Роботы учатся жить среди нас: зачем Nvidia создаёт цифровые копии реального мира
Как Nvidia обучает роботов понимать реальность в виртуальных мирах
RusPhotoBank
Большие языковые модели, которыми сегодня пользуются миллионы людей, появились благодаря огромному количеству текстов, доступных в интернете. Например, в одном только Internet Archive собрано почти триллион сохранённых веб-страниц. Такой масштабный массив данных стал основой для обучения чат-ботов, которые умеют отвечать на вопросы, поддерживать диалог и анализировать текст.
Но когда речь заходит о роботах, ситуация меняется. Чтобы работать в реальном мире, роботам недостаточно текстов. Им нужны знания о физических объектах, движении, столкновениях, свете и материальных свойствах предметов. Они должны понимать, что происходит вокруг, и корректно реагировать на изменения среды. В открытом интернете таких данных практически нет, не существует «архива физической реальности», который можно было бы собрать и использовать по аналогии с Internet Archive.
Именно эту проблему пытается решить Nvidia. Вице-президент компании по робототехнике и периферийному искусственному интеллекту Дипу Талла считает, что сегодня роботам чаще всего не хватает опыта — того самого «набора впечатлений», который можно получить только в физическом мире. Но собирать такие данные вручную сложно и дорого: роботы ломаются, оборудование изнашивается, а тестирование в реальных условиях часто связано с рисками.
Зачем роботов отправляют в виртуальные миры
Чтобы обойти эту проблему, Nvidia развивает направление, которое называет физическим ИИ. Его цель — создать инструменты, с помощью которых роботы смогут учиться в виртуальных средах, имитирующих реальный мир.
В центре этой идеи находится технология цифровых двойников и симуляции. Nvidia разработала платформу Omniverse, на базе которой создаются подробные трёхмерные модели фабрик, складов, дорог и других пространств. На этих виртуальных площадках можно «запускать» роботов, наблюдать за их поведением и обучать их разным задачам — от перемещения между объектами до работы с предметами.
Параллельно компания развивает специальные модели искусственного интеллекта, которые работают не с текстами, а с данными о реальном мире. Эти модели помогают роботу «представлять», как ведут себя физические объекты, и прогнозировать, к чему приведут его действия. Наборы таких моделей Nvidia объединяет в платформу Cosmos. С её помощью разработчики могут создавать большие объёмы синтетических данных — например, видео с движущимися объектами или трёхмерные сцены, — которые затем используются для обучения.
Почему симуляция важна для будущего робототехники
Симуляция позволяет учить роботов тому, что в реальности было бы слишком дорого или опасно. В виртуальном мире можно допускать ошибки, менять условия, усложнять задачи и не беспокоиться о возможных поломках.
Этот подход помогает решить главную проблему — ускорить появление универсальных роботов, которые смогут работать не только на фабриках, но и в домах, офисах или на складах. Чтобы робот был надёжным, ему нужен большой опыт. Симуляция помогает получить его в гораздо большем объёме, чем это возможно в реальности.
Куда движется физический ИИ
Сегодня Nvidia сотрудничает с производителями роботов, автопроизводителями и крупными промышленными компаниями. Партнёры используют симуляторы и цифровые двойники для разработки новых производственных линий, роботизированных систем и автономных машин.
При этом Талла подчёркивает, что виртуальная среда — не замена реальному миру, а инструмент, который помогает быстрее добиваться результата. После обучения в симуляции роботы всё равно проходят тестирование на реальных объектах. Но благодаря предварительной подготовке этот этап становится короче и безопаснее.
Что это значит для обычного пользователя
Большинство людей сталкиваются с искусственным интеллектом через чат-ботов и сервисы на основе текстовых моделей. Но в ближайшие годы ИИ всё чаще будет встречаться в вещах, которые можно потрогать: в домашних роботах, логистических системах или умных устройствах. Чтобы такие системы работали безошибочно, им нужны знания о физическом мире.
Именно поэтому компании вроде Nvidia вкладываются в создание виртуальных миров и новых моделей обучающих алгоритмов. Это не просто исследовательский проект, а попытка подготовить основу для следующего шага — появления роботов, которые смогут естественно взаимодействовать с окружающей средой.