في مؤتمر GTC 2024 قدمت إنفيديا GR00T منصة ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط لتطوير الروبوتات البشرية المستقبلية.

حيث يعتمد GR00T على نموذج أساسي للأغراض العامة يمكّن الروبوتات البشرية من تحليل ومعالجة النصوص والكلام ومقاطع الفيديو، بالإضافة إلى العروض التوضيحية المباشرة، وذلك بهدف اتخاذ إجراءات عملية وفعّالة.

بالتعاون مع أدوبي، قدمت إنفيديا تطويرًا مذهلًا لمنصة GR00T باستخدام أدوات منصة إسحاق الروبوتية.

وتشمل هذه التطورات إطلاق مختبر إسحاق Isaac Lab الجديد، الذي يعزز عملية التعلم والتطوير للروبوتات المتقدمة، مما يجعل GR00T أكثر قدرة وفاعلية في استخدام الذكاء الصناعي لتحسين أداء الروبوتات البشرية في مجموعة واسعة من التطبيقات والمهام.

قال جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا: "يُعَدُ بناء النماذج الأساسية للروبوتات البشرية العامة أحد أكثر المشكلات إثارةً التي يجب حلها في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم.

إن تجميع التقنيات معًا يمكن كبار علماء الروبوتات في جميع أنحاء العالم من تحقيق قفزات كبيرة نحو تطوير الروبوتات الاصطناعية العامة."

ولمساعدة الشركات في تشغيل GR00T، أعلنت إنفيديا عن شريحة Jetson Thor المخصصة للروبوتات البشرية.

وقد نشرت الشركة تحسينات ملحوظة في بناء أذرع المعالجة الصناعية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الروبوتات المتنقلة في البيئات غير المنظمة.

تم تصميم GR00T لفهم نصوص اللغة والكلام والفيديو والعروض المباشرة، مما يتيح له محاكاة الحركات البشرية وتنفيذ إجراءات عامة للتنقل والتكيف والتفاعل مع العالم الحقيقي.

هذا يسهّل عملية تطوير ونشر الروبوتات بشكل كبير، مما يؤدي إلى تعزيز قدراتها بشكل فعّال.

باستخدام النصوص والعروض المباشرة كمدخلات، يمكن لأي شخص برمجة الروبوتات بسهولة، متيحًا لهم الوصول إلى الإمكانيات ذات الصلة.

قدّم هوانغ مجموعة من الروبوتات البشرية التي تعتمد على GR00T وتكمل مهامًا متنوعة، وتشمل ذلك الروبوتات من شركات مثل Agility Robotics و Apptronik و Fourier Intelligence و Unitree Robotics.

وتهدف إنفيديا إلى التحقق من قدرة الروبوتات البشرية على تشغيل النماذج المعقدة والمتعددة الوسائط، لذا قامت بإطلاق منصة الحوسبة Jetson Thor للروبوتات البشرية.

تتضمن هذه المنصة وحدات معالجة مركزية عالية الأداء ووحدة معالجة رسومات من الجيل التالي بناءً على معمارية Blackwell، مع محرك محول يوفر ما يصل إلى 800 تيرافلوب من أداء الذكاء الاصطناعي.