📌 Как NVIDIA учит роботов жить в реальном мире через симуляции и нейросети.

Представьте: вы приходите домой, а робот уже накрыл ужин при свечах и убрал беспорядок после вчерашней вечеринки. И вы не можете отличить, человек это сделал или машина. Это «физический тест Тьюринга» — новая веха в робототехнике, о которой в своем выступлении рассказал Джим Фан, директор по робототехнике в NVIDIA.

Но почему до сих пор ни один робот не справляется с банановой кожурой на полу, а завтрак с хлопьями получается лишь на твердую тройку?

Проблема - в данных. Если ИИ для языка «питается» текстами из интернета, то роботам нужны данные из реального мира: сигналы управления, физические параметры, обратная связь от движений. Собрать их сложно и дорого. В NVIDIA используют телеметрию: операторы в VR-шлемах управляют роботами, записывая каждое действие. Но это медленно, а масштабировать такой сбор данных почти невозможно.

«Это как ископаемое топливо, только хуже — вы сжигаете человеко-часы», — говорит Фан.

Очевидное решение — использовать симуляции. NVIDIA запустила проект Dr. Eureka, где роботов учат в виртуальных мирах. Например, робособака учится балансировать на мяче, а гуманоид осваивает ходьбу за два часа симуляции вместо десяти лет проб и ошибок. Для этого запускают 10 000 параллельных сред с разной гравитацией, трением и весом (это называют «рандомизацией домена»). Если нейросеть справляется в миллионе вариаций, она справится и в реальности.

Но симуляции, к сожалению, не панацея. Традиционные методы требуют ручной настройки каждого объекта. Тут на помощь приходят генеративные модели: Stable Diffusion создает текстуры, ИИ генерирует 3D-сцены, а язык XML пишется через запросы к нейросети. Так появился фреймворк Robocasa — «цифровой двойник» реального мира, где всё, кроме робота, создано алгоритмами. Даже видео с роботом, играющим на укулеле, — фейк, сгенерированный видео-диффузионной моделью.

Ключевой прорыв - модель GROOT, которую NVIDIA открыла для сообщества. Она преобразует изображения и команды в движения, управляя роботом «из коробки». GROOT N1 ловко наливает шампанское или сортирует детали на конвейере. А все благодаря компактной архитектуре, всего 1.5 млн параметров, что меньше, чем у многих мобильных приложений.

Что дальше? Фан говорит о «физическом API» — слое, который превратит роботов в универсальных исполнителей. Представьте: вы запрашиваете навык «приготовить ужин от Мишлен» через облако, и робот делает это без программирования. Или роботы-курьеры сами перестраивают логистику, общаясь через язык действий.

«Все, что движется, станет автономным», — цитирует Фан CEO NVIDIA Дженсена Хуанга.

Главное препятствие кроется в этапе перехода от «цифровых близнецов» к нейросетевым симуляциям («цифровым кочевникам»), которые смогут предсказывать миллионы сценариев. Тут уже не хватит классических методов - нужны гибридные системы, где физика сочетается с генеративными моделями. И судя по темпам (за год нейросети научились реалистично имитировать жидкости и деформации), будущее ближе, чем кажется.

Так когда же мы пройдем физический тест Тьюринга? Возможно, это случится в один из обычных вторников — без анонсов и громких презентаций, как это произошло с языковыми моделями. И тогда роботы станут невидимым фоном жизни, как электричество или Wi-Fi. А мы очень быстро забудем, как жили без них.

🔜 Посмотреть все доклады с мероприятия AI Ascent 2025 на Youtube.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #AIAscent2025 #NVIDIA

🤖 XLeRobot — домашний робот за $660, который управляется с геймпада Xbox.

XLeRobot — это открытый проект, который позволяет собрать настоящего двухрукого мобильного робота своими руками.

Автор — студент Rice University Gaotian Wang, в проектеон сделал упор на доступность и практичность.

💡 Основное:
- Цена сборки ≈ $660 — полноценный робот с двумя руками и колесной базой.
- Можно собрать упрощённую версия за $250 на базе LeKiwi + SO-100, которая собирается быстрее.
- В комплекте: URDF-модели, симуляция, управление через VR, Joy-Con или Xbox-геймпад.
- Подходит для экспериментов в симуляции и переноса в реальный мир (**Sim2Real**).
взаимодействия с окружающей средой.

📈 Популярность: проект уже собрал 1.7k+ звёзд и десятки форков на GitHub.

XLeRobot — это недорогая и открытая платформа для тех, кто хочет попробовать себя в робототехнике, исследовать управление, симуляцию и AI-алгоритмы на реальном роботе.

🟢Репозиторий: github.com/Vector-Wangel/XLeRobot

@ai_machinelearning_big_data


#robotics #opensource #AI

⚡️ Мы сделали для вас выжимку из вчерашнего 44-минутного интервью Илона Маска на All-In Summit.

🤖 Optimus

- Tesla завершает разработку Optimus Gen 3. Маск называет его «выдающимся роботом» (кто бы сомневался).
- Робот получит человеческую ловкость рук и ИИ-разум, способный ориентироваться в реальности.
- Цепочек поставок нет - всё создаётся с нуля: от электродвигателей до электроники. На одну руку приходится 26 актуаторов (исполнительных механизмов, которые преобразуют энергию в движение).
- При выпуске 1 млн штук в год цена может снизиться до $20,000, хотя один AI-чип стоит $5–6K и выше.
- Маск: *«Если Optimus будет успешен - это станет крупнейшим продуктом в истории»* (и снова маркетинг).
- Встроенный LLM без подписки.

🖥️ AI-чипы и FSD

- AI5 - собственный суперчип Tesla для ИИ. Он обещает огромный скачок вперёд:
- до 40× быстрее AI4 по отдельным метрикам,
- 8× больше вычислений,
- 10× больше памяти,
- 5× выше пропускная способность памяти.
- Команды «железа» и софта впервые разрабатывают чип совместно.
- Даже AI4 позволит достичь серьёзной автономности.
- Маск утверждает: к концу года продукты на новых чипах будут казаться «почти разумными».

📡 Starlink
- Новый диапазон частот позволит передавать интернет напрямую со спутника в смартфон.
- Понадобятся новые чипсеты - такие телефоны появятся через ~2 года.
- Интернет будет работать везде, включая здания и даже подземные пространства.
- Можно будет оформить аккаунт Starlink вместо Verizon/AT&T, хотя операторы полностью с рынка не уйдут.
- Маск не исключает, что SpaceX может купить телеком-компании ради доступа к спектру.

⭐️Starship
- С 2026 года SpaceX планирует демонстрировать полную многоразовость — с возвратом корабля и бустера.
- Starship V3 — радикально переработанный, способен выводить более 100 тонн на орбиту.
- Маск считает, что самодостаточная жизнь на Марсе возможна примерно через 25 лет.

🔥 Искусственный интеллект
- Уже в следующем году ИИ станет умнее любого человека.
- К 2030 году он превзойдёт интеллект всего человечества вместе взятого.
- Человеческий интеллект, по мнению Маска, будет снижаться.

💬 Самая яркая цитата прозвучала в адрес правительства США:

*«Если ИИ и роботы не решат проблему госдолга — нам крышка».*

В итоге Маск делает ставку на Optimus как на будущий «самый крупный продукт», улучшает AI-чипы, выводит Starlink в новый формат глобальной связи и готовит Starship к Марсу.

@ai_machinelearning_big_data


#ElonMusk #Interview #AI #Robotics #Optimus #Tesla #FSD #Starlink #Starship #SpaceX

🤖 Demis Hassabis (Google DeepMind) о будущем робототехники

⦿ Гуманойдные формы могут оказаться ключевыми для повседневного и персонального использования — там, где среда создана под людей.
А вот специализированные роботы будут незаменимы на производстве и в лабораториях.

⦿ В ближайшие пару лет нас ждёт «вау-момент» в робототехнике.
Но фундаментальные модели пока требуют доработки: надёжности и более глубокого понимания реального мира.

⦿ DeepMind работает сразу в двух направлениях:
- как с Android для роботов — универсальный слой ОС, совместимый с любым роботом;
- и с вертикальной интеграцией - разработка конкретных роботов «под ключ».

Идея проста: скоро роботы будут не только на заводах, но и рядом с нами — а управлять ими станет так же привычно, как смартфоном.

🟢Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=Kr3Sh2PKA8Y

@ai_machinelearning_big_data


#DeepMind #Google #DemisHassabis #Robotics