Introducing Generative Physical AI

NVIDIA

3 Jun 202403:21

Summary

TLDRロボティクスの時代が到来しました。物理的AI（pAI）は、命令を理解し、現実世界で複雑なタスクを自動的に行うモデルです。マルチモーダル言語モデルは、ロボットが周囲の世界を学習、知覚し、理解し、行動計画を立てることができる技術です。ヒューマンデモンストレーションから、粗い動作から細かい動作まで、世界と対話するスキルを学ぶことができます。強化学習はロボティクスの進歩のための重要な技術です。物理的フィードバックから強化学習を通じて、シミュレーション環境でロボットは決断を学びます。Nvidia Omniverseは、pAIが創造されるオペレーティングシステムです。ロボットはオミニバースで物体を正確に操作し、障害物を避けながら最適な経路を見つける方法を学びます。ロボットの開発には、Nvidia AIスーパーコンピューター、Nvidia Jetson Orin、そして次世代のJetson Thorロボティックスーパーコンピューターが必要です。これらは、業界を変える物理的AIを駆動する次世代のAIです。

Takeaways

🤖 ロボティクスの時代が到来した。将来的には、動くものはすべて自律的になるという予測がされている。
🧠 物理的AI（Physical AI）は、命令を理解し、現実世界で複雑な任務を自動的に遂行するモデルを指す。
📚 マルチモーダル言語モデルは、ロボットが周囲の世界を学び、知覚し、理解し、行動計画を立てることができる突破的技術である。
👨‍👧 人間からの示範に基づいて、ロボットは粗い動作から細かい動作まで世界と相互作用するためのスキルを学ぶことができる。
🔧 強化学習はロボティクスを進めるための重要な技術の一つであり、人間からのフィードバックを通じて特定のスキルを学ぶ。
🤖 物理的AIは、物理法則に基づくシミュレーション世界からのフィードバックを通じて強化学習を活用してスキルを学ぶ。
🎮 シミュレーション環境では、ロボットは物理法則に従う仮想世界で行動を実行し、決定を下す方法を学ぶ。
🛠️ Nvidia Omniverseは、物理的AIが作成されるためのオペレーティングシステムとして構築された開発プラットフォームである。
🔗 Omniverseは、リアルタイムの物理ベースレンダリング、物理シミュレーション、生成的AI技術を組み合わせた仮想世界シミュレーション開発プラットフォームである。
🚀 ロボットはOmniverseで物体を精密に操作し、障害物を避けながら最適な経路を見つける方法を学ぶことができる。
💻 物理的AIを持つロボットの構築には、Nvidia AIスーパーコンピュータ、Nvidia Jetson Orinおよび次世代のJetson Thorロボティックスーパーコンピュータ、そしてNvidia Omniverseが必要です。
🛑 開発者と企業はプラットフォーム、アクセラレーションライブラリ、AIモデルを使用し、最適なスタックを選んで使用することができる。
🌐 物理的AIによってロボティクスが産業を革命化する次のAIの波が到来している。

Q & A

ロボティクス時代が到来した背景は何ですか？
-ロボティクス時代が到来した背景は、物理的AI（physical AI）と多様な感覚モデル（multimodal llms）の発展によるものです。これにより、ロボットは現実世界で複雑な任務を自ら理解し遂行することができるようになりました。
物理的AIとはどのようなものですか？
-物理的AIは、指示を理解し、現実世界で複雑な任務を自己主導で実行することができるモデルです。
ロボットが人間のデモンストレーションからスキルを学ぶ仕組みはどうですか？
-ロボットは人間のデモンストレーションから、粗い動作（gross）と細かい動作（fine motor skills）を通じて世界と相互作用するためのスキルを学びます。
強化学習とはどのような学習方式ですか？
-強化学習は、人間からのフィードバックを通じて特定のスキルを学ぶ方法です。物理的AIも同様に、物理法則からのフィードバックを通じて強化学習を行います。
ロボットが学習する「ロボットジム」とは何ですか？
-「ロボットジム」とは、ロボットが仮想世界で行動を実行し、物理法則に従って意思決定を学ぶためのシミュレーション環境です。
Nvidia Omniverseはどのようなプラットフォームですか？
-Nvidia Omniverseは、物理的AIが創造されるための開発プラットフォームであり、リアルタイムの物理ベースレンダリング、物理シミュレーション、および生成的AI技術を組み合わせたものです。
ロボットがオミニバースで学ぶことの利点は何ですか？
-オミニバースで学習することで、シミュレーションと現実のギャップを最小限に抑えつつ、学んだ行動を最大限に転移させることができます。
ロボットを構築するために必要な3つのコンピューターは何ですか？
-ロボットを構築するために必要な3つのコンピューターは、Nvidia AIスーパーコンピューター（モデルのトレーニング用）、Nvidia Jetson Orinまたは次世代のJetson Thorロボットスーパーコンピューター（モデルの実行用）、そしてNvidia Omniverse（スキルの学習と洗練用のシミュレーション環境）です。
開発者や企業がこれらの技術を利用する利点は何ですか？
-開発者や企業はこれらの技術を利用して、プラットフォーム、アクセラレーションライブラリ、AIモデルを必要に応じて選択し、最適なスタックを活用することができます。
物理的AIが産業界に与える影響はどのようになりますか？
-物理的AIは、産業界を革命化し、効率化と自動化を促進し、新しいビジネスモデルやサービスの創出に寄与すると期待されています。

Outlines

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🤖 ロボティクスの時代

ロボティクスの時代が到来しました。将来的には全ての動く物体が自律的になります。世界中の研究者と企業は、物理的なAIを駆使してロボットを開発しています。物理的なAIは、命令を理解し、現実世界で複雑な任務を自動的に遂行するモデルです。マルチモーダル言語モデルは、ロボットが周囲の世界を学び、知覚し、理解し、行動計画を立てることができる突破的技術です。人間からのデモンストレーションを通じて、ロボットはグローバルおよびファインな運動スキルを使って世界と相互作用するスキルを学びます。強化学習はロボット技術を進めるための重要な技術の一つです。人間からのフィードバックを通じて特定のスキルを学ぶ言語モデル同様に、物理的なフィードバックを通じて強化学習を使います。シミュレーション環境では、ロボットは物理学の法則に従う仮想世界で行動を実行し、意思決定を学習します。これらのロボットジムでは、ロボットは安全かつ迅速に複雑で動的な任務を実行し、何百万回もの試行錯誤を通じてスキルを洗練することができます。Nvidia Omniverseは、物理的なAIが作成されるオペレーティングシステムとして構築されています。Omniverseは、リアルタイムの物理ベースのレンダリング、物理シミュレーション、および生成的AI技術を組み合わせた仮想世界シミュレーションのための開発プラットフォームです。Omniverseでは、ロボットは正確に物体を操作し、障害物を避けながら最適な経路を見つける方法を学びます。Omniverseでの学習は、シミュレーションから現実へのギャップを最小限に抑え、学習された行動の移転を最大化します。物理的なAIを持つロボットを構築するには、Nvidia AIスーパーコンピューターでモデルをトレーニングし、Nvidia Jetson Orinおよび次世代のJetson Thorロボットスーパーコンピューターでモデルを実行し、Nvidia Omniverseでロボットがシミュレートされた世界でスキルを学び、洗練することができます。開発者と企業には、スタックのどれかを自由に使用できるように、プラットフォーム、アクセラレーションライブラリ、AIモデルが必要で、次の波のAIがロボティクスを革命化するでしょう。

Mindmap

Keywords

💡ロボティクス時代

これは、自動化された機械が日常生活や産業に浸透し始めた時代を指します。ビデオでは、ロボティクス時代が到来し、全ての動くものが自律的になるという未来像が描かれています。これはビデオの主題である、ロボット技術が進歩し、様々な業界に革命をもたらすというメッセージに直接関係しています。

💡物理的AI（Physical AI）

物理的AIとは、現実世界での複雑なタスクを自ら理解し遂行することができるAIモデルを指します。ビデオでは、物理的AIがロボットの能力を向上させるための重要な技術と位置づけられており、人間からのフィードバックや物理法則に基づく強化学習を通じて特定のスキルを学ぶことができると説明されています。

💡マルチモーダルLLM（多様性LLM）

マルチモーダルLLMは、ロボットが周囲の世界を学び、知覚し、理解し、行動計画を立てることができる技術の進歩を指します。ビデオでは、マルチモーダルLLMがロボットがグロースおよびファインモータースキルを用いて世界と相互作用するスキルを学ぶ上で欠かせないと強調されています。

💡強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習は、ロボットが仮想世界での行動を通じて意思決定を学び、複雑で動的なタスクを遂行するスキルを獲得するプロセスです。ビデオでは、強化学習が人間からのフィードバックを通じて特定のスキルを学ぶのと同様に、物理的フィードバックを通じて物理法則に従う仮想世界での行動を通じてロボットがスキルを学ぶ方法となっていると説明されています。

💡ロボットジム（Robot Gyms）

ロボットジムは、ロボットが物理法則に従う仮想世界で行動を実行し、意思決定を学ぶ場所です。ビデオでは、ロボットジムが安全かつ迅速に複雑なタスクを遂行し、何百万回もの試行錯誤を通じてスキルを洗練する場所として紹介されています。

💡Nvidia Omniverse

Nvidia Omniverseは、物理的AIが作成されるためのオペレーティングシステムとして紹介されています。ビデオでは、Omniverseがリアルタイムの物理ベースレンダリング、物理シミュレーション、および生成的AI技術を組み合わせた仮想世界シミュレーション開発プラットフォームであると説明されています。

💡Nvidia AIスーパーコンピュータ

Nvidia AIスーパーコンピュータは、モデルをトレーニングするための高性能なコンピュータであり、ビデオでは物理的AIを構築する際に必要な3つのコンピュータの1つとして挙げられています。これにより、ロボットは高精度でオブジェクトを操作したり、障害物を避けながら最適な経路を見つける方法を学びます。

💡Nvidia Jetson Orin

Nvidia Jetson Orinは、ビデオで紹介された次世代のロボットスーパーコンピュータです。これはロボットが物理的AIモデルを実行するためのプラットフォームとして機能し、ビデオの主題であるロボティクスの進歩と業界への革命を促進する重要な要素です。

💡Nvidia Jetson Thor

Nvidia Jetson Thorは、ビデオ内で言及された別の次世代のロボットスーパーコンピュータです。これはロボットが物理的AIモデルを実行し、ビデオの主題に沿って業界を革命化する能力を提供する上で重要な役割を果たします。

💡開発プラットフォーム（Development Platform）

開発プラットフォームは、ビデオでNvidia Omniverseが提供する仮想世界シミュレーションのためのものとして説明されています。開発プラットフォームは、開発者と企業がロボットを学習させ、スキルを洗練するためのツールやライブラリを提供し、ビデオの主題に沿ってロボティクス技術を促進する上で重要な役割を果たします。

Highlights

The era of robotics has arrived.

Everything that moves will be autonomous.

Researchers and companies worldwide are developing robots powered by physical AI.

Physical AI models can understand instructions and autonomously perform complex tasks.

Multimodal LLMs are breakthroughs in robot learning and perception.

Robots can learn from human demonstrations using gross and fine motor skills.

Reinforcement learning is an integral technology for advancing robotics.

Generative physical AI can learn skills using reinforcement learning from physics feedback.

Simulation environments allow robots to learn by performing actions in a virtual world.

Robots can learn complex and dynamic tasks in 'robot gyms' through trial and error.

Nvidia Omniverse is an operating system for creating physical AI.

Omniverse combines real-time rendering, physics simulation, and generative AI technologies.

Robots learn to autonomously manipulate objects with precision in Omniverse.

Omniverse minimizes the Sim to real Gap and maximizes the transfer of learned behavior.

Building robots with generative physical AI requires Nvidia AI supercomputers, Jetson Orin, and Jetson Thor.

Nvidia provides platforms, acceleration libraries, and AI models for developers and companies.

The next wave of AI, robotics powered by physical AI, will revolutionize industries.