NVIDIA bouleverse le développement de robots grâce à l’open source. De nouvelles innovations facilitent la simulation, la formation et le déploiement.
NVIDIA étend massivement ses outils open source dédiés à l’IA physique et robotique, afin d’accélérer la création de machines autonomes. Ces nouvelles solutions couvrent l’ensemble des besoins, depuis la simulation jusqu’à l’implémentation sur robots réels. Ainsi, un écosystème collaboratif et puissant prend forme pour tous les développeurs d’IA robotique.
De nouveaux modèles IA ouverts pour transformer la robotique
NVIDIA propose désormais des modèles IA ouverts, conçus pour simplifier l’apprentissage, le raisonnement et les capacités physiques des robots. Ces modèles, accessibles librement sur Hugging Face, réduisent les contraintes liées au pré-entraînement coûteux. Cela permet notamment aux équipes de concentrer leurs efforts sur l’innovation. Ainsi, les développeurs peuvent générer des données physiques synthétiques pour entraîner les robots.
Cosmos Transfer 2.5 et Cosmos Predict 2.5
Les modèles Cosmos Transfer 2.5 et Cosmos Predict 2.5 facilitent la création de données physiques synthétiques. De plus, ils évaluent les politiques des robots en simulation, ce qui accélère les boucles d’entraînement. Grâce à ces outils, les robots apprennent à interagir avec leur environnement virtuel.
Cosmos Reason 2 et Isaac GR00T N1.6
Cosmos Reason 2 est un modèle de langage et de vision ouvert. Il permet aux machines de voir, comprendre et agir dans le monde réel, comme le ferait un humain. Quant à Isaac GR00T N1.6, ce modèle VLA est optimisé pour les robots humanoïdes. Ainsi, il coordonne les actions de l’ensemble du corps robotisé et améliore la compréhension contextuelle.
Plusieurs partenaires, comme Franka Robotics et NEURA Robotics, utilisent ces modèles pour entraîner leurs robots. Par ailleurs, Salesforce exploite Agentforce et Cosmos Reason pour analyser des vidéos et réduire les délais d’intervention.
Des frameworks open source pour booster la simulation
La simulation à grande échelle reste indispensable pour concevoir des robots performants. Cependant, les pipelines actuels sont souvent fragmentés et difficiles à coordonner. NVIDIA répond à ce problème en libérant de nouveaux frameworks open source puissants qui orchestrent les différentes étapes de simulation et de test.
Isaac Lab-Arena
Isaac Lab-Arena est un framework collaboratif disponible sur GitHub. Il fournit un environnement robuste pour évaluer les politiques robotiques à grande échelle. Avec des benchmarks reconnus comme Libero et Robocasa, les développeurs peuvent standardiser leurs tests en simulation. Ainsi, les compétences robotiques sont validées avant l’intégration sur du matériel physique.
OSMO, l’orchestrateur cloud
NVIDIA OSMO est un framework d’orchestration natif du cloud qui unifie les workflows. Il permet de gérer la génération de données, l’entraînement des modèles et les tests SIL. De plus, OSMO s’adapte à divers environnements de calcul. Cela va de stations locales aux instances cloud. Des sociétés comme Hexagon Robotics l’utilisent déjà via Microsoft Azure Robotics Accelerator.
Une communauté open source en pleine expansion
La robotique est aujourd’hui la catégorie qui croît le plus vite sur Hugging Face, la plateforme d’IA collaborative. Les modèles et outils NVIDIA y dominent les téléchargements. Ce qui renforce une communauté active de développeurs. Pour aller plus loin, NVIDIA collabore avec Hugging Face pour intégrer les technologies Isaac et GR00T au framework LeRobot.
Interopérabilité et nouveaux robots
Cette intégration facilite l’accès à des outils intégrés pour des pipelines complets. Le robot humanoïde open source Reachy 2 fonctionne notamment avec l’ordinateur Jetson Thor de NVIDIA. Ainsi, les développeurs peuvent tester des modèles VLA en conditions réelles. Reachy Mini, quant à lui, est compatible avec NVIDIA DGX Spark, ce qui permet des expériences avancées en local.
L’adoption massive de NVIDIA Jetson Thor
La puissance de calcul nécessaire aux robots humanoïdes sophistiqués est impressionnante. NVIDIA répond avec Jetson Thor, une plateforme embarquée conçue pour gérer des charges de travail intensives. Lors du CES, de nombreux robots de pointe l’intègrent pour améliorer la navigation et la coordination des mouvements complexes.
Des entreprises comme NEURA Robotics, Richtech Robotics et AGIBOT présentent des humanoïdes avancés dotés de Jetson Thor. LG Electronics dévoile même un robot domestique capable d’exécuter diverses tâches ménagères. Boston Dynamics, Humanoid et RLWRLD ont aussi intégré Thor pour optimiser leurs robots existants.
NVIDIA étend l’IA à la périphérie industrielle
Pour les environnements industriels, NVIDIA a lancé Jetson T4000, une solution économique et performante. Elle quadruple les performances de la génération précédente, avec une grande capacité mémoire. De plus, IGX Thor étend la robotique au secteur industriel. Cela accorde une forte puissance IA avec sécurité fonctionnelle certifiée.
De nombreux partenaires, comme AAEON, Advantech et ADLINK, proposent désormais des systèmes intégrant cette technologie. Ces solutions s’adaptent aux besoins des machines autonomes, de l’IA embarquée et des applications industrielles critiques.
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