Humanoid koristi NVIDIA tehnologije za pogon naprednih humanoidnih robota

Humanoid, britanska tvrtka za umjetnu inteligenciju i robotiku, ubrzava razvoj svojih humanoidnih robota integracijom NVIDIA tehnologija, uključujući NVIDIA Jetson Thor, NVIDIA Isaac Sim i NVIDIA Isaac Lab, u svoj tehnološki sustav. Ovi alati pokreću robote HMND 01 Alpha, koji su već uspješno testirani u stvarnim okruženjima, uključujući nedavni proof-of-concept projekt s tvrtkom Schaeffler.

Jetson Thor pogoni alfa prototip robota HMND 01 na dvije platforme: sustavu na kotačima namijenjenom industrijskim okruženjima te nedavno predstavljenom dvonožnom robotu, prvenstveno namijenjenom istraživanju i razvoju za buduće servisne i kućanske primjene. Riječ je o iznimno snažnom edge računalu koje Humanoidu omogućuje pokretanje najnovijih, najvećih i najsposobnijih temeljnih robotskih modela izravno na rubu mreže, donoseći dosad neviđenu razinu inteligencije robotima. Jetson Thor pritom značajno pojednostavljuje arhitekturu sustava robota, ožičenje, proizvodnju i servisiranje na terenu.

Kako bi dodatno ubrzao razvoj, Humanoid primjenjuje pristup u kojem simulacija ima prioritet, koristeći NVIDIA Isaac Lab i Isaac Sim, open-source okvire za učenje i simulaciju robota. Primjerice, Isaac Lab koristi se za učenje potkrepljivanjem radi poboljšanja lokomocije i manipulacijskih sposobnosti. Tim je razvio i prilagođenu hardver-u-petlji validaciju uz Isaac Sim, stvarajući digitalne blizance koji koriste ista sučelja kao stvarni roboti. To inženjerima omogućuje jednostavno prebacivanje između simuliranih i fizičkih robota pri testiranju middlewarea, upravljačkih sustava, teleoperacije i kontrole cijelog tijela. Isaac Sim također se koristi za validaciju navigacijskih i manipulacijskih politika mnogo prije stvarnog uvođenja robota na lokaciju.

Istodobno, simulacija ima ključnu ulogu u dizajnu hardvera. Analizom sila, kretanja i stabilnosti u virtualnom okruženju tim optimizira izbor aktuatora, čvrstoću zglobova, raspodjelu mase i ukupnu stabilnost robota prije izrade fizičkih prototipova. Ovakav pristup doveo je do poboljšanja ravnoteže, izdržljivosti i performansi na robotskim platformama s kotačima i na dvonožnim robotima. Kao rezultat toga, Humanoid je dizajnirao svoje prve alfa prototipove u samo sedam mjeseci, znatno brže od uobičajenih hardverskih ciklusa koji traju od 18 do 24 mjeseca.

Za treniranje modela vida, jezika i akcije Humanoid koristi NVIDIA AI infrastrukturu, čime je vrijeme nakon treniranja skraćeno na svega nekoliko sati. Učinak je mjerljiv, jer se zadaci koji su tradicionalno zahtijevali mjesece rada i velike stručne timove sada mogu ostvariti u znatno kraćem vremenu. Danas Humanoid može istrenirati politiku od početka i implementirati je na stvarnom robotu unutar 24 sata.

Otvorene NVIDIA knjižnice i razvojni okviri imaju ključnu ulogu u ranom otkrivanju i rješavanju potencijalnih problema tijekom razvoja. Korištenjem Isaac Sima tim je validirao navigaciju i SLAM performanse te analizirao zahtjeve stabilnosti i okretnog momenta. Humanoid je također optimizirao pozicioniranje senzora i kamera za pouzdanu percepciju u stvarnim okruženjima. Kod dvonožnog robota simulacija je korištena za evaluaciju šest različitih konfiguracija nogu, što je pomoglo u finalizaciji hardverskog dizajna prije fizičkog testiranja i smanjenju potencijalnih rizika.

Ovakav pristup postaje sve važniji za sigurno i pouzdano uvođenje robota izvan kontroliranih laboratorijskih uvjeta. Kao komercijalno orijentirana tvrtka, Humanoid se fokusira na rano uvođenje robota u stvarna operativna okruženja, prikupljanje povratnih informacija i brzo iteriranje. Do danas je Humanoid zaprimio 20.500 prednarudžbi, završio šest proof-of-concept projekata te trenutačno provodi još tri pilot-projekta.

„NVIDIA-ina otvorena platforma za razvoj robotike pomaže industriji da se odmakne od naslijeđenih industrijskih komunikacijskih standarda i iskoristi mogućnosti suvremenih mrežnih tehnologija. Trenutačno blisko surađujemo s NVIDIA-om i drugim partnerima na novom robotskom mrežnom sustavu temeljenom na Jetson Thoru i Holoscan Sensor Bridgeu. Vjerujemo da bi ovaj zajednički razvijen otvoreni mrežni standard za robote pogonjene umjetnom inteligencijom mogao imati snažan utjecaj na cijelu industriju. Zajedno možemo otvoriti put softverski definiranim robotima“, izjavio je Jarad Cannon, glavni tehnološki direktor Humanoida.

Ubrzani razvoj humanoidne robotike sve je snažnije povezan s konceptom softverski definiranih robota, u kojima se velik dio funkcionalnosti može nadograđivati i optimizirati putem softvera. Integracija snažnog edge računalstva omogućuje robotima donošenje odluka u stvarnom vremenu bez oslanjanja na oblak, što je ključno za industrijska i sigurnosno osjetljiva okruženja. Simulacijski alati postaju standard u ranim fazama razvoja jer znatno smanjuju troškove i rizike hardverskih iteracija. 

Digitalni blizanci omogućuju testiranje složenih scenarija koji bi bili teško ili opasno izvedivi u stvarnosti. Uloga učenja potkrepljivanjem sve je važnija za razvoj prilagodljivih robotskih sustava. Brže treniranje i implementacija politika skraćuju vrijeme izlaska proizvoda na tržište. Industrijski partneri sve češće zahtijevaju dokaze pouzdanosti prije masovne primjene. Prednarudžbe i pilot-projekti ukazuju na rastući interes tržišta za humanoidne robote. 

Otvoreni standardi i interoperabilnost postaju ključni za širenje ekosustava. Dugoročno, humanoidni roboti mogli bi pronaći široku primjenu u industriji, logistici, zdravstvu i kućanstvima. Kombinacija simulacije, umjetne inteligencije i edge računalstva stvara temelje za novu generaciju inteligentnih strojeva.