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Des équipes de NVIDIA, CMU, UC Berkeley, UT Austin et UC San Diego ont dévoilé HOVER, un contrôleur neuronal polyvalent destiné aux robots humanoïdes.
Nvidia Hover bouleverse le monde de la robotique humanoïde avec une technologie d’entraînement inédite. Grâce à des simulations 10 000 fois plus rapides que dans la réalité, les robots apprennent désormais à une vitesse extraordinaire.
Mais comment une telle innovation peut-elle transformer notre vision des machines et leur rôle dans notre quotidien ? Découvrons-le !
Nvidia Hover : un réseau neuronal qui change tout
Nvidia Hover, réseau neuronal avancé, imite le contrôle humain pour optimiser les mouvements des robots humanoïdes. Il s’agit d’un modèle de 1,5 million de paramètres, conçu par Nvidia pour coordonner les actions de marche, d’équilibre et de manipulation.
Ce réseau interprète les processus subconscients humains. Les robots sont donc capables de mouvements naturels, sans dépendre d’une programmation complexe.
Selon Jim Fan, chercheur principal chez Nvidia, Nvidia Hover maîtrise des mouvements qui, pour les humains, semblent automatiques. Grâce à la plateforme Nvidia Isaac, cette technologie bénéficie d’une simulation accélérée par GPU, qui décuple la vitesse d’apprentissage.
Les robots humanoïdes peuvent alors reproduire des actions complexes avec précision et efficacité, comme s’ils avaient passé des années en formation.
Une simulation rapide pour un apprentissage intensif
L’un des points forts de Nvidia Hover est la rapidité de son apprentissage. Avec Nvidia Isaac, une année entière d’entraînement se fait en seulement 50 minutes.
De ce fait, les robots acquièrent rapidement des compétences en répétant des milliers de mouvements dans un environnement virtuel. Cette méthode réduit les coûts et élimine le besoin de programmer chaque tâche manuellement.
Aussi, Nvidia Isaac accepte diverses entrées, comme des appareils XR ou des caméras de capture de mouvement. Cela permet aux robots de répondre à des commandes complexes, qu’il s’agisse de régler des articulations ou de suivre des commandes de joystick.
De plus, le modèle utilise une interface unifiée qui transforme les instructions en mouvements précis et fluides. Nvidia Hover s’associe également aux modèles Vision-Langage-Action. Ces modèles convertissent les commandes en actions rapides et naturelles.
C’est une technologie adaptable et polyvalente
Grâce à sa modularité, Nvidia Hover s’intègre à différents types de robots et d’interfaces de contrôle. Il est compatible avec tout robot humanoïde simulé sur Nvidia Isaac, ce qui permet une adoption rapide dans des environnements variés.
De cette façon, les entreprises peuvent ajuster le contrôle des robots selon leurs besoins particuliers. Et je pense que cela rend la collecte de données et le développement de nouvelles compétences plus faciles.
Prenons l’exemple d’entreprises comme Agility Robotics et Boston Dynamics : elles utilisent déjà Nvidia Hover pour accélérer leurs recherches.
Nvidia propose aussi des outils comme les microservices NIM pour soutenir le déploiement de robots. NIM MimicGen génère des mouvements synthétiques pour l’entraînement, et NIM RoboCasa crée des environnements de simulation prêts à l’emploi. Ces outils, intégrés au service cloud Osmo, permettent de former et de simuler les robots en quelques jours seulement.
De plus, Nvidia Hover fonctionne en complémentarité avec GR00T, un modèle de base destiné aux robots humanoïdes. Ce modèle aide les robots à comprendre le langage naturel et à imiter les actions humaines, leur permettant de naviguer dans des environnements complexes.
Nvidia Hover, associé à GR00T, aide les robots à acquérir des compétences de coordination et de réactivité, essentielles pour interagir dans le monde réel.
Alors, que pensez-vous de l’incroyable avancée de Nvidia Hover dans la robotique humanoïde ? Partagez vos idées et vos commentaires ci-dessous.
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