Revoluția Roboților Este Open Source: NVIDIA GR00T N1 Deschide Era Roboților Generaliști

În vastul centru SAP din San Jose, în mijlocul anticipării electrizante a miilor de dezvoltatori și tehnologi, CEO-ul NVIDIA Jensen Huang a pășit pe scenă în iconicul său sacou de piele, oprindu-se dramatic înainte de a declara: “Era roboților generaliști a sosit.” Acea declarație, livrată la conferința GTC 2025 a NVIDIA de marți, a fost mai mult decât o hiperbolă—a fost dezvăluirea a ceea ce ar putea deveni momentul Android pentru robotică: NVIDIA Isaac GR00T N1, primul model de bază open-source pentru roboți umanoizi din lume.

Un Creier pentru Fiecare Corp: Democratizarea Inteligenței Robotice

Stând în contrast evident cu sistemele AI proprietare care domină titlurile de astăzi, GR00T N1 reprezintă o abordare fundamental diferită a inteligenței robotice—una construită pe deschidere, accesibilitate și o viziune a roboților care pot generaliza în diverse medii și sarcini fără programare specializată pentru fiecare scenariu.

“Cu NVIDIA Isaac GR00T N1 și noile framework-uri de generare de date și învățare robotică, dezvoltatorii de robotică de pretutindeni vor deschide următoarea frontieră în era AI”, a spus Huang în fața sălii pline în discursul său principal care a durat peste două ore. Declarația încapsulează strategia ambițioasă a NVIDIA: crearea inteligenței fundamentale care va alimenta următoarea generație de roboți umanoizi, apoi oferirea ei gratuit dezvoltatorilor din întreaga lume.

Ceea ce face acest anunț deosebit de semnificativ este modul în care abordează cea mai persistentă provocare din robotică—scalabilitatea datelor de antrenament. După cum a explicat Jim Fan, Senior Research Manager la NVIDIA și Lead of Embodied AI, într-o postare pe LinkedIn după discursul principal: “Suntem într-o misiune de democratizare a AI-ului Fizic. Puterea unui creier robotic general, în palma mâinii tale—cu doar 2 miliarde de parametri, N1 învață din cel mai divers set de date de acțiuni fizice compilat vreodată și performează peste așteptări.”

Robotul cu Gândire Rapidă și Lentă

În centrul GR00T N1 se află o arhitectură duală inspirată de cogniția umană—ceea ce NVIDIA numește gândire “rapidă și lentă”. Abordarea se inspiră din teoriile științei cognitive care separă gândirea umană în două sisteme: răspunsuri intuitive, automate și raționament deliberat, metodic.

“Sistemul 2”, componenta de gândire lentă, utilizează un model vizual-lingvistic pentru a percepe și a raționa despre mediul robotului și instrucțiunile pe care le primește, apoi planifică acțiunile adecvate. “Sistemul 1”, componenta de gândire rapidă, traduce aceste planuri în mișcări robotice precise și continue la rate de execuție de 120Hz. Această arhitectură permite roboților să gestioneze sarcini complexe care necesită atât deliberare, cât și mișcare fluidă—ridicarea obiectelor, manipularea lor cu unul sau ambele brațe și efectuarea secvențelor în mai mulți pași.

Într-o demonstrație care a entuziasmat vizibil publicul, Huang a arătat robotul umanoid Neo de la 1X executând autonom sarcini de ordonare casnică folosind o politică construită pe GR00T N1. Mișcările fluide ale robotului și aparenta înțelegere a mediului său au evidențiat potențialul modelului pentru aplicații practice.

Depășirea Barierei Datelor cu Realitatea Sintetică

Poate cel mai revoluționar aspect al abordării NVIDIA este modul în care rezolvă problema fundamentală a datelor în robotică. În timp ce modelele lingvistice se pot antrena pe vastul corpus de text al internetului, învățarea robotică a fost tradițional constrânsă de limitările lumii fizice—un demonstrator uman poate genera doar 24 de ore de date de antrenament pe zi.

“Datele de demonstrare umană sunt limitate de numărul de ore dintr-o zi”, a explicat naratorul în videoclipul de introducere al NVIDIA GR00T N1. Pentru a depăși această constrângere, NVIDIA a dezvoltat framework-uri pentru a multiplica exponențial demonstrațiile din lumea reală în seturi de date sintetice masive.

Folosind primele componente ale NVIDIA Isaac GR00T Blueprint, compania a generat 780.000 de traiectorii sintetice—echivalentul a nouă luni continue de date de demonstrație umană—în doar 11 ore. Când a fost combinat cu date reale, acest set de date sintetice a îmbunătățit performanța GR00T N1 cu 40% comparativ cu utilizarea exclusivă a datelor reale.

Abordarea utilizează trei surse de date: date reale de teleoperare umanoidă (colectate folosind sisteme precum Apple Vision Pro pentru control imersiv), date de simulare la scară largă (pe care NVIDIA le oferă ca open-source cu peste 300.000 de traiectorii) și ceea ce Fan numește “traiectorii neurale”—folosind modele de generare video de ultimă generație pentru a “halucina” noi date sintetice cu fizică precisă.

“Folosind cuvintele lui Jensen, ‘date sistematic infinite’!” a remarcat Fan în postarea sa, referindu-se la caracterizarea acestei abordări de generare a datelor de către Huang.

Momentul Star Wars: Blue Fură Spectacolul

Într-un moment care a făcut publicul să-și scoată telefoanele, Huang l-a prezentat pe “Blue”, un robot carismatic care pare desprins din Star Wars. Droidul bipedal, care amintește de R2-D2 dar cu propria sa personalitate distinctă, a mers în jurul lui Huang, a emis sunete expresive și a dat din cap spre încântarea publicului.

“Spuneți-mi că nu a fost uimitor”, a spus Huang în aplauzele publicului în timp ce Blue își demonstra capacitățile. Robotul nu a fost doar pentru spectacol—a demonstrat noul parteneriat al NVIDIA cu Google DeepMind și Disney Research pentru a construi un nou motor de fizică open-source numit Newton.

“Avem nevoie de un motor de fizică proiectat pentru corpuri rigide și moi foarte fine, conceput pentru a putea antrena feedback tactil și abilități motorii fine și controlul actuatorilor”, a explicat Huang. Motorul Newton, construit pe framework-ul NVIDIA Warp, va fi optimizat pentru învățarea robotică și compatibil cu framework-uri de simulare precum MuJoCo de la Google DeepMind și NVIDIA Isaac Lab.

Kyle Laughlin, senior vice president la Walt Disney Imagineering Research & Development, a oferit context pentru implicarea Disney: “Droizii BDX sunt doar începutul. Ne-am angajat să aducem mai multe personaje la viață în moduri pe care lumea nu le-a văzut înainte, iar această colaborare cu Disney Research, NVIDIA și Google DeepMind este o parte cheie a acestei viziuni.”

Oportunitatea de 10 Trilioane de Dolari

Miza în această revoluție robotică este enormă. Huang a descris roboții ca fiind “următoarea industrie de 10 trilioane de dolari”, adresând deficitele globale de forță de muncă estimate la peste 50 de milioane de persoane.

Pentru companiile care dezvoltă roboți umanoizi, GR00T N1 oferă un avantaj substanțial. În loc să construiască inteligența robotică de la zero, dezvoltatorii pot valorifica modelul de bază al NVIDIA și îl pot personaliza pentru roboți sau sarcini specifice prin post-antrenament.

Bernt Børnich, CEO al 1X Technologies, unul dintre partenerii timpurii care utilizează GR00T N1, a subliniat acest avantaj: “Modelul GR00T N1 al NVIDIA oferă un progres major pentru raționamentul și abilitățile robotice. Cu o cantitate minimă de date de post-antrenament, am reușit să implementăm complet pe NEO Gamma—avansând misiunea noastră de a crea roboți care nu sunt unelte, ci însoțitori care pot asista oamenii în moduri semnificative, incomensurabile.”

Alți dezvoltatori importanți de umanoizi cu acces timpuriu includ Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics și NEURA Robotics.

Cross-Embodiment: Răsturnarea Neașteptată de Situație

În timp ce roboții umanoizi sunt focusul principal al GR00T N1, Fan a dezvăluit o capacitate intrigantă: suportul pentru cross-embodiment. “L-am fine-tunat să funcționeze pe brațul robotic HuggingFace LeRobot SO100 de 110$!” a scris el. Acest lucru demonstrează că beneficiile modelului de bază se pot extinde dincolo de platformele umanoide scumpe la hardware mai accesibil.

Entuziasmul lui Fan despre această dezvoltare a fost evident în concluzia sa: “Creierul robotic deschis rulează pe hardware deschis. Sună perfect. Să rezolvăm robotica, împreună, un token odată.”

Drumul Înainte

Modelul GR00T N1, datele de antrenament și scenariile de evaluare a sarcinilor sunt acum disponibile pe Hugging Face și GitHub, cu NVIDIA Isaac GR00T Blueprint pentru generarea sintetică de mișcare de manipulare disponibil ca demo interactiv pe build.nvidia.com.

Pentru dezvoltatorii care doresc să lucreze cu aceste modele, NVIDIA a anunțat și supercomputerul personal DGX Spark AI, oferind un sistem complet pentru a extinde capacitățile GR00T N1 pentru noi roboți, sarcini și medii fără programare personalizată extensivă.

Se așteaptă ca motorul de fizică Newton să fie disponibil mai târziu în acest an, extinzând și mai mult setul de instrumente pentru dezvoltatorii de robotică.

Democratizarea AI-ului Fizic

Ceea ce distinge abordarea NVIDIA este accentul pus pe deschidere și accesibilitate. Făcând GR00T N1 și instrumentele asociate disponibile pe scară largă, NVIDIA se poziționează nu ca unic constructor al inteligenței robotice, ci ca strat de fundație pe care o comunitate globală de dezvoltatori poate inova.

Pe măsură ce robotica trece de la aplicații industriale specializate la capabilități generaliste în diverse medii, abordarea deschisă a NVIDIA ar putea accelera inovația în moduri similare cu felul în care software-ul open-source a transformat informatica. Compania care și-a construit reputația pe procesarea grafică pentru gaming pune acum bazele unui viitor în care roboții inteligenți vor fi la fel de ubicui precum smartphone-urile de astăzi.

În comunitatea robotică, reacțiile la GR00T N1 au fost entuziaste, deși există încă scepticism cu privire la limitările actuale ale hardware-ului robotic. După cum a remarcat un fondator de companie robotică ca răspuns la o actualizare anterioară GR00T, “ar fi bine dacă hardware-ul robotic ar fi comparabil cu cel uman. Ceea ce nu este. Durerea este că roboții sunt aproximări stângace și neîndemânatice și nicăieri aproape de echivalentul uman.”

Cu toate acestea, viziunea NVIDIA este clară: dacă roboții urmează să devină cu adevărat versatili și utili în nenumăratele scenarii ale vieții umane, au nevoie de o inteligență generalistă care se poate adapta rapid la noi medii și sarcini. Cu GR00T N1, acel viitor tocmai a făcut un pas semnificativ mai aproape.

“Era roboților generaliști este aici”, a declarat Huang. Pentru un domeniu care adesea a promis prea mult și a livrat prea puțin, abordarea sistematică a NVIDIA pentru inteligența robotică—combinând modele de bază, generarea de date sintetice și colaborarea deschisă—reprezintă poate cea mai credibilă cale de până acum pentru a face această declarație o realitate.