NVIDIA Isaac Lab 1.2 正式登陸 GitHub，推出新型機器人學習工具
在德國慕尼黑舉辦的機器人學習大會 (CoRL) 上，NVIDIA 宣布推出一系列先進工具和工作流程，以加速機器人，特別是人形機器人的發展。
這些新工具旨在提升人工智能模擬和機器人技術，包括 NVIDIA Isaac Lab 的機器人學習框架、六個專為人形機器人開發而設的專業工作流程（屬於 Project GR00T），以及新的視頻數據處理工具，分別是 NVIDIA Cosmos Tokenizer 和 NeMo Curator。
模擬技術是具身 AI 的一個關鍵推動因素。
它使我們能夠大規模地收集數據，在幾分鐘內體驗數年的學習。NVIDIA 的 Isaac Lab 允許在短短幾天內快速學習新技能，這些技能能夠直接應用於現實世界。
這次發布標誌著 NVIDIA Isaac Lab 的正式推出，這是一個基於 Omniverse 的開源框架，旨在大規模訓練各類型的機器人，包括人形和四足機器人。
許多知名機器人公司，如波士頓動力 (Boston Dynamics)、敏捷機器人 (Agility Robotics) 和 Swiss-Mile，已經開始在商業和研究方面採用 Isaac Lab。這個框架支持日益複雜的機器人任務，使機器人能夠執行精細的動作，並在環境中有效互動。
GR00T 人形機器人計劃
Project GR00T 是 NVIDIA 加速人形機器人開發的計劃，推出了六個新的工作流程，旨在解決人形機器人技術的核心挑戰。這些工作流程包括 GR00T-Gen（用於創建 AI 驅動的 3D 環境）、GR00T-Mimic（用於軌跡生成）、GR00T-Dexterity（用於靈巧操作）、GR00T-Control（用於身體控制）、GR00T-Mobility（用於導航）和 GR00T-Perception（用於感知處理）。
通過 NeMo Curator，NVIDIA 計劃將視頻數據的策劃速度提高至傳統方法的 7 倍。該工具旨在管理大量數據集，並在多節點、多 GPU 系統中自動協調，處理超過 100PB 的數據。
在 CoRL 大會上，NVIDIA 還通過發表 23 篇研究論文和舉辦 9 個專注於機器人學習進展的工作坊，進一步鞏固了其在機器人領域的領導地位。
在機器人技術的其他幾個發展中，NVIDIA 最近推出了 HOVER，一個擁有 150 萬參數的神經網絡，以及 DexMimicGen，一個大型合成數據生成器。今年早些時候，NVIDIA 還與 Hugging Face 合作推出了 LeRobot，這是一個旨在推進開源機器人研究的計劃，利用 NVIDIA 的 Isaac Lab 和 Jetson 平台。
Meta 也在開源機器人競賽中加速發展，最近發布了新的研究成果，使機器人能夠感知觸覺。開源機器人功能的競賽正在穩步加速。
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這次 NVIDIA 的發布顯示出其在機器人學習和人工智能領域的前沿地位。隨著技術的進步，我們可以預見未來機器人將在更多領域中發揮更大的作用，尤其是在自動化和人機協作方面。NVIDIA 的新工具不僅提升了機器人的學習能力，也為企業和研究機構提供了更強大的資源來探索和發展人形機器人的潛力。隨著這些技術的普及，未來的工作環境可能會出現更多人與機器人協同工作的情景，這也將對整個行業帶來深遠的影響。
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