機器人前瞻12月4日報道，這兩天，在亞馬遜云科技re:Invent大會上，英偉達(dá)宣布推出了Isaac Sim 4.2。
Isaac Sim 是基于 NVIDIA Omniverse 開發(fā)的功能強大的仿真平臺，供開發(fā)人員在基于物理的虛擬環(huán)境中模擬和測試 AI 驅(qū)動的機器人。
英偉達(dá)表示，Isaac Sim現(xiàn)已經(jīng)由NVIDIA L40S GPUs支持的Amazon Elastic Cloud Computing （EC2） G6e 實例上提供，可以使機器人模擬的規(guī)模翻倍并加速 AI 模型訓(xùn)練。同時，借助云原生編排平臺 NVIDIA OSMO，開發(fā)人員可以在其 AWS 計算基礎(chǔ)設(shè)施中輕松管理復(fù)雜的機器人工作流。
英偉達(dá) Omniverse 高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理 Akhil Docca 提到：“在云端提供英偉達(dá)加速的硬件和軟件，使任何規(guī)模的團隊都可以擴展其物理 AI 工作流。
一、什么是物理AI？
早在今年6月的COMPUTEX大會上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛就強調(diào)：“AI的新一波浪潮是物理AI。AI能夠理解物理定律，并與人類并肩作戰(zhàn)?！?/p>
根據(jù)英偉達(dá)在亞馬遜云科技大會上的說法，“物理 AI”是指能夠理解物理世界并與之交互的 AI 模型，它“體現(xiàn)了下一波自動駕駛機器”，例如自動駕駛汽車、工業(yè)機械手、移動機器人、類人機器人，甚至是工廠和倉庫等機器人運行的基礎(chǔ)設(shè)施。
英偉達(dá)認(rèn)為，借助物理 AI，開發(fā)人員正在采用“three-computer solution”進行訓(xùn)練、模擬和推理，以取得突破。
▲英偉達(dá)為人形機器人開發(fā)者提供的“three-computer solution”
然而，在訓(xùn)練機器人系統(tǒng)的物理AI過程中，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集才能讓機器人在部署中實現(xiàn)精確推理。但實際上，開發(fā)這類數(shù)據(jù)集成本非常高昂。
所以，英偉達(dá)確信，仿真為解決這樣的問題提供了一個答案，因為它可以加速 AI 驅(qū)動機器人的訓(xùn)練、測試和部署。
二、性能比上一代翻倍，還能靈活擴展
英偉達(dá)表示，開發(fā)人員可以在部署機器人之前使用仿真來驗證、確認(rèn)和優(yōu)化機器人設(shè)計以及系統(tǒng)及其算法，以實現(xiàn)最高效率。
由NVIDIA L40S GPU加速的亞馬遜EC2 G6e實例在性能上比上一代架構(gòu)提升了一倍，同時隨著場景和模擬復(fù)雜性的增加，還能靈活擴展，機器人開發(fā)者可以使用這些實例來訓(xùn)練許多為AI驅(qū)動型機器人提供支持的計算機視覺模型。
這也意味著可以針對各種任務(wù)（從數(shù)據(jù)生成和模擬到模型訓(xùn)練）擴展相同的實例。英偉達(dá)補充說，無論是在本地還是在AWS云中，OSMO允許團隊跨分布式計算資源編排和擴展復(fù)雜的機器人開發(fā)工作流程。
Isaac Sim還可以促進協(xié)作關(guān)鍵工作流程，例如生成用于感知模型訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)，Rendered.ai、SoftServe和Tata Consultancy Services等多家公司都已用其生成合成數(shù)據(jù)。
英偉達(dá)強調(diào)，Isaac Sim使開發(fā)人員能夠在仿真環(huán)境中測試和驗證機器人，而 Isaac Lab是一個基于Isaac Sim構(gòu)建的開源機器人學(xué)習(xí)框架，能夠利用Isaac Sim 的最新仿真功能，實現(xiàn)逼真場景的快速高效模擬，為機器人學(xué)習(xí)提供了強大的虛擬環(huán)境。
由于這些模擬是可重復(fù)的，開發(fā)人員可以進行故障排除并減少驗證和測試所需的循環(huán)次數(shù)。
目前，已經(jīng)有多家機器人初創(chuàng)公司如Field AI、Cobot、Swiss-Mil、Cohesive Robotics等在AWS上使用Isaac Sim。
結(jié)語：合成數(shù)據(jù)驅(qū)動機器人落地加速
一直以來，稀少的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)是機器人從訓(xùn)練到落地過程中最大的掣肘。
在機器人底層模型的訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)獲取難度、獲取成本、標(biāo)注周期都遠(yuǎn)超語言模型。
而用合成數(shù)據(jù)代替真實數(shù)據(jù)、讓機器人在仿真環(huán)境進行快速迭代，不失為一個更高效低成本、且真實可靠的解決方案，也加速了機器人走向各行各業(yè)中錯綜復(fù)雜的應(yīng)用場景。
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