Nvidia HOVER: Mini-KI macht humanoide Roboter effizienter
HOVER nutzt innovative Algorithmen und Nvidias Isaac-Plattform, um Roboter schneller und vielseitiger zu steuern.
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Worum geht es?
Ein Forscherteam von Nvidia hat eine besonders kompakte Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die humanoide Roboter steuern kann und dabei spezialisierte Systeme in Sachen Flexibilität und Präzision übertrifft. Das System, „HOVER“ genannt, kommt mit nur 1,5 Millionen Parametern aus – eine geringe Anzahl im Vergleich zu den Milliardenparametern, die oft für moderne Sprachmodelle erforderlich sind. Trotz seiner Kompaktheit ermöglicht HOVER die Steuerung komplexer Bewegungen und unterstützt unterschiedliche Eingabemethoden.
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Training in Nvidias Simulationsumgebung Isaac
Das HOVER-Modell wurde in Nvidias Simulationsplattform Isaac entwickelt, die speziell für Roboter- und KI-Anwendungen konzipiert ist. Diese Umgebung beschleunigt die Trainingsprozesse um den Faktor 10.000, was den Forschern ermöglicht, Bewegungsabläufe eines Jahres innerhalb von etwa 50 Minuten Rechenzeit auf einer einzigen GPU zu simulieren. Laut Nvidia-Forscher Jim Fan erlaubt diese „Trainingsarena“ den KI-Modellen, auch anspruchsvolle Bewegungsmuster effizient zu lernen und in realen Anwendungen umzusetzen.
HOVER kann nach dem Training ohne weitere Anpassungen direkt auf reale Roboter übertragen werden. Das KI-Modell verarbeitet verschiedene Eingaben: von Kopf- und Handbewegungen mittels XR-Geräten wie der Apple Vision Pro bis zu Ganzkörperposen über Motion Capture oder RGB-Kameras. Zudem können Exoskelett-Daten sowie Joystick-Kommandos zur Steuerung genutzt werden.
Ein Generalist-Modell für flexible Steuerung
Bemerkenswert an HOVER ist seine Fähigkeit, als „Generalist“ Aufgaben besser zu bewältigen als spezialisierte Steuerungssysteme, die sich auf eine spezifische Eingabemethode beschränken. Die Nvidia-Forscher führen dies auf geteiltes physikalisches Wissen im Modell zurück, etwa die Grundlagen von Gleichgewicht und präziser Gliedmaßensteuerung. Dadurch kann HOVER die Eingaben verschiedener Steuerungsmodi flexibel interpretieren und anwenden.
Das HOVER-System wurde im Nvidia GEAR Lab entwickelt und basiert auf den Open-Source-Projekten H2O & OmniH2O. Diese Plattformen unterstützen alle humanoiden Roboter, die sich in der Isaac-Umgebung simulieren lassen. Die Nvidia-Forscher stellen den Code und weitere Anwendungsbeispiele auf GitHub bereit, was der Weiterentwicklung und Anpassung von HOVER durch Entwickler weltweit zugutekommt.
Ausblick
Mit HOVER macht Nvidia deutlich, dass kleine, spezialisierte KI-Modelle leistungsstarke Alternativen zu ressourcenintensiven Systemen bieten können. Diese Entwicklung hat das Potenzial, humanoide Robotersteuerungen flexibler und effizienter zu gestalten – besonders für industrielle Anwendungen und die Fernsteuerung. Die Vorteile von HOVER könnten die Akzeptanz humanoider Roboter in unterschiedlichsten Bereichen steigern und Nvidia eine Vorreiterrolle in der Robotik sichern.
Short
- Nvidia hat mit HOVER eine kompakte KI für die Steuerung humanoider Roboter entwickelt, die nur 1,5 Millionen Parameter benötigt.
- Das Modell wurde auf der Nvidia Isaac-Plattform trainiert, wodurch komplexe Bewegungen effizient und flexibel erlernt werden können.
- HOVER kann durch verschiedene Eingabemethoden wie XR-Geräte und Motion Capture gesteuert werden und passt sich flexibel an.
- Die offene Code-Basis auf GitHub fördert die Weiterentwicklung durch die Entwickler-Community weltweit.
- HOVER zeigt, dass kleine KI-Modelle leistungsstarke und ressourcenschonende Alternativen in der Robotik bieten können.