Name: NIVIDA とディズニーが共同開発！可愛すぎるロボット「GTC」とは？！
Uploaded: 2024-04-06T20:01:10.000Z
Duration: 5 min 46 s

NVIDIA のプロジェクトの GR00T です。

A general purpose foundation model for humanoid robot learning.

人型ロボットの学習のための汎用基礎モデルです。

The GR00T model takes multimodal instructions and past interactions as input and produces the next action for the robot to execute.

GR00T モデルは、マルチモーダルな指示と過去のインタラクションを入力とし、ロボットが実行すべき次のアクションを生成します。

We developed Isaac Lab, a robot learning application to train GR00T on Omniverse Isaac Sim.

GR00T を Omniverse Isaac Sim 上で学習させるためのロボット学習アプリケーション Isaac Lab を開発しました。

And we scale out with OSMO, a new compute orchestration service that coordinates workflows across DGX systems for training and OVX systems for simulation.

また、トレーニング用の DGX システムとシミュレーション用の OVX システム間でワークフローを調整する新しいコンピュート・オーケストレーション・サービスである OSMO でスケールアウトしています。

With these tools, we can train GR00T in physically based simulation and transfer zero shot to the real world.

これらのツールを使うことで、物理ベースのシミュレーションで GR00T をトレーニングし、ゼロショットを実世界に転送することができます。

The group model will enable a robot to learn from a handful of human demonstrations so it can help with everyday tasks and emulate human movement just by observing us.

グループモデルによって、ロボットは人間の実演から学習することができるようになり、日常的な作業を支援したり、私たちを観察するだけで人間の動きをエミュレートすることができるようになります。

This is made possible with invidious technologies that can understand humans from videos, train models and simulation and ultimately deploy them directly to physical robots.

これは、動画から人間を理解し、モデルやシミュレーションを訓練し、最終的には物理的なロボットに直接展開することができる、うらやましい技術によって可能になります。

Connecting group to a large language model even allows it to generate motions by following natural language instructions.

グループを大規模な言語モデルに接続することで、自然言語の指示に従って動作を生成することも可能になります。

やあ、GR-1。ハイタッチしてくれる？

いいよ！ハイタッチしましょう。

All this incredible intelligence is powered by the new Jetson Thor robotics chips, designed for GR00T built for the future.

この驚異的なインテリジェンスはすべて、未来のために作られた GR00T のために設計された新しい Jetson Thor ロボットチップによって駆動されています。

With Isaac Lab, OSMO and GR00T, we're providing the building blocks for the next generation of AI-powered robotics.

Isaac Lab、OSMO、そして GR00T によって、私たちは AI を搭載した次世代のロボット工学のためのビルディングブロックを提供しています。

The soul of NVIDIA, the intersection of computer graphics, physics, artificial intelligence. It all came to bear at this moment.

NVIDIA の魂、コンピューターグラフィックス、物理学、人工知能の交差点です。そのすべてがこの瞬間に結実しました。

The name of that project, General Robotics 003.

その名は「General Robotics 003」です。

Well, I think we have some special guests, do we?

特別ゲストがいるんでしょう？

So I understand you guys are powered by Jetson.

ジェットソンが動力源なんでしょう？

ジェットソンのロボットコンピュータが内蔵されています。

Isaac Sim で歩くことを学びます。

Ladies and gentlemen, this is Orange and this is the famous Green.

皆さん、こちらはオレンジ、こちらは有名なグリーンです。

They are the BDX robots of Disney. Amazing Disney research.

ディズニーの BDX ロボットです。驚くべきディズニーの研究です。

Come on, you guys, let's wrap up, let's go.

いや、まだ飯食ってる時間じゃねえよ。

I'll give you, I'll give you a snack in a moment.

おやつをあげるからちょっと待ってて。

The next generation of robotics will likely be a humanoid robotics.

次世代のロボット工学は人型ロボット工学になるでしょう。

我々は今、必要な技術を持っています。

And as I was describing earlier, the necessary technology to imagine generalized human robotics in a way human robotics is likely easier.

そして、先ほど説明したように、一般化された人間のロボット工学を想像するのに必要な技術は、人間のロボット工学の方が簡単である可能性が高いです。

And the reason for that is because we have a lot more imitation training data that we can provide the robots because we are constructed in a very similar way.

その理由は、私たちが非常に類似した方法で構築されているため、ロボットに提供できる模倣トレーニングデータがはるかに多いからです。

It is very likely that the human and robotics will be much more useful in our world because we created the world to be something that we can interoperate in and work well in.

人間とロボットが私たちの世界でより有用になる可能性は非常に高いです。なぜなら、私たちは世界を相互運用可能でうまく機能するものに作り上げたからです。

And the way that we set up our workstations and manufacturing and logistics they were designed for, for humans, they were designed for people.

ワークステーションや製造、ロジスティクスは、人間のために設計されたものです。

And so these human robotics will likely be much more productive to deploy.

だから、このような人間型ロボットの導入は、より生産的なものになるでしょう。

While we're creating, just like we're doing with the others, the entire stack starting from the top, a foundation model that learns from watching video, human examples.

他のチームと同じように、スタック全体を作るんです。まずは基礎となるモデルを作って、人間の例を見て学ぶんです。

It could be in video form, it could be in virtual reality form.

ビデオでもいいし、バーチャルリアリティでもいいです。

We then created a gym for it called Isaac Reinforcement Learning Gym, which allows the humanoid robot to learn how to adapt to the physical world.

そして、アイザック強化学習ジムと呼ばれるジムを作り、人型ロボットが物理的世界に適応する方法を学習できるようにしました。

And then, an incredible computer—the same computer that's going to go into a robotic car—will run inside a humanoid robot called Thor.

ロボットカーに搭載されるのと同じ、驚異的なコンピューターが、Thor というヒューマノイドロボットの中で稼働します。

変圧器エンジン用に設計されています。