พัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ครบวงจรด้วย NVIDIA Isaac GR00T 🤖

พัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ครบวงจรด้วย NVIDIA Isaac GR00T 🤖วงการหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว จากการพัฒนาพื้นฐานไปสู่การสร้างทักษะเฉพาะด้าน ทำให้ความต้องการเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่ทำซ้ำได้และมีประสิทธิภาพสูงยิ่งขึ้น การสร้างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ยังคงมีความซับซ้อนสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องเชื่อมโยงเครื่องมือและกระบวนการต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งเป็นความท้าทายที่นักพัฒนาต้องเผชิญ NVIDIA เล็งเห็นปัญหานี้ จึงได้เปิดตัว NVIDIA Isaac GR00T Development Platform แพลตฟอร์มแบบ open-source ที่จะเข้ามาปฏิวัติการพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ให้ครบวงจร ตั้งแต่ต้นจนจบIsaac GR00T: แพลตฟอร์มครบวงจรเพื่อการพัฒนาก้าวล้ำ 🚀NVIDIA Isaac GR00T เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ โดยครอบคลุมทุกขั้นตอนของการสร้างนโยบาย (policy) สำหรับหุ่นยนต์ ตั้งแต่การตั้งค่าสภาพแวดล้อมจำลอง การเก็บข้อมูลจากการควบคุมระยะไกล (teleoperation) การฝึกฝนโมเดล ไปจนถึงการประเมินผลและการนำไปใช้งานจริงบนหุ่นยนต์จุดเด่นของแพลตฟอร์มนี้คือ:Open-source และ Modular: นักพัฒนาสามารถเลือกใช้ส่วนประกอบเฉพาะ หรือใช้งานทั้งกระบวนการได้ตามต้องการ อีกทั้งยังสามารถผสานรวมเครื่องมือของตนเองเข้าไปได้บูรณาการอย่างสมบูรณ์: เชื่อมโยงทุกขั้นตอนของไปป์ไลน์เข้าด้วยกัน ลดความซับซ้อนในการรวมระบบเร่งการพัฒนา: ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างความสามารถของหุ่นยนต์ได้อย่างรวดเร็วGR00T 1.7: โมเดล Vision-Language-Action ที่ทรงพลัง ✨หัวใจสำคัญของเวิร์กโฟลว์ GR00T คือ Isaac GR00T 1.7 ซึ่งเป็นโมเดล Vision-Language-Action (VLA) แบบ open-source ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (pretrained) มาอย่างดี ทำให้สามารถทำงานทั่วไปได้หลากหลายและมีความเป็นธรรมชาติมากขึ้นคุณสมบัติเด่นของ GR00T 1.7:การฝึกฝนด้วยข้อมูลจริงและการจำลอง: ฝึกฝนด้วยข้อมูลการสาธิตจากมนุษย์ประมาณ 32,000 ชั่วโมง และข้อมูลจากการจำลองอีกประมาณ 8,000 ชั่วโมง ทำให้ได้การเคลื่อนไหวที่เหมือนมนุษย์สถาปัตยกรรมใหม่: ใช้ backbone ชื่อ Cosmos-Reason2-2B (Qwen3-VL) ที่รองรับการประมวลผลภาพที่มีความละเอียดหลากหลายและอัตราส่วนภาพที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องปรับขนาดรองรับการนำไปใช้งานที่หลากหลาย: ส่งออกโมเดลในรูปแบบ ONNX และ TensorRT ได้อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถนำไปใช้งานบนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพการแบ่งงานเป็นส่วนย่อย (Task Decomposition): ปรับปรุงความสามารถในการจัดการงานระยะยาว (long-horizon reasoning) ทำให้การทำงานมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น และเพิ่มความสามารถในการทำงานข้ามรูปแบบหุ่นยนต์ (cross-embodiment generalization)ผลการทดสอบที่น่าประทับใจ: แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าในการทดสอบต่างๆ เช่น DROID และ SimplerEnvGR00T 1.7 เปิดให้ใช้งานภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 สามารถดาวน์โหลดได้จาก GitHub และ Hugging Faceการพัฒนาครบวงจรด้วย GR00T: ตัวอย่างการทำงาน 🛠️ลองมาดูขั้นตอนการสร้างงานง่ายๆ แบบ "หยิบและวาง" (pick-and-place) โดยใช้แพลตฟอร์ม GR00T และโมเดล GR00T 1.7 ในสภาพแวดล้อมจำลอง:1. การตั้งค่าสภาพแวดล้อม (Set up an environment)เริ่มต้นด้วยการสร้างฉากจำลอง ประกอบด้วยหุ่นยนต์และวัตถุต่างๆ กำหนดเป้าหมายของงาน และเลือกอุปกรณ์ควบคุมระยะไกล ในตัวอย่างนี้ หุ่นยนต์จะหยิบแอปเปิลจากชั้นวางไปวางบนจาน โดยใช้ Whole Body Controller (WBC) เพื่อรักษาสมดุล2. การเก็บข้อมูลสาธิต (Collect demonstrations)เมื่อตั้งค่าสภาพแวดล้อมเรียบร้อยแล้ว ใช้ Isaac Teleop ในการบันทึกข้อมูลการสาธิต โดย AGILE WBC จะทำหน้าที่ควบคุมหุ่นยนต์ระหว่างการเก็บข้อมูล แนะนำให้เก็บข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวที่ราบรื่น เข้าถึงวัตถุจากหลายทิศทาง และจับวัตถุได้อย่างมั่นคง3. การแปลงข้อมูล (Convert collected data)GR00T 1.7 ต้องการข้อมูลในรูปแบบ LeRobot ดังนั้นข้อมูลที่บันทึกได้ในรูปแบบ HDF5 จะต้องถูกแปลงก่อน โดยใช้ไฟล์คอนฟิกเพื่อกำหนดการแมปข้อมูล4. การฝึกฝนโมเดล GR00T 1.7 (Post-train GR00T 1.7)หลังจากแปลงข้อมูลเป็นที่เรียบร้อย สามารถทำการ fine-tune โมเดล GR00T 1.7 ได้ โดยคำสั่งนี้จะปรับแต่งส่วน visual backbone, projector และ diffusion model ขณะที่ language model จะยังคงเดิม5. การประเมินผล (Evaluate the post-trained policy)เมื่อฝึกฝนเสร็จสิ้น สามารถโหลดโมเดลที่ fine-tune แล้วเข้าไปใน GR00T server และรันนโยบายในลักษณะ closed loop เพื่อประเมินประสิทธิภาพ ระบบจะแสดงเมตริกต่างๆ ออกมาบนคอนโซลกระบวนการพัฒนากลุ่มที่ได้รับการปรับปรุง 🌟แพลตฟอร์ม Isaac GR00T ทำให้กระบวนการพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เป็นไปอย่างราบรื่น โดยแต่ละขั้นตอนจะสร้างผลลัพธ์ที่ชัดเจนและส่งต่อไปยังขั้นตอนถัดไปได้อย่างสมบูรณ์ แม้ตัวอย่างนี้จะใช้หุ่นยนต์รูปแบบเฉพาะ แต่กระบวนการเดียวกันนี้สามารถนำไปปรับใช้กับหุ่นยนต์ของคุณเอง กำหนดงานที่ต้องการ และใช้ขั้นตอนการแปลงข้อมูล การฝึกฝน และการประเมินผลแบบเดียวกันได้ระบบนิเวศ GR00T ที่กำลังเติบโต 🤝แพลตฟอร์ม GR00T และเวิร์กโฟลว์อ้างอิงนี้กำลังได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากพันธมิตรในอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ บริษัทชั้นนำ สถาบันวิจัย และผู้ผลิตอุปกรณ์ XR ต่างก็กำลังนำส่วนประกอบต่างๆ ของแพลตฟอร์ม GR00T ไปใช้ เพื่อเร่งวงจรการพัฒนาและนำหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้าสู่การใช้งานจริงในภาคอุตสาหกรรมNVIDIA Isaac GR00T Development Platform และโมเดล GR00T 1.7 พร้อมใช้งานแล้ววันนี้ ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นจากการจำลองหรือจากหุ่นยนต์จริง เวิร์กโฟลว์ก็ยังคงเหมือนเดิมคำถามที่พบบ่อยGR00T 1.7 คืออะไร?GR00T 1.7 คือโมเดล Vision-Language-Action (VLA) แบบ open-source ที่ออกแบบมาสำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ สามารถเข้าใจคำสั่งที่เป็นภาษาและภาพ เพื่อสร้างการกระทำที่เหมาะสมแพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac GR00T มีประโยชน์อย่างไร?ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์แบบครบวงจร ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การฝึกฝนโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง ลดความซับซ้อนในการเชื่อมต่อเครื่องมือต่างๆใครบ้างที่สามารถใช้ GR00T ได้?นักพัฒนาหุ่นยนต์ทั้งในภาคอุตสาหกรรม สถาบันการศึกษา และนักวิจัย ที่ต้องการสร้างและพัฒนาความสามารถของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์การนำ GR00T ไปใช้งานจริงต้องทำอย่างไร?สามารถเริ่มต้นได้จากการตั้งค่าสภาพแวดล้อมจำลอง การเก็บข้อมูลสาธิต การแปลงข้อมูล การฝึกฝนโมเดล และการประเมินผล ซึ่งมีเวิร์กโฟลว์อ้างอิงพร้อมสำหรับเรียนรู้#NVIDIA #Robotics #AI #HumanoidRobot #IsaacGR00Thttps://developer.nvidia.com/blog/develop-humanoid-robot-policies-end-to-end-with-nvidia-isaac-gr00t/