation erstellt werden.

RoboCasa ist nicht nur ein generatives Simulations-Framework, sondern bietet auch eine vielschichtige Plattform, die speziell darauf ausgelegt ist, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu optimieren. RoboCasa ermöglicht es Forschern und Entwicklern, maßgeschneiderte Simulationsumgebungen zu erstellen, die realitätsnahe Tests und Experimente fördern. Dies bedeutet, dass wir nicht nur die visuelle Vielfalt erhöhen, sondern auch die Komplexität und Realitätstreue der simulierten Szenarien.

MimicGen erweitert die oben beschriebenen Daten, indem es zahlreiche neue Bewegungstrajektorien basierend auf den ursprünglichen menschlichen Daten generiert und gescheiterte Trajektorien herausfiltert. Dies führt zu einer erheblich größeren Datenmenge.

MimicGen, das generative Aktions-Framework, setzt auf fortschrittliche Algorithmen zur Bewegungserzeugung und -optimierung. Mit der Fähigkeit, Tausende von neuen Bewegungstrajektorien zu generieren und nur die erfolgreichsten auszuwählen, wird der Datenpool exponentiell vergrößert. Diese Technik erlaubt es, verschiedenste Bewegungsmuster zu testen und nur die effizientesten und robustesten zu verwenden. Dies spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern verbessert auch die Leistungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit der Roboter.

Zusammengefasst: Eine menschliche Trajektorie mit Vision Pro -> RoboCasa erzeugt N (verschiedene visuelle Darstellungen) -> MimicGen vervielfältigt dies zu NxM (verschiedene Bewegungen).

Durch den GPU-beschleunigten Simulationsansatz wird teure menschliche Datenbeschaffung durch Rechenleistung ersetzt. Während Teleoperation aufgrund der begrenzten Zeit pro Tag nicht skalierbar ist, überwindet die neue GR00T-Datenpipeline diese Grenze in der digitalen Welt.

Die GPU-beschleunigte Simulation eröffnet zudem die Möglichkeit, komplexe Berechnungen in Rekordzeit durchzuführen. Dies führt zu einer erheblichen Beschleunigung des Entwicklungsprozesses. In einer Branche, in der Zeit oft gleichbedeutend mit Erfolg ist, bietet diese Technologie einen unschätzbaren Vorteil. Die Integration von leistungsstarken GPUs in den Simulationsprozess bedeutet, dass wir große Mengen an Daten in einer Fraktion der Zeit analysieren und verarbeiten können, die herkömmliche Methoden benötigen würden.

Die Begeisterung über das Skalieren, das in der Welt der großen Sprachmodelle so erfolgreich war, erreicht nun auch die Robotik. Tools werden geschaffen, um allen im Ökosystem zu helfen, mitzuwachsen:

RoboCasa: Offene generative Simulations-Framework von Yuke Zhu (http://robocasa.ai)

MimicGen: Offene generative Aktions-Framework von Ajay Mandlekar für Roboterarme, bald auch für humanoide und 5-Finger-Roboterhände (https://lnkd.in/gsRArQXy)

Apple Vision Pro -> humanoid Robot „Avatar“ Stack: Basierend auf den Open-Source-Bibliotheken der Xiaolong Wang Gruppe (https://lnkd.in/gUYye7yt)

Jensen Huangs Keynote: Projekt GR00T und Roboter-Grundlagenmodelle in Aktion (https://lnkd.in/g3hZteCG)

Dieser Ansatz zur Skalierung der Robotik-Daten eröffnet auch neue Perspektiven für interdisziplinäre Forschung. Die Zusammenarbeit zwischen Informatikern, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern wird durch die gemeinsame Nutzung von offenen Frameworks wie RoboCasa und MimicGen gefördert. Diese Plattformen bieten eine nahtlose Integration unterschiedlicher Forschungsbereiche und ermöglichen es, innovative Lösungen zu entwickeln, die weit über die traditionellen Ansätze hinausgehen.

Das Projekt GR00T stellt nicht nur eine technologische Innovation dar, sondern auch einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir über Robotik und Künstliche Intelligenz denken. Durch die Kombination von realen Demonstrationsdaten mit umfangreichen, generierten Simulationsdaten wird eine neue Ära der Datenvielfalt und -qualität eingeläutet. Diese neue Methode transformiert die Robotik von einer datensparenden Wissenschaft zu einer datengesteuerten Disziplin, die durch Schwarmintelligenz und massive Datenanalysen angetrieben wird.

Fazit: Fortschritte bei NVIDIA Projekt GR00T

Projekt GR00T markiert einen entscheidenden Schritt in der Robotik. Durch den innovativen Einsatz von Apple Vision Pro, RoboCasa und MimicGen wird eine effektive Vervielfältigung von Roboter-Daten ermöglicht. Dieser Ansatz löst das Problem der begrenzten Teleoperationsdaten und eröffnet neue Horizonte für die Skalierbarkeit in der Robotik.

Der Mehrwert dieses Projekts liegt nicht nur in der Effizienzsteigerung, sondern auch in der Bereitstellung offener Frameworks für die gesamte Community. Durch den offenen Zugang zu RoboCasa und MimicGen können Entwickler und Forscher weltweit von diesen Fortschritten profitieren und ihre eigenen Projekte vorantreiben.

Projekt GR00T zeigt, wie der kreative Einsatz von Technologie die Grenzen des Möglichen verschieben kann. Es bietet einen Ausblick auf eine Zukunft, in der Robotik und Künstliche Intelligenz nahtlos zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen.

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Jim Fan via LinkedIN Revolutionäre Fortschritte bei Projekt GR00T: Roboter-Daten im großen Stil skalieren

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