Les robots du futur devront posséder des capacités proches de celles des humains : dextérité, perception, cognition et coordination. L’environnement réel, avec son imprévisibilité, exige des solutions avancées pour l’entraînement et le déploiement de ces machines. C’est dans ce contexte que NVIDIA se positionne en leader, en proposant des outils et des frameworks qui simplifient et accélèrent le développement de l’intelligence artificielle physique.
L’Approche « Sim-First » et le Rôle Central d’OpenUSD
L’approche « sim-first » est au cœur de la stratégie de NVIDIA. Elle permet d’entraîner simultanément des centaines, voire des milliers, d’instances de robots dans des environnements simulés. Cette méthode s’appuie sur des données capturées par les robots réels et des données synthétiques. L’objectif est de faire acquérir aux robots les compétences nécessaires avant de les déployer dans le monde réel. Into the Omniverse est le point de départ de cette révolution.
Le format Universal Scene Description (OpenUSD) joue un rôle crucial. Il sert de standard de données évolutif et interopérable, permettant de créer des mondes virtuels physiquement précis. Dans ces environnements, les robots peuvent s’entraîner et perfectionner leurs compétences. OpenUSD assure la compatibilité entre les différentes plateformes et scenarios de déploiement, ce qui est essentiel pour la scalabilité des projets.
Accélération de l’IA Physique avec les Nouvelles Technologies NVIDIA
NVIDIA a annoncé des avancées significatives dans le domaine de la simulation physique open-source, des modèles de fondation ouverts et des frameworks de développement. Ces innovations visent à accélérer le développement de l’IA physique. Parmi elles, on retrouve le Newton Physics Engine, co-développé avec Google DeepMind et Disney Research, et géré par la Linux Foundation. Ce moteur physique accéléré par GPU est conçu pour optimiser l’apprentissage des robots, en particulier les humanoïdes.
Construit sur NVIDIA Warp et OpenUSD, Newton permet aux robots d’apprendre des tâches complexes avec une grande précision. Il s’intègre de manière transparente avec les frameworks d’apprentissage robotique tels que MuJoCo Playground et NVIDIA Isaac Lab. L’arrivée de l’Isaac GR00T N1.6, un modèle de fondation robotique open source, marque également une étape importante. Intégrant NVIDIA Cosmos Reason, un modèle de langage de vision pour l’IA physique, il facilite la compréhension des instructions et la navigation dans des situations imprévues. Enfin, la nouvelle version d’NVIDIA Isaac Lab, un framework d’apprentissage robotique modulaire open source basé sur NVIDIA Isaac Sim et OpenUSD, offre de nouvelles fonctionnalités pour les chercheurs et les développeurs en robotique, incluant le contrôle du corps entier et la téléopération étendue.
Impact et Applications Concrètes dans l’Industrie
De nombreuses entreprises et développeurs de premier plan dans le domaine de la robotique adoptent les technologies et les bibliothèques de simulation NVIDIA pour accélérer le développement et le déploiement de l’IA physique. Agility Robotics utilise NVIDIA Isaac Lab pour entraîner un modèle de contrôle du corps entier pour son robot Digit. Lightwheel développe la Lightwheel Simulation Platform, basée sur NVIDIA Omniverse. Mentee Robotics exploite l’architecture à trois ordinateurs de NVIDIA pour développer les capacités d’apprentissage sophistiquées de MenteeBot, utilisant OpenUSD pour développer des pipelines de génération de données synthétiques dans Isaac Sim.
Universal Robots utilise la plateforme NVIDIA Isaac pour la simulation et l’apprentissage des robots, exploitant OpenUSD pour créer des jumeaux numériques interopérables d’environnements de fabrication. Wandelbots, une entreprise allemande de logiciels de robotique, utilise une plateforme d’apprentissage no-code pour permettre aux opérateurs d’assemblage de former des robots dans un jumeau virtuel avant le déploiement. L’écosystème NVIDIA est donc en pleine effervescence et offre des solutions complètes.
Conclusion : Un Futur Prometteur pour la Robotique et l’IA Physique
Les avancées de NVIDIA dans le domaine de l’apprentissage robotique, grâce à des outils comme Newton Physics Engine, OpenUSD et Isaac Lab, ouvrent de nouvelles perspectives pour le développement de l’IA physique. L’adoption croissante de ces technologies par les acteurs de l’industrie témoigne de leur potentiel. Les développeurs peuvent s’attendre à des outils toujours plus performants pour créer des robots capables d’interagir de manière plus efficace et plus sûre avec les humains.
En explorant les ressources proposées par NVIDIA, comme les tutoriels, les podcasts, et les sessions de formation, les professionnels et les passionnés peuvent se plonger dans cet univers en constante évolution. La prochaine étape pour l’industrie de la robotique est d’exploiter pleinement le potentiel de ces technologies pour transformer les environnements de travail et améliorer la qualité de vie. Le futur de la robotique est en marche. Les liens vers les ressources sont disponibles pour en savoir plus.
