3月19日、英偉達は人型ロボットの汎用基礎モデルProject GR 00 Tを発表し、ロボットと身体知能の面での突破をさらに推進することを目指した。
GR 00 Tが駆動するロボットは自然言語を理解し、人間の行動を観察することで動作を模倣することができる。現実世界に適応し、対話するために、さまざまなスキルを迅速に学習し、調和させ、より良い柔軟性を備えています。
「汎用人型ロボットの基礎モデルの開発は、現在のAI分野で最もエキサイティングな課題の1つです。世界各地のロボット技術指導者は、さまざまな賦能技術を結集し、人工汎用ロボット分野でのブレークスルーに取り組んでいます」と、インビルタ創業者兼CEOの黄仁勲氏は言う。
彼のGTC大会の基調講演では、このようなロボットがどのようにしてさまざまなタスクを遂行しているのかを動画で示した。
医療や物流運搬、選別用のアーム、ジュースなどの家事ができる人型家庭用ロボット、人間のドラムを真似したり、動画から人間の振り付けを学んだりしてシミュレーションしたりするロボットも含まれています。大言語モデルに基づいて、人間の口頭命令を理解し、応答する人型ロボットもある。
動画を展示した後、黄仁勲氏は後ろにある英偉達チップとサービスで駆動され、訓練されたロボットの列と一緒に観客に挨拶し、SF感に満ちていた。
黄仁勳GTC大会テーマ講演
英偉達はまた、NVIDIA Thorシステムレベルチップ（SoC）に基づく新型人型ロボットコンピュータJetson Thorを発表し、生成式AIインフラストラクチャとシミュレーションツール、AIワークフローインフラストラクチャを含むNVIDIA Isaacロボットプラットフォームを大幅にアップグレードした。
このSoCは、GR 00 Tなどの多モード生成式AIモデルを実行するために毎秒800兆回の8ビット浮動小数点演算AI性能を提供するNVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用したtransformer engineを持つ次世代GPUを含む。統合された機能セキュリティプロセッサ、高性能CPUクラスタ、100 GBイーサネット帯域幅により、設計と統合作業が大幅に簡略化されます。
訓練具身知能モデルには大量のリアルデータと合成データが必要である。新しいIsaac LabはGPU加速、性能最適化の軽量化アプリケーションで、Isaac Simに基づいて構築され、ロボット学習のための数千の並列シミュレーションを実行することに特化している。
多くのロボットはIsaac Labで大量の訓練を行い、どのように任務を達成するかを学んだ。ディズニーが生産したエンダーチップを使ったOrangeとGreenという小型ロボットも現場に来ており、黄仁勲氏によると、Isaacプラットフォームで歩くことを学んだという。
講演会場にやってきたディズニーロボットGreen
英偉達は、1 X Technologies、Agility Robotics、Apptronik、ボストンダイナミクスなど、人型ロボット会社のために総合的なAIプラットフォームを開発している。
「次世代ロボットは人型ロボットである可能性が高い。私たちと似た構造のロボットたちに提供できる模倣訓練データがもっと多いからだ。人型ロボットは人間が設計したワークステーション、製造、物流の一環に効率的に配置することができる」と黄仁勲氏は言う。
人口高齢化の進行と労働コストの上昇に伴い、人型ロボット業界は発展のチャンスを迎えている。GGII（高工業産業研究院）の報告によると、2026年までに世界の人型ロボット市場規模は20億ドルを超える見込みだ。
ロボットはこの時点で爆発し、生成式AIは背後にある最大の推手である。英偉達ロボットとエッジコンピューティング副総裁のDeepu Talla氏は今年のCESで、大言語モデル（LLM）があれば、ロボットは人間の指令をより自然に理解し、応答することができる、生成型AIがあれば、ロボットはかつてない知覚と適応能力を実現することができる。ゴールドマン・サックスもこれまで、人型ロボットが電気自動車をスマートに運転した後のもう一つのAIの着地シーンになると述べてきた。
「AIとロボットハードウェアの結合は確かに想像の余地があることであり、2023年には数少ない投資風口の一つだ」と祥峰投資管理パートナーの夏志進氏はインタフェースニュースに語った。
昨年12月、テスラはOptimusロボットの第2世代を発表し、マースク氏はOptimusの一部が来年に納入される可能性が高いと述べた。今年1月に続いて、料理上手なスタンフォードロボットMobile ALOHAが全網に火をつけた。Figureは3月、OpenAIの大モデルに搭載されたロボットFigure 01のデモ動画を公開し、人間とスムーズに会話ができ、口頭命令を解析実行することができるようになった。
英偉達也氏はこの波に乗り、2月に汎用知能体研究実験室（GEAR）の設立を発表した。仮想世界と現実世界における具身知能体基礎モデルの構築を目指し、多モード基礎モデル、汎用型ロボット研究、仮想世界における基礎知能体、シミュレーションとシミュレーションデータの4つの分野に集中する。
今年のGTCでは、Agility Robotics、ボストンダイナミクス、ディズニー、Google DeepMindなどのロボット25種類と関連製品、人型ロボット、アーム、ロボットビジョン、高精度3 Dスキャンシステムなどが展示される。
同時に、ロボットの操作、ナビゲーション、知覚、計算、シミュレーション/合成データ生成などの多方面の内容を含む複数の会議がロボットに関連している。
2024年は人型ロボット量産の元年になるのではないかという業界内の声がある。大模型の井噴も確かに人型ロボットに新たな機会を与えたが、技術的なボトルネック、コストの高騰などの古い問題が新たな難題にならないことが前提だ。
逐次動力創始者の張Wei氏はインタフェースニュースに対し、現在のロボットの大部分は「平地を2歩歩く」状態にしか達しておらず、スムーズに荷物を持ってもらうのは難しいと述べた。
英偉達メディアコミュニケーション会で、Deepu Tella氏は、現在は人型ロボットの発展の初期段階であり、第1陣の使用例は主に労働力不足の製造業に集中するが、いくつかの共通問題の解決に伴い、人型ロボットはサービス業、病院、家庭により多く応用されると述べた。