NVIDIA lærer humanoider å løpe og hoppe med én modell

Forskere fra NVIDIA har utviklet SONIC, et rammeverk som lar humanoide roboter utføre et bredt spekter av naturlige helkroppsbevegelser. Systemet kan motta kommandoer fra teleoperasjon, video, tekst og musikk, og lar roboter løpe, hoppe og utføre presise handlinger med en enkelt styringsmodell. SONIC bryter med den tradisjonelle metoden der hver robotfunksjon krever en spesifikk styringsmodell. I stedet trener det én stor modell på over 100 millioner bevegelsesrammer fra menneskelige data, noe som gir roboten evnen til å generalisere og utføre varierte bevegelser den ikke har sett tidligere. Dette løser en stor begrensning i robotikken, der nye atferder ofte krever omprogrammering. En nøkkelkomponent er et universelt token-rom, som oversetter ulike inndata, som video eller tekst, til en felles representasjon. Dette gjør at den samme styringsmodellen kan koble bevegelsessporing med VR-teleoperasjon og musikkbasert bevegelsesgenerering. Testene på en fysisk Unitree G1-robot viste en suksessrate på 99,2 prosent for komplekse bevegelser, noe som indikerer et lite gap mellom simulering og virkelighet. Forskerne ser SONIC som et fundament for mer generelt formål AI i humanoide roboter.