Nvidia continue d’avancer sur le développement d’un « cerveau » pour les robots humanoïdes, une plateforme universelle capable de s’adapter aux différents modèles sur le marché. La firme vient de présenter Isaac GR00T N1, qui est déjà capable d’effectuer des tâches domestiques.
La révolution des robots humanoïdesrobots humanoïdes semble inéluctable et se rapproche de plus en plus. Si le côté mécanique est très important, l’intelligence artificielle est essentielle pour que les robots puissent évoluer dans le monde réel et effectuer des tâches. À cette fin, Nvidia vient d’annoncer Isaac GR00T N1, un modèle de base pour robots humanoïdes. Cela s’inscrit dans la vision à long terme de la firme, qui a déjà exprimé son intention d’offrir une solution complète, logicielle et matérielle, pour le « cerveaucerveau » des robots humanoïdes.
L’architecture en deux parties d’Isaac GR00T N1 semble très similaire à celle de Helix de Figure AI, dévoilé le mois dernier. Le System 2 est un modèle vision-langage (VLM) à réflexion lente, pour une prise de décision méthodique. Il formule des plans d’action en raisonnant sur les instructions et l’environnement. Le System 1 est plus rapide, conçu pour imiter les réflexes ou l’intuition humaine. C’est lui qui convertit les plans en mouvementsmouvements précis. Ce modèle peut être adapté à différents robots. Nvidia a montré le robot Neo Gamma de 1X Technologies effectuant des tâches domestiques ainsi que le Fourier GR-1 travaillant dans un entrepôt. Tout comme avec Helix, les robots sont aussi capables de coopérer entre eux. D’autres entreprises y ont déjà accès, comme Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics et NEURA Robotics.
Présentation d’Isaac GR00T N1, un modèle de base pour robots humanoïdes. © Nvidia
Un modèle disponible sur Hugging Face
Nvidia a également annoncé une collaboration avec GoogleGoogle DeepMind et Disney Research pour la création de NewtonNewton, un moteur physiquephysique (un simulateur des lois de la physique) sous licence libre. Il est basé sur la plateforme Warp de Nvidia, et sera compatible avec les plateformes de simulation MuJuCo de Google DeepMind et Isaac Lab de Nvidia. Celui-ci devrait permettre de multiplier par 70 la vitessevitesse d’apprentissage des tâches par les robots.
Enfin, Nvidia a annoncé un blueprint Isaac GR00T pour la génération de données synthétiques. Il permet de simuler des tâches de manipulation à partir d’un petit nombre de démonstrations humaines. En seulement 11 heures, ils ont pu générer 780 000 trajectoires synthétiques, l’équivalent de 6 500 heures de démonstrations. En entraînant GR00T N1 sur ces données, ses performances se sont améliorées de 40 %.
La bonne nouvelle est qu’Isaac GR00T N1 est un modèle ouvert, ce qui devrait permettre à de nombreuses entreprises d’en bénéficier. Il est disponible sur Hugging Face et GitHub, ainsi que ses données d’entraînement.
