Amazon и NVIDIA объединили технологии для разработки и обучения роботов

Amazon Web Services (AWS) представила открытую платформу Physical AI Toolchain, которая объединяет облачные вычисления, искусственный интеллект и виртуальное моделирование для разработки роботов. Как сообщает компания, система должна упростить путь от обучения ИИ до его запуска на реальных машинах. Ее можно использовать при создании промышленных роботов, автономных транспортных устройств и человекоподобных машин.

Платформа объединяет инфраструктуру AWS с программными инструментами NVIDIA для физического ИИ. Речь идет о системах, которые не просто обрабатывают информацию, а воспринимают окружающую обстановку, принимают решения и выполняют действия в реальном мире.

От виртуальной среды к настоящему роботу

Чтобы научить робота действовать в меняющихся условиях, недостаточно разработать нейросеть. Ей нужны обучающие данные, виртуальная среда для тренировок и вычислительные ресурсы. Кроме того, обученную модель необходимо адаптировать к конкретному оборудованию.

Physical AI Toolchain объединяет эти задачи в единый рабочий процесс, состоящий из пяти этапов.

Сначала разработчики создают синтетические данные — искусственные примеры ситуаций, на которых можно обучать ИИ без необходимости воспроизводить каждый сценарий в реальности. Затем модель тренируют на демонстрациях действий человека и результатах виртуальных экспериментов.

На следующем этапе поведение робота проверяют в симуляции. Это позволяет выявлять ошибки до запуска на физическом устройстве. После проверки оптимизированную модель переносят на бортовой компьютер робота, где она может принимать решения в реальном времени без постоянного подключения к облаку.

Последний этап — сбор данных во время работы. Их используют для дальнейшего обучения и корректировки модели, чтобы улучшать поведение машины в новых условиях.

Какие технологии объединила AWS

В платформу вошли сервисы Amazon и инструменты NVIDIA, каждый из которых отвечает за отдельную часть разработки.

• Amazon SageMaker предназначен для обучения моделей ИИ, а вычислительные мощности Amazon EC2 с графическими процессорами позволяют выполнять ресурсоемкие задачи.

• NVIDIA Isaac Sim используется для моделирования роботов и окружающей среды, а Isaac Lab — для обучения с подкреплением, при котором система совершенствует действия на основе результатов своих попыток.

• NVIDIA Isaac GR00T ориентирован на разработку человекоподобных роботов, а Cosmos помогает создавать синтетические среды и данные для обучения.

• AWS IoT Greengrass позволяет запускать программные компоненты непосредственно на устройствах, а Amazon Bedrock AgentCore предназначен для координации ИИ-агентов.

Компании смогут использовать весь набор инструментов или подключать отдельные компоненты к уже существующим проектам. Такой подход должен сократить объем самостоятельной интеграции разных систем.

От промышленных машин до гуманоидов

AWS связывает разработку платформы с опытом эксплуатации роботов в собственной логистической сети. По данным компании, там работает более миллиона роботов. Среди разработчиков, использующих технологии физического ИИ, Amazon также выделяет NEURA Robotics, которая создает когнитивных человекоподобных роботов, и RLWRLD, работающую над моделями для точных манипуляций с предметами.

Новая платформа рассчитана на широкий круг задач. Промышленный робот сможет приспосабливаться к деталям, расположенным под разными углами, а автономная машина на складе — ориентироваться в меняющейся обстановке. Для гуманоидов особенно важно научиться работать с незнакомыми предметами и выполнять действия в пространствах, изначально рассчитанных на людей.

Однако успешная работа в симуляции еще не гарантирует такого же результата в реальности. На поведение робота влияют освещение, свойства поверхностей, погрешности датчиков и различия между моделями оборудования.