NVIDIA приближает Physical AI к производству: роботы учатся работать с деталями и кабелями

NVIDIA представила GR00T 2 — открытую модель для обучения роботов точным физическим операциям: подключению кабелей, сборке компонентов и манипуляциям с мелкими предметами. Компания представила обновлённую симуляционную среду Isaac Lab 3.0 и новые инструменты для оценки роботизированных систем.

Для REAL DIGITAL это продолжение темы Physical AI — искусственного интеллекта, который взаимодействует с физическим миром через роботов, автономные машины и промышленное оборудование. В предыдущем материале мы разбирали, какую нишу в этой индустрии может занять Казахстан.

От перемещения — к точной работе

GR00T 2 построена на базе NVIDIA Cosmos и относится к новому классу World Action Models. Такие модели связывают восприятие окружающей среды с прогнозированием последствий действий и управлением роботом.

Модель обучается на разнообразных данных о действиях людей и роботов, осваивает навыки манипуляции предметами и позволяет переносить их между разными роботизированными платформами.

В собственных тестах NVIDIA GR00T 2 успешно выполняла в среднем 71% из 50 задач после одной демонстрации на каждую задачу. После пяти демонстраций показатель достигал 95%. Кроме того, модель смогла хотя бы один раз выполнить 40 из 50 задач без специальных демонстраций. Это результаты контролируемых испытаний NVIDIA, а не независимая оценка надёжности на производстве.

NVIDIA описывает GR00T 2 как «openly available». На момент анонса компания не опубликовала веса модели, лицензию и модельную карту. Доступность для разработчиков за пределами партнёрской программы пока не подтверждена.

Сначала тренировка в симуляции, затем производство

Isaac Lab 3.0 позволяет отрабатывать действия роботов в виртуальной среде. Вместе с физическим движком Newton система моделирует гибкие объекты — кабели и ткань, а также сложные механизмы, например роботизированные кисти с множеством подвижных соединений.

Инженеры могут многократно проверять сценарии и обучать роботов на тысячах виртуальных экземпляров, прежде чем переносить навыки на физическое оборудование.

По данным NVIDIA, в одном из тестов манипуляций с использованием компьютерного зрения связка Isaac Lab 3.0 и Newton обеспечила производительность обучения до 2,5 раза выше, чем Isaac Lab 2.3 с PhysX.

Foxconn уже применяет GR00T 2 для автоматизации производства серверов. Siemens оценивает возможности использования модели в промышленных задачах. Это разные стадии работы с технологией: применение в производственном сценарии и оценка потенциальных вариантов внедрения.

Что это значит для Казахстана

23 октября во время визита Дженсена Хуанга в Астану представитель казахстанской стороны по вопросам ИИ сообщил, что обсуждался вопрос развития Казахстана как хаба для Physical AI. NVIDIA также анонсировала сотрудничество с казахстанским стартапом Higgsfield. В ходе обсуждения рассматривались возможности применения технологий в промышленности, горнодобывающей отрасли, сельском хозяйстве, транспорте и логистике.

GR00T 2 показывает практический порядок работы: выбрать конкретную производственную операцию, собрать данные, смоделировать процесс, обучить систему и провести пилот на предприятии. Результаты следует оценивать по точности выполнения операций, количеству ошибок, простоям, безопасности и стоимости внедрения.

Предложенный Physical AI-кластер на базе QAIRU мог бы объединить университеты, инженерные команды, разработчиков и промышленных заказчиков вокруг таких проектов.

Для Казахстана более достижимая ниша — цифровое модельдирование производственных процессов, обучение моделей на местных задачах, испытания и интеграция роботизированных решений на предприятиях.

Сама по себе закупка роботов такую специализацию не создаст. Для неё нужны собственные данные, инженерные компетенции и технологии, которые можно адаптировать и масштабировать на нескольких объектах.

Это расширит роль Казахстана: от рынка сбыта робототехники — до участника разработки, обучения и внедрения Physical AI в промышленности.