الممارسة تجعلها دقيقة: نينديا وشركاؤها يتقدمون في محاكاة الروبوتات في CoRL

في مؤتمر تعلم الروبوتات (CoRL) في أستنبر، تُعرّض نينديا نموذج GR00T 2، وهو نموذج عالم أفعال حدودي مفتوح مبني على NVIDIA Cosmos. تم تدريب النموذج على بيانات متنوعة من الروبوتات والبشر—بما في ذلك 100,000 ساعة من بيانات البشر المفتوحة من NVIDIA من منظور شخصي—مما يتيح للروبوتات اكتساب مهارات التلاعب الدقيق عبر مجموعة واسعة من المهام الفيزيائية.

تتميز ميزات GR00T 2 بأداء خارج المقياس، حيث أنجز 40 من 50 مهمة مُقيّمة دون الحاجة إلى تعليمات مخصصة للمهمة. كما يظهر قدرة قوية على نقل المهارات، حيث يتعلم من عروض بشرية وينقل المهارات بين أجسام الروبوت المختلفة دون الحاجة إلى تعليمات إضافية من الروبوت. بالإضافة إلى ذلك، يحقق النموذج تعميماً قوياً مع بيانات قليلة، حيث وصل إلى 71% متوسط النجاح عبر 50 مهمة مع عرض واحد فقط لكل مهمة، ووصل إلى 95% مع خمسة عروض. كما يدعم GR00T 2 التحكم في الوكلاء، مما يسمح للوكلاء الاصطناعيين بتسلسل المهارات واستعادة الأخطاء باستخدام واجهة برمجة التطبيقات وأدوات الدعم.

تأتي هذه التطورات ضمن مجموعة من ستة أوراق نيلديا النهائية للمرشحين لجائزة أفضل ورقة في CoRL، بما في ذلك أوراق GRAIL وRoboTTT. تعمل نينديا مع شركاء مثل Ambi Robotics وBosch Research وDexmate وDyna Robotics وFieldAI وFlexion وNoitom Robotics وسيمز وSkild AI وRLWRLD وجامعة UC Berkeley وWalden Robotics وجامعة واشنطن لنشر هذه التقنيات على نطاق أوسع. تساعد هذه الابتكارات الباحثين على تدريب الروبوتات على مهام معقدة، وتقييم أدائها في ظروف متغيرة، واستخدام الفشل لتوجيه التعلم الإضافي—بناءً على الدقة والتكيف والاستقلالية اللازمة للانتقال من العروض المخبرية إلى النشر الصناعي.

تمثل نماذج العالم الأفعال المرحلة التالية من استقلالية الروبوتات، حيث تمكن الآلات من إدراك محيطها، وتوقع كيفية تغير البيئة نتيجة أفعالها، وتنفيذ مهام معقدة متعددة الخطوات بدقة عالية. يمثل GR00T 2 هذا القدر، حيث يحتل المرتبة بين أعلى ثلاثة نماذج عبر فئات رؤية-لغة-فعل ونماذج العالم الأفعال في اختبارات RoboCasa365 وRoboL.