NVIDIA Newton établit une nouvelle norme pour la simulation physique en robotique.
NVIDIA Newton établit une nouvelle norme pour la simulation physique en robotique. Le moteur physique open source est désormais disponible dans NVIDIA Isaac™ Lab. Accompagné du modèle ouvert NVIDIA Isaac GR00T N1.6 reasoning vision language action (VLA) pour les compétences robotiques. Ainsi que d’une nouvelle infrastructure IA.
C’est ce qu’a annoncé Nvidia hier soir à Séoul dans le cadre de la Conference on Robot Learning (CoRL). Précisant qu’ensemble, ces technologies offrent aux développeurs et chercheurs une plateforme robotique ouverte et accélérée qui :
– accélère l’itération,
– standardise les tests,
– unifie l’entraînement avec l’inférence embarquée,
– et aide les robots à transférer leurs compétences de la simulation au monde réel en toute sécurité et fiabilité.
Une nouvelle norme pour la simulation physique en robotique
« Les humanoïdes sont la prochaine frontière de l’IA physique. Nécessitant la capacité de raisonner, de s’adapter et d’agir en toute sécurité dans un monde imprévisible », a déclaré à cette occasion Rev Lebaredian, vice-président d’Omniverse et des technologies de simulation chez NVIDIA. Ajoutant qu’« avec ces dernières mises à jour, les développeurs disposent désormais des trois ordinateurs nécessaires pour amener les robots de la recherche à la vie quotidienne — avec Isaac GR00T comme cerveau, Newton comme corps et NVIDIA Omniverse comme terrain d’entraînement. »
Newton établit une nouvelle norme pour la simulation physique en robotique: les robots apprennent plus vite et de manière plus sûre en simulation, mais les humanoïdes — avec leurs articulations complexes, leur équilibre et leurs mouvements — repoussent les limites des moteurs physiques actuels. Plus de 250 000 développeurs en robotique à travers le monde ont besoin d’une physique précise pour que les compétences enseignées en simulation soient transférées de manière fiable dans le monde réel.
Parmi les early adopters figurent ETH Zürich Robotic Systems Lab, Technical University of Munich. Ainsi que les entreprises robotiques Lightwheel et Style3D.
NVIDIA renforce ses avancées en robotique
Par ailleurs, NVIDIA renforce ses avancées en robotique avec l’intégration de Cosmos Reason dans le modèle Isaac GR00T N1.6. Ce modèle de raisonnement vision-langage transforme des instructions ambiguës en plans précis grâce au bon sens et à la physique. Ce qui permet aux humanoïdes de mieux gérer des situations inédites.
En parallèle, NVIDIA enrichit ses Cosmos World Foundation Models pour accélérer l’entraînement des modèles robotiques. Cosmos Predict 2.5 combine plusieurs modèles en un outil plus efficace pour générer des vidéos et simulations. Tandis que Cosmos Transfer 2.5 réduit la taille et améliore la qualité des données synthétiques issues de scènes 3D.
Enfin, pour tester et déployer ces technologies à grande échelle, NVIDIA propose de nouvelles solutions d’infrastructure. Ainsi que Jetson Thor pour l’inférence embarquée. Ces innovations confirment la place centrale de NVIDIA dans le développement de l’IA physique et des humanoïdes.
