NVIDIA Sonic: Ganzkörpersteuerung für humanoide Roboter mit einer einzigen Architektur
NVIDIA hat die skalierbare Kontrollarchitektur SONIC vorgestellt, die es menschenähnlichen Robotern ermöglicht, durch eine einzige Hauptpolitik diverse Aufgaben wie Laufen, Springen und Greifen auszuführen. Das auf über 100 Millionen Bewegungsbildern trainierte System mit 42 Millionen Parametern verarbeitet verschiedene Eingabequellen wie Videodaten, Textbefehle und Musikrhythmen und erzielte bei Tests am Unitree G1 eine Erfolgsquote von 99,2 Prozent bei 123 Bewegungssequenzen sowie durchschnittlich 75 Prozent bei komplexen Aufgaben.
Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- NVIDIA hat die skalierbare Kontrollarchitektur SONIC vorgestellt, die es menschenähnlichen Robotern ermöglicht, durch eine einzige Hauptpolitik diverse Aufgaben wie Laufen, Springen und Greifen auszuführen.
- Das auf über 100 Millionen Bewegungsbildern trainierte System mit 42 Millionen Parametern verarbeitet verschiedene Eingabequellen wie Videodaten, Textbefehle und Musikrhythmen und erzielte bei Tests am Unitree G1 eine Erfolgsquote von 99,2 Prozent bei 123 Bewegungssequenzen sowie durchschnittlich 75 Prozent bei komplexen Aufgaben.
- NVIDIA, menschenähnlichen Robotern unter Kontrolle begegnende grundlegende Grenzen überwinden zu können, kündigte die skalierbare Kontrollarchitektur SONIC (Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control) an.
SvyTech-Check
Redaktionelle Einordnung
Kernpunkt
NVIDIA hat die skalierbare Kontrollarchitektur SONIC vorgestellt, die es menschenähnlichen Robotern ermöglicht, durch eine einzige Hauptpolitik diverse Aufgaben wie Laufen, Springen und Greifen auszuführen.
Warum relevant
Während herkömmliche Ansätze für jede Bewegung oder Aufgabe separate KI-Modelle erfordern, ermöglicht SONIC über eine einzige Hauptpolitik, dass Roboter laufen, springen, Objekte greifen und komplexe...
Einordnung
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Während herkömmliche Ansätze für jede Bewegung oder Aufgabe separate KI-Modelle erfordern, ermöglicht SONIC über eine einzige Hauptpolitik, dass Roboter laufen, springen, Objekte greifen und komplexe Körperbewegungen ausführen können.
Skalierbare Daten- und Modellarchitektur Die KI-Architektur wurde in drei wesentlichen Dimensionen skaliert: Trainingsdaten, Modellkapazität und Rechenleistung. Das Modell wurde mit mehr als 100 Millionen Bewegungsbildern trainiert, die aus etwa an menschlichen Bewegungsdaten erfasst wurden, und verfügt über 42 Millionen Parameter.
Für den Trainingsprozess wurden bis zu 128 GPUs eingesetzt, was insgesamt etwa 21.000 GPU-Stunden erforderte.
Technik und Auswirkungen
Quellenprofil
Quelle und redaktionelle Angaben
- Quelle
- interestingengineering.com
- Originaltitel
- NVIDIA SONIC: İnsansı Robotlara Tek Model Üzerinden Tüm Vücut Kontrolü Yeteneği
- Canonical
- https://svytech.de/artikel/nvidia-sonic-ganzkorpersteuerung-fur-humanoide-roboter-mit-einer-einzigen-architektur
- Quell-URL
- https://interestingengineering.com/ai-robotics/new-system-for-humanoid-movements
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